大数据与金融创新： 从研究到实战

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大数据技术在金融领域的应用已经逐渐成为推动金融创新的重要驱动力。朱飞达教授在其著作《大数据与金融创新：从研究到实战》中深入探讨了大数据在金融创新中的作用和实践案例，为我们揭示了大数据如何重塑金融服务的未来。朱飞达教授指出，在当前经济下行压力增大、市场竞争激烈的背景下，金融行业不能再满足于传统的被动服务模式。金融企业需要全面了解用户，并将金融服务全方位渗透到用户的日常生活场景中，如医疗、饮食、住宿、出行、娱乐和学习等，从而提升用户体验，并将产品和服务无缝融入用户的生活中。企业面临的痛点包括：1）市场竞争压力大，需要更深层次的用户洞察来提高服务质量；2）企业内部数据存在局限性，用户数据来源不充分，且在获取数据的合法性、可持续性和隐私保护方面存在担忧；3）缺乏达到用户“最后一公里”的渠道，传统营销手段效果递减，难以构建从数据收集、分析到营销的闭环。在大数据的三大价值方面，朱飞达教授阐述了大数据提供的量级、丰富性和实时性的价值。大数据能告诉我们的事情是传统小数据无法做到的，它提供了更深层次的知识和洞察，而且其动态实时、高频的特性使得企业可以更敏捷地响应市场变化。外部大数据对于企业而言具有巨大的价值，尤其是与企业内部仅以交易记录为基础的数据形成鲜明对比。外部大数据可以展现交易行为的上下文场景，覆盖社会级的广泛范围，提供用户生活的多角度全景式洞察，并且是动态实时、高频的。与之相比，企业内部数据通常只能提供有限的覆盖、静态且低频的数据。为了解决企业内部数据对用户了解的局限性，朱飞达教授提出了“以人为本”的三个打通策略。首先是跨外部数据平台用户身份归一化，利用算法技术识别同一用户在不同平台上的不同账号，并整合到同一用户下。其次是内外部用户数据匹配，建立企业内部客户与外部数据平台用户的身份匹配。第三是基于大数据构建360度全方位动态客户视图，为企业内部客户提供全景式的客户画像，动态追踪客户的生活和潜在需求，及时捕捉销售和服务的最佳时机。在精准营销的应用案例中，朱飞达教授详细描述了大数据如何帮助企业识别目标客户并推送最适合的金融产品。例如，在海量潜在客户的数据库中进行实时排名，并动态监听客户，定义最佳营销时间点，实时响应潜在需求。精准目标是通过大数据挖掘、自然语言处理和网络结构分析来实现的。例如，一个保险业务员在面对1.5亿多潜在客户的海量数据时，如何利用大数据技术，如关系网络分析和自然语言处理，来确定最应该拨打的电话名单。利用机器自动给用户文本打标签的方式，找出最关心孩子且最近有增长趋势的潜在客户，以“少儿险”为例，实时响应潜在需求，并在最佳营销时间点提供个性化的服务。朱飞达教授的工作不仅仅停留于理论探讨，还通过具体的案例和实践，向读者展示了如何从研究走向实战，如何将大数据技术融入金融创新中，从而实现业务的优化和提升。通过这些内容，我们可以看到大数据在金融领域的应用前景广阔，同时意识到数据安全和隐私保护的重要性。随着技术的不断进步和金融行业的持续变革，我们可以预见大数据将在未来的金融创新中发挥越来越重要的作用。