金融企业大数据分析,中国金融业大数据时代正在呼啸而至

随着金融大数据技术的应用和相关业务大数据应用的不断创新，如何将金融机构的数据分析和业务创新与数据安全深度融合，是金融机构信息化面临的重要挑战。大数据分析与金融的结合点有哪些？大数据如何推动金融行业的业务转型？不管是接受还是拒绝，中国金融业的大数据时代正在到来。

企业在网络推广中可以通过各种渠道和方式吸引潜在客户。下面是一些建议:搜索引擎优化(SEO):通过优化网站的内容和结构，提高关键词排名，让潜在客户更容易在搜索引擎中找到你的业务。搜索引擎营销(SEM):通过购买搜索引擎广告，让你的企业在搜索结果中脱颖而出。社交媒体营销:在社交平台建立企业账号，发布有价值的内容吸引关注和互动，提高品牌知名度。

邮件营销:通过收集潜在客户的邮件地址，定期发送有价值的信息和优惠活动，与客户保持联系，提高转化率。网络广告:在各大门户网站、行业网站、社交媒体平台投放的流行网络广告，如横幅广告、视频广告、原生广告等。合作营销:与其他企业或个人合作，通过相互推广和联合活动来扩大您的企业影响力。问答营销:在问答平台上积极回答与你企业相关的问题，展示专业知识，吸引潜在客户。

用户画像的重点是给用户贴标签，一个标签通常是人们指定的高度细化的特征标识，比如年龄、性别、地域、用户喜好等。最后可以整合用户的所有标签，勾勒出用户的立体“画像”。为了准确描述用户的特征，可以参考以下思路，从用户微观画像的建立到用户画像的标签建模再到用户画像的数据架构，从微观到宏观逐层分析。首先，从微观的角度来看，我们如何对用户的微观画像进行分级？

第一类:人口属性、资产特征、营销特征、兴趣爱好、购物爱好、需求特征。市场上用户画像的方法很多，很多企业也提供用户画像服务，用户画像的升级非常困难。金融企业是最早开始用户画像的行业。金融企业因为数据丰富，在做用户画像时，无法从很多纬度的数据入手。他们总是认为用户画像数据的纬度越大，画像数据就越丰富。有些输入数据还设定了权重，甚至建立了模型。用户画像是一个庞大而复杂的工程。

目前可以实现大数据的商业模式有两种。一个是精准营销，典型场景是产品推荐和精准广告，一个是大数据风控。典型的场景是互联网金融的大数据风控。金融的本质是风险管理，风险控制是所有金融业务的核心。抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、票据融资等典型的金融借贷业务，都需要数据风控来识别欺诈用户，评估用户的信用等级。

信用相关性强的数据大概是十个纬度，包括年龄、职业、收入、学历、工作单位、贷款情况、房产、车、单位、还贷记录等。金融企业参考用户提交的数据进行评分，最终得到申请人的信用评分，并根据评分决定是否放贷以及贷款额度。其他信用相关数据包括地区、产品、融资方式、行业、支付方式、支付记录、金额、时间和频率。普惠在线互联网金融的大数据风控并没有完全改变传统风控，实际上是丰富了传统风控的数据纬度。