第二章网络金融技术基础案例优秀PPT.ppt
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1、其次章其次章网络金融技术基础网络金融技术基础主要内容1、大数据技术、大数据技术2、云计算机技术3、移动互联网技术1、大数据技术(案例大数据技术(案例1)几年前,一个美国家庭收到了一家商场投送的关于孕妇用品的促销劵,由于很明显促销劵是冲着这个家庭中的那位16岁女孩来的,女孩的父亲觉得受到了羞辱,于是怒气冲天地找到了这家商场讨说法。为了安静这位父亲的怒气,商场做出了恳切的致歉。但数天后,这位父亲赫然发觉,其16岁的女儿真的未婚先孕了。那家商场之所以能未卜先知地知道该女孩怀孕,是因为该商场通过若干种商品的消费数据建立了一个怀孕预料指数,以此来预知其顾客的怀孕状况。1、大数据技术(案例大数据技术(案例
2、2)阿里小贷的大数据授信审贷模型阿里小贷的大数据授信审贷模型水文模型。水文模型。阿里系统考虑为客户授信时,结合水文模型,通过该店铺自阿里系统考虑为客户授信时,结合水文模型,通过该店铺自身数据的变更,以及同类目类似店铺数据的变更,推断客户身数据的变更,以及同类目类似店铺数据的变更,推断客户将来店铺的变更。将来店铺的变更。如过往每到某个时点,该店铺销售会进入旺季,销售额就会如过往每到某个时点,该店铺销售会进入旺季,销售额就会增长,同时每在这个时段,该客户对外投放的额度就会上升,增长,同时每在这个时段,该客户对外投放的额度就会上升,结合这些水文数据,系统可以推断出该店铺的融资需求;结结合这些水文数据
3、,系统可以推断出该店铺的融资需求;结合该店铺以往资金支用数据及同类店铺资金支用数据,可以合该店铺以往资金支用数据及同类店铺资金支用数据,可以推断出该店铺的资金需求额度。推断出该店铺的资金需求额度。1、大数据技术(案例大数据技术(案例3)Kabbage用大数据开拓新路径。用大数据开拓新路径。Kabbage是一家为网店店主供应营运资金贷款服务的创业公是一家为网店店主供应营运资金贷款服务的创业公司,总部位于美国亚特兰大,截至目前已经成功融资六千多司,总部位于美国亚特兰大,截至目前已经成功融资六千多万美元。万美元。Kabbage的主要目标客户是的主要目标客户是eBay、亚马逊、雅虎、亚马逊、雅虎、Et
4、sy、Shopify、Magento、PayPal上的美国网商。上的美国网商。Kabbage与与“阿里小贷阿里小贷”的经营模式类似,通过查看网店店主的经营模式类似,通过查看网店店主的销售和信用记录、顾客流量、评论以及商品价格和存货等的销售和信用记录、顾客流量、评论以及商品价格和存货等信息,来最终确定是否为他们供应贷款以及贷多少金额,贷信息,来最终确定是否为他们供应贷款以及贷多少金额,贷款金额上限为款金额上限为4万美元。店主可以主动在自己的万美元。店主可以主动在自己的Kabbage账账户中添加新的信息,以增加获得贷款的概率。户中添加新的信息,以增加获得贷款的概率。Kabbage通过通过支付工具支
5、付工具PayPal的支付的支付API来为网店店主供应资金贷款,这来为网店店主供应资金贷款,这种贷款资金到账的速度相当快,最快特别钟就可以搞定。种贷款资金到账的速度相当快,最快特别钟就可以搞定。1、大数据技术大数据技术麦肯锡在2011年发布的探讨报告称,我们生活在大数据时代。报告指出,随着消费者、公司、各个经济领域不断挖掘大数据的潜力,人类社会正处在一个巨大浪潮的尖峰,这个浪潮就是大数据驱动的创新、生产率的提高、经济增长以及新的竞争形式和新的价值的产生。这份探讨报告的出现掀起了大数据的探讨热潮。1、大数据技术大数据技术Maye,chonberger等(2013)认为,大数据不是随机样本,而是全体
6、数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系。罗明雄等(2013)则认为大数据涉及到的数据量规模巨大,而目前主流软件工具无法在合理时间内截取、管理、处理并整理这些数据,从而无法形成对企业经营决策更有帮助的信息。大数据概念里的“大”指的是数据所具有的量级大以及数据的多样化。1、大数据技术大数据技术大数据从4个V的年头:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)延长至三个维度:可实时性、可说明性、数据精确/稳定性。这三个维度是现在究竟数据能不能用上的很重要的三个维度。1、大数据技术大数据技术1、大数据技术(银行大数据应用)大数据技术(银行
