金融客戶征信大數(shù)據(jù)

  培訓(xùn)講師：段方

講師背景：
段方專業(yè)背景：曾在中國銀行工作現(xiàn)任某集團(tuán)總部大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)倉庫項目經(jīng)理多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實際工作經(jīng)驗。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運營，開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細(xì)>>

段方
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金融客戶征信大數(shù)據(jù)詳細(xì)內(nèi)容

金融客戶征信大數(shù)據(jù)

征信大數(shù)據(jù)》

1 客戶征信概述

1.1 征信社會

1.1.1 降低社會管理成本

1.1.2 產(chǎn)生新的商業(yè)模式——淘寶

1.1.3 信用是公民的“第二張身份證”

1.2 銀行的基礎(chǔ)——客戶征信

1.2.1 壞種子客戶

1.2.2 好種子客戶

1.3 互聯(lián)網(wǎng)金融

1.3.1 P2P的發(fā)展和瓶頸

P2P的特點

P2P的瘋狂發(fā)展

跑路的原因——風(fēng)險控制不足

美國的LendingClub

1.3.2 支付和征信是基礎(chǔ)

1.3.3 改寫金融歷史

銀行大量“下崗”？

1.4 征信的內(nèi)容

1.4.1 身份欺詐

1.4.2 逾期不換

1.4.3 “跑路”

1.5 難點

1.5.1 信息共享難題

1.5.2 信息價值等維度評估

1.5.3 正規(guī)軍遇到游擊隊——派臥底？

1.5.4 對客戶隱私的挑戰(zhàn)

美國

歐盟

2 客戶征信的大數(shù)據(jù)內(nèi)容

2.1 征信大數(shù)據(jù)的特點

2.1.1 新4V特征

2.1.2 維度跨度大

2.1.3 數(shù)據(jù)新鮮度高

2.1.4 剔除臟數(shù)據(jù)

2.1.5 數(shù)據(jù)價值權(quán)重各異

2.2 客戶的差異

2.2.1 銀行客戶——高富帥

2.2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融客戶——屌絲

2.3 客戶的歷史檔案數(shù)據(jù)

2.3.1 考試作弊？

2.3.2 酒后駕駛？

2.3.3 逃票行為？

2.4 銀行內(nèi)部的大數(shù)據(jù)

2.4.1 央行的大數(shù)據(jù)

人民銀行的征信系統(tǒng)

2.4.2 個人客戶和企業(yè)客戶

2.4.3 信貸歷史數(shù)據(jù)

2.4.4 交易流水?dāng)?shù)據(jù)

2.5 互聯(lián)網(wǎng)行為的大數(shù)據(jù)

2.5.1 社交數(shù)據(jù)

2.5.2 電商網(wǎng)購數(shù)據(jù)

2.5.3 聊天數(shù)據(jù)等

2.6 電信行業(yè)的大數(shù)據(jù)

2.6.1 位置軌跡

2.6.2 手機(jī)動態(tài)

2.6.3 交往圈痕跡

2.6.4 客戶的“喜好”

客戶視圖

客戶知識庫

2.6.5 客戶“積分”數(shù)據(jù)

2.7 偵探（線下）的大數(shù)據(jù)

2.7.1 典當(dāng)情況

2.7.2 民間借貸情況

2.7.3 法院破產(chǎn)等信息

2.7.4 水電部門的數(shù)據(jù)

3 客戶征信數(shù)據(jù)分析方法

3.1 客戶基本特征分析

3.1.1 客戶基本信息

3.1.2 客戶喜好及性格

3.1.3 客戶的360度分析

3.2 客戶身份識別分析

3.2.1 人臉識別

3.2.2 行為識別

3.3 客戶黑白名單

3.3.1 實時分析誰是騙子

快速計算

快速獲取實時客戶數(shù)據(jù)

騙子識別算法

3.3.2 客戶忠誠度分析

哪些是跳蚤客戶

哪些是忠誠客戶

3.3.3 優(yōu)質(zhì)客戶分析

客戶分群

3.4 產(chǎn)品的交叉營銷

3.4.1 信用卡和貸款交叉

3.4.2 產(chǎn)品超市中關(guān)聯(lián)分析

4 客戶征信數(shù)據(jù)收集、清洗及管理

4.1 背景

4.1.1 征信的立法滯后

4.1.2 哪些客戶數(shù)據(jù)可以收集？

4.1.3 規(guī)避哪些問題？

4.2 數(shù)據(jù)如何收集？

4.2.1 讓客戶自己開房信譽數(shù)據(jù)

4.2.2 跨企業(yè)聯(lián)合的“市場”

4.2.3 跨行業(yè)聯(lián)合的“市場”

4.3 數(shù)據(jù)如何“驗真”？

4.3.1 客戶自己提供數(shù)據(jù)的驗真

4.3.2 跨行業(yè)的驗真服務(wù)

4.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量如何保障？

4.4.1 數(shù)據(jù)源的質(zhì)量保障

4.4.2 數(shù)據(jù)加工過程的質(zhì)量保障

4.5 數(shù)據(jù)如何管理？

4.5.1 元數(shù)據(jù)

4.5.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控

4.6 如何規(guī)避侵犯客戶隱私？

4.6.1 客戶隱私的定義和范圍

4.6.2 規(guī)避的方法

4.6.3 貸款就沒有隱私了——“度”的把控

4.7 數(shù)據(jù)安全管理

4.7.1 數(shù)據(jù)脫敏

4.7.2 數(shù)據(jù)加密和解密算法

4.7.3 安全管理辦法

4.7.4 云托管環(huán)境下如何保障安全？

5 金融客戶征信案例

5.1 阿里的“芝麻信用”

5.2 從FICO到ZestFinance

5.3 中國人民銀行征信系統(tǒng)

6 展望

6.1 征信需求從元年到興盛

6.2 建立產(chǎn)業(yè)鏈——避免“因噎廢食”

6.3 從依靠“禮教”到依靠“征信”的轉(zhuǎn)型

 

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