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“数据 智能 融合”运营商大数据应用为金融科技注入新动能

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发表于 2018-5-30 15:53 | 显示全部楼层

“数据 智能 融合”运营商大数据应用为金融科技注入新动能

来自:MACD论坛(bbs.macd.cn) 作者:电脑端 浏览:1625 回复:1

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2018中国国际大数据产业博览会5月26日在贵阳生态会议中心召开,本次数博会为期共四天,主题为“数化万物·智在融合”。对金融行业来说,本次数博会最不容错过的环节当属第二天下午召开的国际金融科技产业高峰论坛。作为大数据在金融行业实操应用的“热区”,此次论坛邀请了香港特别行政区财政司司长陈茂波,贵阳市委副书记、市长陈晏等多位来自政府、学界和企业方的代表,一同探讨了科技发展在金融产业中的实践和影响。


论坛上,联通大数据有限公司总经理赵越应邀发表了《运营商大数据在金融行业的创新实践-数据 智能 融合》主题演讲。


新探索:运营商大数据助力金融行业解决“两高”痛点


金融科技的出现给金融业带来了非常积极正面的影响,但是风险控制成本高、获客成本高的两高问题仍然存在并且越发严重。一方面,由于我国信用人口覆盖不全面、缺乏统一的信用评级体系、各机构之间存在数据孤岛等多因素提高了风控成本。以银行信贷为例,近年来在面向学生、短期消费者、农民等特定群体进行信贷时,征信方面数据缺失严重影响了发放成效。另一方面,金融行业市场竞争愈发激烈、互联网头部企业流量垄断、造成获客单价的直线提升。加之新消费群体触媒习惯的不断圈层化、碎片化,用户触点难以发掘,加剧了获客整体成本水涨船高。


获客渠道的发展虽然让客户总量有所增多,但因为缺乏对不同层次人群精准的需求分析和客户画像,致使企业在制定营销方案和个性化产品时缺乏必要的决策参考,渗透率迟迟得不到提高。当下金融业使用的传统人工风控审核方式已无法满足当前需求,如何覆盖缺少信用记录的“白户”人群将成为布局新金融成败的关键,这就要求大数据针对性的解决金融行业“两高”难题。



从互联网金融到金融科技,行业需要的是更加精细化的方法、工具和产品。在赵越看来,对于上述的行业痛点和困难,包括联通大数据在内的电信运营商往往能给出应对的良策。运营商大数据呈现多维度、连续性好、准确性高、数据量大的特点。更重要的是,运营商对数据的掌握不仅强于规模,也强在实际应用中的潜力。在保护用户隐私的前提下,运营商大数据能够有效地描绘出不同人群完整的行为肖像,并对其信用能力进行分析,得出更加精确的风险承担能力评估,从而解决金融企业的“两高”痛点。


新方向:核心科技和产品决定话语权


除此之外,赵越还表示,相较互联网金融对流量入口的追求,在金融科技时代核心技术的掌控和创新技术产品的开发能力将成为决定话语权的重要砝码。这一观点与在场许多嘉宾不谋而合。同为论坛演讲嘉宾的香港特别行政区财政司司长陈茂波在演讲中表示,香港作为国际金融之都,在金融服务能力上备受肯定,需要的是与之相应的金融科技产品和便捷工具。

据赵越介绍,联通大数据已建立基础、标准应用和平台级行业解决方案共三层产品能力。旗下联通数盾风控平台提供信息验证、风险评估、反欺诈等服务,为金融机构提供贷前、贷中、贷后全方位的风控解决方案。此外,联通大数据还能够提供APP等的调用数量和流量使用情况等信息,为投资互联网平台提供决策支持。本次数博会上,联通数盾风控平台经过多轮评选,获得了“数博会领先科技成果奖”,充分证明了业界对联通大数据解决金融行业风控问题的肯定。



精准营销同样也是联通大数据最广泛的应用之一。联通大数据在建立自有建模团队的基础上,利用能力开放平台积极引入科研院所等国内外在模型方面有优势的团队,共同完善在金融、汽车、房地产等行业的精准营销产品,通过模型+场景化触达,帮助金融客户提高营销效率和效果。


新融合:数据融合+产业融合 合作产生联动效应


“智在融合”是大数据发展的必然趋势。当对不同产业、行业、企业的大数据融合使用后,在不同的应用场景上将发挥更大、更广、更深入的价值,大数据对经济的发展也会起到几何级的叠加和倍增作用,这也是进行数据融合的意义。


以银行信用卡业务为例,目前通过运营商大数据可以为潜在用户进行有针对性的产品推荐,例如经常出差的用户,推荐其使用与航空公司联名的信用卡,整体帮助目标客户提升对产品的兴趣。而当运营商与银行以及其它机构的数据融合及联合建模的情况下,通过对已办卡用户行为偏好等特征进行更加深入的洞察和挖掘,建立信用卡不活跃用户促活模型,可以大大提高开卡率,达到场景深挖和业务闭环的效果。



赵越表示:“联通大数据希望广泛的同金融机构展开全方位合作。双方通过共建大数据实验室的研究方式,进行有效资源投入。在保障数据安全的前提下,促进双方通过数据赋能的方式,联合建模的方法,解决双方实际业务痛点问题。更希望能够通过数据赋能的合作,探索共建服务企业、服务民生的大数据应用。”


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结构深研究炒股要低调金融群英会股市捉妖记股指家园天道与响应之法

发表于 2018-7-2 15:47 | 显示全部楼层
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