金融客戶征信大數據

  培訓講師：段方

講師背景：
段方專業(yè)背景：曾在中國銀行工作現(xiàn)任某集團總部大數據專家、數據倉庫項目經理多家培訓機構及大學總裁班特邀講師十幾年專注于大數據的研究與推廣積累了15年的大數據領域的實際工作經驗。帶領相關的團隊，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運營，開發(fā)了很多大數據領域的各種應 詳細>>

段方
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金融客戶征信大數據詳細內容

金融客戶征信大數據

征信大數據》

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——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——風險控制不足

美國的LendingClub

1.3.2 支付和征信是基礎

1.3.3 改寫金融歷史

銀行大量“下崗”？

1.4 征信的內容

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 客戶征信的大數據內容

2.1 征信大數據的特點

2.1.1 新4V特征

2.1.2 維度跨度大

2.1.3 數據新鮮度高

2.1.4 剔除臟數據

2.1.5 數據價值權重各異

2.2 客戶的差異

2.2.1 銀行客戶——高富帥

2.2.2 互聯(lián)網金融客戶——屌絲

2.3 客戶的歷史檔案數據

2.3.1 考試作弊？

2.3.2 酒后駕駛？

2.3.3 逃票行為？

2.4 銀行內部的大數據

2.4.1 央行的大數據

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 信貸歷史數據

2.4.4 交易流水數據

2.5 互聯(lián)網行為的大數據

2.5.1 社交數據

2.5.2 電商網購數據

2.5.3 聊天數據等

2.6 電信行業(yè)的大數據

2.6.1 位置軌跡

2.6.2 手機動態(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”數據

2.7 偵探（線下）的大數據

2.7.1 典當情況

2.7.2 民間借貸情況

2.7.3 法院破產等信息

2.7.4 水電部門的數據

3 客戶征信數據分析方法

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據

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)質客戶分析

客戶分群

3.4 產品的交叉營銷

3.4.1 信用卡和貸款交叉

3.4.2 產品超市中關聯(lián)分析

4 客戶征信數據收集、清洗及管理

4.1 背景

4.1.1 征信的立法滯后

4.1.2 哪些客戶數據可以收集？

4.1.3 規(guī)避哪些問題？

4.2 數據如何收集？

4.2.1 讓客戶自己開房信譽數據

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 數據如何“驗真”？

4.3.1 客戶自己提供數據的驗真

4.3.2 跨行業(yè)的驗真服務

4.4 數據質量如何保障？

4.4.1 數據源的質量保障

4.4.2 數據加工過程的質量保障

4.5 數據如何管理？

4.5.1 元數據

4.5.2 數據質量監(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 數據安全管理

4.7.1 數據脫敏

4.7.2 數據加密和解密算法

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 建立產業(yè)鏈——避免“因噎廢食”

6.3 從依靠“禮教”到依靠“征信”的轉型

 

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