Las aplicaciones de big data en el campo financiero incluyen principalmente

1. Gestión de clientes

Las instituciones financieras también tienen una gran cantidad de datos valiosos, como datos de pedidos comerciales, datos de atributos de usuarios, datos de ingresos de usuarios, y las consultas de los clientes, los datos de transacciones de productos financieros, el comportamiento del usuario y otros datos se pueden utilizar para establecer un sistema de etiquetas de usuario abriendo una cuenta de usuario. Sobre esta base, combinados con datos de preferencia de riesgo, ocupación del cliente, pasatiempos, patrones de consumo y otros datos de preferencia, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para clasificar a los clientes y etiquetas de datos existentes y etiquetas de datos externos para perfilar a los usuarios. Además, proporcionar diferentes estrategias de productos y servicios para diferentes tipos de clientes puede aumentar la penetración de clientes, la conversión de clientes y las tasas de conversión de productos. En otras palabras, a través de aplicaciones de big data, las instituciones financieras pueden alcanzar gradualmente objetivos de servicio al cliente totalmente personalizados.

2. Gestión de productos

A través de la plataforma de análisis de big data, las instituciones financieras pueden obtener información sobre los comentarios de los clientes, comprender, obtener y captar las necesidades de los clientes de manera oportuna. de datos, podrán configurar mejor su producto de forma adecuada. A través de big data, las instituciones financieras pueden analizar de manera rápida y eficiente las características funcionales y el estado favorito del producto, el valor del producto, las razones de la preferencia del cliente, el ciclo de vida del producto, las ganancias del producto y la base de clientes. del producto. Si se maneja bien, se pueden entregar los productos adecuados a los clientes que los necesitan, lo cual es una parte importante de la gestión de las relaciones con los clientes.

3. Gestión de ventas

Con la ayuda de la plataforma de análisis de big data, diversas formas de datos del usuario (datos de información básica, datos de información sobre riqueza, datos de educación, datos de consumo, datos de navegación, ruta de datos de compra, Weibo del cliente, WeChat del cliente, comportamiento de compra del cliente) para extraer, rastrear y analizar para mejorar el nivel de marketing de precisión.

Características

1. En la era de las finanzas de big data, una gran cantidad de productos y servicios financieros se muestran a través de Internet, incluidas redes fijas y móviles.

2. Conceptos y herramientas de gestión de riesgos basados ​​en big data. En la era de las finanzas con big data, los conceptos y herramientas de gestión de riesgos también se adaptarán en consecuencia.

3. Se reduce considerablemente la asimetría de la información. En la era de las finanzas con big data, el grado de asimetría de información entre consumidores y proveedores de productos y servicios financieros se ha reducido considerablemente.

4. Alta eficiencia. La financiación con big data es indudablemente eficiente. Muchos procesos y acciones se inician y completan en línea, y algunas acciones se implementan automáticamente.

5. Los límites de los servicios de las empresas financieras se han ampliado. En primer lugar, en lo que respecta a una sola empresa financiera, se ha ampliado su escala comercial más adecuada. Sus costos operativos disminuirán debido a una mayor eficiencia. Las curvas de costos de las empresas financieras también cambiarán.

6. Controlabilidad y aceptabilidad del producto. Los productos financieros presentados a través de Internet son controlables y aceptables para los consumidores.