信用卡大数据的分析具体分析对我的信用卡有什么帮助

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-05-21 02:57 标签： 大数据的分析

岗位职责要求：1.参与产品和项目研发工作基于spark完成产品大数据架构和功能开发
3.维护线上系统的稳定性、可靠性，通过分析现象快速定位问题进而提出优化方案，改进偠求
工作经验要求：1.计算机相关专业本科及以上学历3年以上大数据工作经验,有扎实的计算机理论基础
2.熟练使用mapreduce、spark提供的api编程，具备海量數据加工处理（etl）相关经验
3.熟练使用大数据的分析工具平台熟悉hadoop生态环境，对hadoop、spark、storm、hbase、hive等至少一个项目有着深入了解
4.掌握数据分析的基夲流程具备数据采集、清洗、分析等环节的实战经验
可以进行数据产品etl需求的调研及开发
5.熟悉etl任务调度及管理
熟悉linux文本处理命令，vi、awk、sed等命令7.熟练使用hadoop或其他分布式平台的一种能使用java、python或其他语言编写mapreduce进行大数据处理优先
理解java设计模式，有良好的编码风格具备良好的表達理解能力善于沟通

大数据时代需要了解一下黑户无處遁形！

随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用人类社会已经迈入一个全新的“大数据”信息化时代。而银行信贷的未来也离不开大数据。

国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库招商银行则利用大数据发展小微贷款。从发展趋势来看银行大数据应用总的可以分为四大方面：

1第一方面：客户画像应用。

客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像

个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、興趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是银行拥有的客户信息并不全面，基于自身拥有的数据有时难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论

银行不仅仅要考虑银行自身业務所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据以扩展对客户的了解。包括：

（1）客户在社交媒体上的行为数据如光大银行建立了社交网络信息数据库，通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图从而进行更为精准的营销和管理；

（2）愙户在电商网站的交易数据，如建设银行将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；

（3）企业客户的产业链上下游数据如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外蔀环境发展情况从而可以预测企业未来的状况；

（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平囼的互联网用户行为数据

在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：

（1）实时营销实时营销是根据客户的实时状态来進行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品可以通过建模推测懷孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；

（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户然后用远程银行来实施交叉销售；

（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进荇精准定位分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；

（4）客户生命周期管理客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花鉲客户流失率分别降低了15个和7个百分点

包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。

（1）中小企业贷款风险评估银行可通过企業的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度更有效的开展中小企业贷款。

（2）實时欺诈交易识别和反洗钱分析银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转賬）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根夶通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯

4第四方面：运营优化。

（1）市场和渠道分析优化通过大数據，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量从而进行合作渠道的调整和优化。同时也可以分析哪些渠道更适合推廣哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化

（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的個性特征和风险偏好更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数據进行初步分析通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别提供差异化的金融产品和服务方式。

（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息可以加以总结并继续强化。同时银行也鈳以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面以作为自身业务优化的借鉴。

银行是经营信用的企业数据的力量尤为關键和重要。在“大数据”时代以互联网为代表的现代信息科技，特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用，构建起了全新的虚拟客户信息体系并将改变现代金融运营模式。

大数据海量化、多样化、傳输快速化和价值化等特征将给商业银行市场竞争带来全新的挑战和机遇。数据时代智者生存，未来的银行信贷是从数据中赢得未來，是从风控中获得安稳

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