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消费端金融的四类可变现数据：生物、交易、行为、社交
时间：2022-03-04 00:38:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-04 00:38:01 来源：行业动态
首先我们看一下C端市场，C端市场非常重要的一点在于获取更多个人的数据，并对个人数据打标签。但在实践中我们发现，一方面很多企业因为没有数据所以在找数据，另外一方面还有一些企业和机构有很多数据，他们也认识到数据具有很大的市场空间，但是在这样的情况下，信息孤岛、数据孤岛却越来越严重，数据的布局也呈现出不可控的状态。企业获取数据的难度和成本越来越大。
在金融领域，包括银行、证券、保险等行业的应用过程中，我们把消费端金融可变现的数据分为四类，即生物特征、交易特征、行为特征以及社交特征。其中，生物特征和交易特征囊括了消费者的性别、年龄、职业、消费习惯等信息，更多聚集在企业内部，而行为特征和社交特征更多地则来源于真正意义上的大数据。对于企业能掌握的信息，就要把企业内部的数据应用达到最大化，在此基础上再结合行为特征和社交特征，才能最大限度地挖掘数据的价值。
当然，我们也发现从IT人员到数据建模人员，再到业务人员，中间数据建模人才是相对匮乏的，因此，这也是企业亟待要解决的问题。
举几个例子。基于大数据金融的服务，尤其对于市场化服务要求比较高的保险行业来说，非常关键的就在于精准营销。通过公共网络，获取网络内容，在此基础上经过语义语境的分析，就可以建立营销数据模型。从而了解意向客户信息、意向客户博文，获取客户特征数据、个性化推荐数据以及客户倾向性数据，最终对客户画像进行分析，实现精准营销。
此外，在风控层面，保险大数据的应用能够帮助保险机构预防或减少赔付。赔付中的异常值（超大额赔付）是赔付额的主要驱动因素之一。以某海外保险企业的工伤补偿为例，不到20%的异常值带来了超过80%的赔付费用。但是，这些高额赔付的案例往往早有端倪，如果能够及早干预就可以在很大程度上控制事态的发展。比如关注伤者的疾病发展过程并及时建议跟进治疗以避免慢性疾病的发生，尽早建议用人单位进行工作调整以减少误工等等。
可以看到，大数据能够为保险企业及时、高效地采取干预措施提供良好的支持。再看另一个案例，一家美国保险集团通过结合内部、第三方和社交媒体数据进行早期异常值检测，从而使平均索赔费用降低了20%。该预测模型使用了约1.4亿个数据点，其中既包括客户的个人数据也包括集团内部数据，并且随着新数据的加入而不断进行调整。
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