朋友們來瞭解下互聯網金融是如何運用大資料來進行使用者分析的！
隨著互聯網金融的崛起，大資料、區塊鏈和數字貨幣的概念也逐漸走進人們的視野之中。
互聯網金融企業多數為純線上服務，與客戶沒有直接接觸，它收集客戶資料的來源主要分為如下幾類：
第一類是自身積累的資料，這主要包括客戶在金融服務類網站的行為記錄，如電商的交易日誌、支付的流水記錄，以及一切登錄流覽等行為；
第二類是通過各類線上線下的合作夥伴處獲取的資料，如行業黑名單、法院審判結果、協力廠商信用評估等；
第四類是客戶授權從其他系統獲得的資料，如客戶的信用報告、連絡人、工資單、銀行流水、電商記錄、信用卡流水、通話記錄等。
這些資訊單獨存在的價值都不大，但當它們彙聚成海量資訊，成為大資料，經過資料獲取、清洗、分析、建模、機器學習等一系列步驟，就可以建立集中式大資料平臺提供服務。目前大資料在互聯網金融行業的應用較為突出的領域有授信、風控反欺詐、行銷、動態定價等。
1）用戶畫像
無論是借錢還是投資，企業都需要深入瞭解客戶，包括收入水準、償還能力、消費偏好、資產配置等，
（2）快速授信
互聯網金融通過大資料等技術手段降低了征信成本和行銷成本，使更廣泛的人群也擁有了貸款/投資的機會，
（3）風控/反欺詐
互聯網在降低金融服務成本的同時，也給金融欺詐打開了方便之門。各種以“鑽補貼推廣空子"獲利的“羊毛黨”日益猖獗。身份偽造、惡意逾期等行為使互聯網金融行業損失數以十億元計，每個企業都為如何堵漏洞發現欺詐絞盡腦汁。通過對使用者網路行為、設備動態、平臺行為、交易行為，
例如，通過大資料業務分析和技術分析手段特別是特徵工程能力對這些海量資料進行處理；通過多重資料關聯疊加後利用特徵工程可以找出各種“羊毛党"的行為規則。在識別“羊毛黨”後，平臺需對“羊毛用戶"進一步細化分析，綜合評判各細分人群對平臺的影響，並依照平臺的目標制定差異化運營措施，並從技術和業務角度制定回應的運營措施，實現對“羊毛用戶”的防、攔、拉、疏。
欺詐行為包括偽造資訊提高授信，利用流程漏洞套利， 甚至盜竊、偽造身份騙貸。由於互聯網的非接觸性和便捷性，使得這種欺詐實施起來更隱蔽，完成起來更迅速。在進行大資料反欺詐時，通常需要多個風控模型協同工作，這裡包括基於使用者個人申請資訊的模型、基於使用者社交關係的模型和基於使用者歷史交易的模型等。同時，還可以使用機器學習模型來自動發掘線性的特徵組合，提高識別的準確率。大資料反欺詐的一個明顯優勢是，當模型眾多、計算量達到一定程度時，結論和資料之間的關係己經無法靠人類經驗來解讀，這種情況下任何針對單一風控模型的造假就變得極為困難甚至毫無可能。例如，對一些有組織的騙貸行為，比如使用多個手機號登記、用多個空殼公司為其提供在職證明、填寫不同的親屬關係等，利用人工了段進行別費時費力。通過大資料分析就很容易發現這些資料之間的關聯，從而進行預警。
（4）大資料行銷
對於互聯網金融服務機構來說，它的一個永遠的痛點是：如何在第一時間洞察客戶的金融需求，使用有效手段觸達客戶，推薦最適合的產品，引導客戶在本機構完成貸款或者投資。
大資料在行銷方面的一個解決方案包括分析信貸產品、洞察目標客群、做客群畫像：通過意願預測模型，預測客戶意願：對客戶進行分層，不同價值等級採取不同的行銷手段；結合客群共同特徵，進行行銷範本的設計：即時性的資料回饋，進行模型的優化反覆運算：對客戶的動態分析，説明風控建模。由於結合了大資料的精准行銷模式，整體回應率、符合率都比傳統模式有較明顯的提升，模型逐步的優化反覆運算，各環節行銷效果也是呈現上升趨勢。
（5）動態定價
動態定價是指拋開傳統的圍繞產品的固定定價模式，將價格與服務的場、物件綁定在一起，更精准地用價格杠杆應對風險，達到提高收益的目的。
