數據爲匙打開互聯網金融之門

來源：賽迪網

茲維·博迪(ZviBodie),羅伯特·C·莫頓(RobertC.Merton)在兩人合著的《金融學》中提到："金融功能要比金融機構更加穩定"。事實上，互聯網金融作爲互聯網和金融的結合體，相對於傳統金融而言，並沒有創造出傳統金融所不具有的新功能。使其大放光彩的，是運用互聯網、雲計算、大數據和移動支付等技術對用戶體驗與風險管控的提升上。

對於用戶來說，對傳統金融的詬病往往集中在效率低，服務體驗不好、缺少個性個體驗等方面，這對於適應了以用戶爲核心的年輕互聯網一代來說顯然太不合時宜。隨着伴生互聯網成長的一代成長爲主流金融用戶，未來的金融行業比拼的將不僅僅是收益率、流通性等等--實際上這些硬指標的差距將越來越難拉開，更多的比拼在於用戶體驗，只有完全立於用戶立場考慮纔是制勝關鍵。

金融產品比較複雜，參數不同，目標人羣天壤之別，難以像汽車或者快消等標準化實物產品那樣進行常規管理、營銷。同時，金融產品的客戶羣更是高度分散，背景差異極大，資金量、資金管理偏好、習慣有細微不同都會導致需求差異。此外，金融市場瞬息萬變，目標人羣的購買決策往往具有極強的時效性（只有很窄的時間窗口）和迅捷性（購買慾望產生後，若流程繁瑣體驗不好，立即終止並遺忘該產品）特點。這一切基於用戶多變的特點，對互聯網金融來說都意味着機遇。

互聯網的本質是數據，而金融同樣與數據密切相關。以往的傳統金融，同樣需要收集用戶的刷卡記錄，跟蹤用戶的消費行爲和信用記錄，形成海量用戶數據。但在數據的應用方面，傳統金融行業仍延用工業化的思維：即習慣於將數據的分析結果應用於風險評估和管控方面，雖已在一定程度上具備了客戶識別和分層能力，但更多的是在設計標準化產品後賣給所有人，在如何運用有關成果開拓市場、營銷客戶方面則做得遠遠不夠。

而互聯網金融的價值在於，可以互聯網上的大數據爲根基，從需求端挖掘，更準確、快速響應客戶需求，並實現風險管理。在發現客戶、培養客戶、營銷客戶上，跨網數據優勢尤爲顯著。用戶行爲分析已日益成爲互聯網數據業務主要的研究方法和研究工具，其巨大的用戶價值挖掘和價值變現能力有望給金融行業發展帶來深刻影響。通過跨網數據，可以更充分了解用戶的消費習慣和行爲特徵，分析客戶的網絡行爲模式、客戶的需求及滿足能力，進而細分客戶羣，有針對性地進行客戶管理、營銷。而通過新型金融客戶關係的積累和管理，大數據的模式還將從單純的客戶體驗發展到金融業務模式的突破，比如拓展更多的應用場景，提供更高的投資收益，以及在細分市場上進行用戶的爭奪等。

當然，困擾也將是巨大的，如果說以前企業級的內部數據是礦山，是在已知的礦中挖掘對企業管理和運營有效地信息，那麼，互聯網上的全流量數據就是"沙海"，需要具有海裏尋針、慧眼識珠的能力。而目前國內的互聯網金融數據資源仍不盡完善，如何解決全網金融用戶行爲數據匱乏的問題，如何將以往龐雜、無序、非結構化的互聯網數據轉化成海量、有序、結構化的數據，仍是當前互聯網金融盛名之下難以言說的軟肋。

爲此，締元信.已與金融企業展開合作，採用布碼和抓取方式，對金融客戶進行持續的全網動態追蹤，並實現自動更新客戶行爲數據。這些多網數據通過Hadoop平臺進行結構化整合、處理後賦予信息數據明確的標籤，對受衆用戶進行多模型的劃分後，用戶的人口屬性、內部偏好、對於營銷渠道的偏好、購買偏好等都得到直觀呈現，互聯網上紛亂的數據與用戶之間因此可以形成有效關聯。