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銀行大數(shù)據(jù)應用實踐

課程編號:21861

課程價格:¥21200/天

課程時長:2 天

課程人氣:1202

行業(yè)類別:銀行金融     

專業(yè)類別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:趙衛(wèi)東

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
企業(yè)中高層管理人員

【培訓收益】
任正非說:如果我們不想死,就要向最優(yōu)秀的人和組織學習,否則怎么能先進呢?該項目可以零距離接觸,感悟其優(yōu)秀文化,學習其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。

 1.金融大數(shù)據(jù)應用的問題

• 互聯(lián)網金融尤其依賴數(shù)據(jù)

• 金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產業(yè)

• 目前的問題:

ü 數(shù)據(jù)特點與組成

數(shù)量不夠大;維度不夠多

核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會化的數(shù)據(jù)等

ü 技術不足

互聯(lián)網的流行使得非結構化數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度都遠遠超過傳統(tǒng)結構化數(shù)據(jù);傳統(tǒng)IT公司的產品和服務已經不能勝任

2. 金融大數(shù)據(jù)組成

• 系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)

• GIS地理信息數(shù)據(jù)

• 在線交易數(shù)據(jù)

• 客戶提供的信息(申請、表格等)

• 社交網絡、公共網頁得到客戶的信用記錄以及信用歷史

• 和目標客戶有類似行為模式的客戶數(shù)據(jù)

• 金融以及經濟數(shù)據(jù)

• 社交網絡的數(shù)據(jù)(個人、家庭計劃等)

3. 金融客戶全生命周期管理

• 客戶身份識別方法——個體精準定向

姓名、身份證號、地址、手機號、E-Mail、SNS賬號、銀行卡號

用戶標簽

• 客戶分類:人口統(tǒng)計學標簽、通用標簽、價值標簽、長短期購物喜好、金融服務等

• 客戶響應率分析

• 客戶“健康度”分析

• 客戶挽留率分析

• 客戶價值提升和維系

4. 金融大數(shù)據(jù)分析應用案例

• 風控:信用卡風險評估

ü 追債委外

ü 欺詐交易辨別

建一個反欺詐統(tǒng)計模型

釣魚網站攻擊、信用卡套現(xiàn)、盜刷信用卡、反洗錢

ü 信用卡套現(xiàn)識別

ü 高風險客戶提前催收預警

ü 利用海量數(shù)據(jù)挖掘和算法做貸款業(yè)務

• 營銷:銀行存量客戶增值營銷

ü 細分客戶,按照客戶行為進行分類

ü 優(yōu)惠推薦、商品推薦

ü 微博營銷:把微博上用戶與銀行用戶相匹配

ü 事件式營銷。生活事件(換工作、改變婚姻狀況、置房等)帶來的營銷機會

• 產品設計:銀行金融產品設計

ü 信貸需求預測

ü 需求金額預測

• 營業(yè)網點分析:

ü 目標客戶分析

ü 客戶行為分析:電話語音、網絡的監(jiān)控錄像:客戶走動線路的重疊分析

• 交易故障數(shù)據(jù)分析

ü 用現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的能力把分布在各個地方的原始數(shù)據(jù)和原始的日志定時每隔一分鐘進行收集和抽取

ü 放到分布式文件系統(tǒng)里,并建立一些索引

ü 提供一個很方便的前端實時的查詢

• 呼叫中心記錄的分析

ü 客戶情感分析

5. 借助大數(shù)據(jù)分析的銀行轉型

• 大數(shù)據(jù)分析推動了銀行的轉型與創(chuàng)新

• 未來互聯(lián)網銀行模式

• 傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網金融的結合

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