7、大数据应用)国内不少银行已经起先尝试通过大数据来驱动业务运营:如中信银行信用卡中心运用大数据技术实现了实时营销,光大银行建立了社交网络信息数据库,招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面:1、大数据技术(银行大数据应用)大数据技术(银行大数据应用)1、大数据技术大数据技术第一方面:客户画像应用第一方面:客户画像应用客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费实力数据、爱个人客户画像包括人口统计学特征、消费实力数据、爱好数据、风险偏好等;好数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业
8、的生产、流通、运营、财务、销企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。售和客户数据、相关产业链上下游等数据。1、大数据技术大数据技术值得留意的是,银行拥有的客户信息并不全面,基于银行自身拥有的数据有时候难以得出志向的结果甚至可能得出错误的结论。比如,假如某位信用卡客户月均刷卡8次,平均每次刷卡金额800元,平均每年打4次客服电话,从未有过投诉,依据传统的数据分析,该客户是一位满足度较高流失风险较低的客户。但假如看到该客户的微博,得到的真实状况是:工资卡和信用卡不在同一家银行,还款不便利,好几次打客服电话没接通,客户多次在微博上埋怨,该客户流失风险较高
9、。1、大数据技术大数据技术所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据,更应考虑整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。包括:客户在社交媒体上的行为数据;客户在电商网站的交易数据;企业客户的产业链上下游数据。假如银行驾驭了企业所在的产业链上下游的数据,可以更好驾驭企业的外部环境发展状况,从而可以预料企业将来的状况。其他有利于扩展银行对客户爱好爱好的数据,如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。1、大数据技术大数据技术其次方面:精准营销。在客户画像的基础上银行可以有其次方面:精准营销。在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销,包括:效的开展精准营销,包括:实时营销。实
10、时营销是依据客户的实时状态来进行营销,实时营销。实时营销是依据客户的实时状态来进行营销,比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销。针对地进行营销。交叉营销。即不同业务或产品的交叉举荐,如招商银行交叉营销。即不同业务或产品的交叉举荐,如招商银行可以依据客户交易记录分析,有效地识别小微企业客户,可以依据客户交易记录分析,有效地识别小微企业客户,然后用远程银行来实施交叉销售;然后用远程银行来实施交叉销售;特性化举荐。银行可以依据客户的宠爱进行服务或者银特性化举荐。银行可以依据客户的宠爱进行服务或者银行产品的特性化举荐,如依据客户的
11、年龄、资产规模、行产品的特性化举荐,如依据客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进行精准定位。理财偏好等,对客户群进行精准定位。客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获得、客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获得、客户防流失和客户赢回等。客户防流失和客户赢回等。1、大数据技术大数据技术第三方面:风险管控。包括:第三方面:风险管控。包括:中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的生产、流通、中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的生产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析,量化企业的信用额度,更有效的开展中小企业
12、险分析,量化企业的信用额度,更有效的开展中小企业贷款。贷款。实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式(如转账)等,结合智能规则引擎正在发生行为模式(如转账)等,结合智能规则引擎(如从一个不常常出现的国家为一个特有用户转账或从(如从一个不常常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易)进行实时的交易反欺一个不熟悉的位置进行在线交易)进行实时的交易反欺诈分析。诈分析。1、大数据技术大数据技术第四方面:运营优化。