這個應用的典型例子是運費險：通過大資料分析，讓保險公司能夠針對具體的人和商品來進行定價。具體來說，就是通過對退貨風險的大資料分析，發現這貨概率和消費者屬性和消費場景的內在關聯關係，例如，女性更容易退，鞋類退貨率高。再通過資料建模和深度學習，制定出總收益最高的保險策略。於是，對低退貨風險的人和商品，運費險只要幾毛，而在高退貨風險的情況下，運費險甚至可能比商品價格還貴。最終保險公司提高了收益。另一個目前開始流行的動態定價的應用是動態利率。對於同一類信貸產品，針對不同使用者，甚至針對不同場景下的同一個用戶，都可以實現利率即時計算，而不是基於某種預先設置的靜態策略。
卡神小組總結：大資料的概念在近幾年被熱炒，區塊鏈、大資料、人工智慧可以說是我們社會未來互聯網結構的三個重要基礎，配套上數字貨幣就是我們未來互聯網金融結構的四大基石。卡神小組認為，不管朋友們現在身處哪個行業，提前多瞭解一些關於大資料、區塊鏈、人工智慧和數位貨幣的知識，對朋友們的個人職場發展和人生規劃將有著重要的幫助。希望這個資料對朋友們有所説明。
實現對“羊毛用戶”的防、攔、拉、疏。欺詐行為包括偽造資訊提高授信，利用流程漏洞套利， 甚至盜竊、偽造身份騙貸。由於互聯網的非接觸性和便捷性，使得這種欺詐實施起來更隱蔽，完成起來更迅速。在進行大資料反欺詐時，通常需要多個風控模型協同工作，這裡包括基於使用者個人申請資訊的模型、基於使用者社交關係的模型和基於使用者歷史交易的模型等。同時，還可以使用機器學習模型來自動發掘線性的特徵組合，提高識別的準確率。大資料反欺詐的一個明顯優勢是，當模型眾多、計算量達到一定程度時，結論和資料之間的關係己經無法靠人類經驗來解讀，這種情況下任何針對單一風控模型的造假就變得極為困難甚至毫無可能。例如，對一些有組織的騙貸行為，比如使用多個手機號登記、用多個空殼公司為其提供在職證明、填寫不同的親屬關係等，利用人工了段進行別費時費力。通過大資料分析就很容易發現這些資料之間的關聯，從而進行預警。
（4）大資料行銷
對於互聯網金融服務機構來說，它的一個永遠的痛點是：如何在第一時間洞察客戶的金融需求，使用有效手段觸達客戶，推薦最適合的產品，引導客戶在本機構完成貸款或者投資。
大資料在行銷方面的一個解決方案包括分析信貸產品、洞察目標客群、做客群畫像：通過意願預測模型，預測客戶意願：對客戶進行分層，不同價值等級採取不同的行銷手段；結合客群共同特徵，進行行銷範本的設計：即時性的資料回饋，進行模型的優化反覆運算：對客戶的動態分析，説明風控建模。由於結合了大資料的精准行銷模式，整體回應率、符合率都比傳統模式有較明顯的提升，模型逐步的優化反覆運算，各環節行銷效果也是呈現上升趨勢。
（5）動態定價
動態定價是指拋開傳統的圍繞產品的固定定價模式，將價格與服務的場、物件綁定在一起，更精准地用價格杠杆應對風險，達到提高收益的目的。
這個應用的典型例子是運費險：通過大資料分析，讓保險公司能夠針對具體的人和商品來進行定價。具體來說，就是通過對退貨風險的大資料分析，發現這貨概率和消費者屬性和消費場景的內在關聯關係，例如，女性更容易退，鞋類退貨率高。再通過資料建模和深度學習，制定出總收益最高的保險策略。於是，對低退貨風險的人和商品，運費險只要幾毛，而在高退貨風險的情況下，運費險甚至可能比商品價格還貴。最終保險公司提高了收益。另一個目前開始流行的動態定價的應用是動態利率。對於同一類信貸產品，針對不同使用者，甚至針對不同場景下的同一個用戶，都可以實現利率即時計算，而不是基於某種預先設置的靜態策略。
卡神小組總結：大資料的概念在近幾年被熱炒，區塊鏈、大資料、人工智慧可以說是我們社會未來互聯網結構的三個重要基礎，配套上數字貨幣就是我們未來互聯網金融結構的四大基石。卡神小組認為，不管朋友們現在身處哪個行業，提前多瞭解一些關於大資料、區塊鏈、人工智慧和數位貨幣的知識，對朋友們的個人職場發展和人生規劃將有著重要的幫助。希望這個資料對朋友們有所説明。