13、包括:第四方面:运营优化。包括:市场和渠道分析优化。通过大数据,银行可以监控不同市场和渠道分析优化。通过大数据,银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量,从而进行合市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量,从而进行合作渠道的调整和优化。作渠道的调整和优化。产品和服务优化:银行可以将客户行为转化为信息流,产品和服务优化:银行可以将客户行为转化为信息流,并从中分析客户的特性特征和风险偏好,更深层次地理并从中分析客户的特性特征和风险偏好,更深层次地理解客户的习惯,智能化分析和预料客户需求,从而进行解客户的习惯,智能化分析和预料客户需求,从而进行产品创新和服务优化。产品创新和服务优化。舆情分析
14、:银行可以通过爬虫技术,抓取社区、论坛和舆情分析:银行可以通过爬虫技术,抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息,并通微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息,并通过自然语言处理技术进行正负面推断,尤其是刚好驾驭过自然语言处理技术进行正负面推断,尤其是刚好驾驭银行以及银行产品和服务的负面信息,刚好发觉和处理银行以及银行产品和服务的负面信息,刚好发觉和处理问题;问题;1、大数据技术(证券行业大数据应用)大数据技术(证券行业大数据应用)目前国内外证券行业的大数据应用大致有以下三个方向:第一方面:股价预料2011年5月英国对冲基金Derwent Capital Markets建立
15、了规模为4000 万美金的对冲基金,该基金是首家基于社交网络的对冲基金,该基金通过分析Twitter 的数据内容来感知市场心情,从而指导进行投资。利用 Twitter 的对冲基金 Derwent Capital Markets 在首月的交易中的确盈利了,其以1.85%的收益率,让平均数只有0.76%的其他对冲基金黯然失色。1、大数据技术(证券行业大数据应用)大数据技术(证券行业大数据应用)目前国内外证券行业的大数据应用大致有以下三个方向:其次方面,客户关系管理客户细分。通过分析客户的账户状态、账户价值、交易习惯、投资偏好以及投资收益,来进行客户聚类和细分,从而发觉客户交易模式类型,找出最有价值
16、和盈利潜力的客户群,以及他们最须要的服务,更好地配置资源和政策,改进服务,抓住最有价值的客户。流失客户预料。券商可依据客户历史交易行为和流失状况来建模从而预料客户流失的概率。1、大数据技术(证券行业大数据应用)大数据技术(证券行业大数据应用)目前国内外证券行业的大数据应用大致有以下三个方向:第三方面,投资景气指数分析。2012年,国泰君安推出了“个人投资者投资景气指数”(简称3I指数),通过一个独特的视角传递个人投资者对市场的预期、当期的风险偏好等信息。国泰君安探讨所对海量个人投资者样本进行持续性跟踪监测,对账本投资收益率、持仓率、资金流淌状况等一系列指标进行统计、加权汇总后得到的综合性投资景
17、气指数。1、大数据技术(国内互联网公司的应用)大数据技术(国内互联网公司的应用)BAT,这三家里,水平基本差不多,但各有特色。,这三家里,水平基本差不多,但各有特色。其中,阿里的数据量最小,但有高价值(较精准、时其中,阿里的数据量最小,但有高价值(较精准、时效性也高),而且多数是结构化的数据。效性也高),而且多数是结构化的数据。百度和腾讯的数据量都比阿里多很多(精确说,高出百度和腾讯的数据量都比阿里多很多(精确说,高出了数量级)。了数量级)。腾讯是以社交和游戏为主,而且基本给内部用。腾讯是以社交和游戏为主,而且基本给内部用。百度则是量最大的,主要是为提高用户的搜寻体验和百度则是量最大的,主要是
18、为提高用户的搜寻体验和广告主的精准营销。广告主的精准营销。主要内容1、大数据技术、大数据技术2、云计算机技术3、移动互联网技术2、云计算技术云计算技术Ambmst等(2010)最早对云计算的概念和范围作了清晰界定。他们认为云计算包括通过互联网供应的应用服务以及数据中心供应的软件与硬件服务。云云计算模式计算模式基础设施即服务基础设施即服务(Infrastructure as a (Infrastructure as a Service)Service)房子从哪里来房子从哪里来:自己建立自己建立买土地买土地设计小区设计小区买材料买材料建房屋建房屋配套设施和管理配套设施和管理云云计算模式计算模式基础
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