所謂大資料，網上有各種各樣的說法，有從技術上分析的，有從營銷角度解答的。技術方面的東西我就不多說了，簡單說一下營銷方面的應用，總的來說就是一個如何獲得精準資料進行精準營銷並促成銷售轉化的問題。在一個龐大的資料庫內，透過各種各樣不同的標籤的交叉，去定義出一個群體，這個群體具有什麼特點，又會產生何種需求。　　

簡單打個比方，大家在某寶購物的時候，只要你搜索了某樣產品，接下來給你推送的廣告，就是某樣產品的店鋪，這還是最簡單的大資料應用。用於企業營銷的話，大家也都希望如果我能找到近期想要買我企業這類產品的客戶，我直接找到他，那該多好，也省得支出高額的廣告費用，也不用擔心買黑資料的法律風險。　

　 當然，有人想就會有人提供資料服務，具體內容不展開去講，打個比方，大海里有許許多多的魚，不同型別的魚就代表著各類的客戶，就拿金融企業為例，我們可以把金融企業的客戶比喻為三文魚，那麼我想獲得三文魚，我有幾種方法，第一，我拿一張超大的網，然後漫無目的地捕，當然可能撈到很多七七八八的魚，但是都不是我想要的魚，這種就是早期的盲打客戶的那種營銷方式，第二種，我放某種專門吸引三文魚的聲吶去吸引三文魚，放在大海里的各個地方，然後三文魚游過去了，它有可能被吸引過來，也有可能遊走，這種是目前比較多的，投放一些線上的推廣廣告，走流量取勝。第三種，就是大資料的玩法，透過大資料分析這個海域，看看三文魚會在哪個地方聚集，然後用漁網網下去，可能會撈到其他的，但是大部分還是三文魚。

簡單的講，你只要有任何操作，別人都會有記錄，哪怕是瀏覽某個頁面，他們都會分析你是否對這方面感興趣，然後不斷給你推這相關方面的東西，舉個例子：就像你在淘寶特意搜尋洗衣機，那麼接下來很長一段時間，你只要開啟淘寶，就會給你推薦某某洗衣機品牌

1、利用用於大資料進行使用者需求分析，建立企業使用者畫像

2、根據自身的產品進行產品精準分類

3、利用大資料將使用者需求和產品分類對接起來

面對著獲客的難題，很多網際網路金融企業都在想著自己的辦法，可謂是八仙過海各顯神通，但是其中有一種思路得到了幾乎所有機構的認同，這就是藉助大資料的力量實現網際網路金融的風險控制與客源篩選。真正將大資料應用到網際網路金融實踐中是如何做的那?我最近在研究恆昌公司的案例的時,發現了其中的玄機，今天我們就來看看，恆昌是如何應用大資料實現或網際網路金融獲客和風險控制的，大資料金融到底該怎麼做？

近年來，隨著移動網際網路的快速發展，以智慧手機為代表的網際網路金融終端已經成為了幾乎所有人的數字器官，記得有段子曾經說：我們每天和手機待在一起的時間遠超過和老婆呆在一起的時間。所以，收集以手機為代表的智慧終端的資料就成為了網際網路金融企業構建大資料應用的底層基礎。那麼，我們就來看看基於手機這種數字器官的大資料金融到底該如何做？

一是資料收集。根據我的研究，恆昌的資料收集分為以下幾個部分：首先，透過自有平臺將平臺上的個人貸款平臺、賬單催收平臺的資料一點點地打通，實現自由資料的收集與歸併。其次，透過使用者授權，取得與智慧手機相關的電信資料、信用卡交易資料、電商購物資料等等。第三，透過網路爬蟲技術收集基於網際網路公開的資料。透過資料的收集與整理實現了大資料使用的第一步，擁有資料。

二是資料的分類整理。在第一步收集的資料基礎上，恆昌將整個資料體系進行了一個全方位的梳理，將客戶的自然屬性，比如說年齡、性別、社會交際、職業、地理定位甚至個人喜好與偏好進行處理。在這個處理之中，可以透過資料的初期處理,發現使用者的特徵和偏好，從而為業務的發展奠定基礎。舉例來說，透過資料處理發現，四十歲左右的中年人會比二十多歲的年輕人擁有更多的借款需求，每次借款的金額也較大，但是年輕人的消費動力更足，雖然每次的借款金額不多，但借款次數很多，這種多次小額借款的年輕人群體,因為其消費的特徵，可以很容易地對其進行分析，是進行長期客戶培養的重點人群，再加上隨著其年齡的增加，其借款的實力和需求也會上升，從而為獲客奠定基礎。此外，透過人群初篩可以發現，高學歷人群的借款需求反而較低，以大中專畢業生為主體的群體反而借款需求較高，從而有針對性的進行精準投放，用更少的錢就可以獲得足夠高的使用者轉化效果。

三是資料分析與畫像。在資料初篩與分類整理的基礎上，機構可以藉助資料對客戶進行資料畫像，什麼叫資料畫像呢？就是原先客戶到底是怎麼樣的？對於金融機構而言非常難以判斷，僅憑客戶填寫的資料是非常不清晰的，但是透過大量的資料輔助，金融機構就可以根據一條條資料對於要借款的使用者進行特徵化處理，對使用者進行標籤化建設，透過標籤體系將使用者的特徵完全描述出來，從而讓使用者的特徵在金融機構面前變得清晰可見，利於下一步的業務推進和風險控制。

四是資料應用。經歷了資料收集、資料分類整理、資料分析畫像之後，根據大資料可以開始進行正式的資料應用與分析。在網際網路金融領域已經完成的大資料應用主要有以下幾個方面：

大資料反羊毛：近些年來，由於網際網路金融的飛速發展，在網路上形成了一整套針對網際網路金融的“薅羊毛”黑色產業鏈，這些羊毛黨們往往手上搜集著幾百張甚至上千張電話卡、身份證等關鍵資訊，只要看到有做活動的網際網路金融平臺就一擁而上，藉助平臺吸引新使用者的優惠，大發橫財。針對這個人群，大資料就有了用武之地，透過大資料羊毛防火牆，恆昌會記錄每個使用者的投放渠道，針對投放的轉化率、復投率等指標進行綜合分析，再判斷使用者有沒有反覆更換資料卡，更換手機來註冊使用者，從而避免羊毛黨對於平臺的傷害。

大資料風險控制：透過對於每個人的大資料分析，藉助大資料建模構建起了使用者身份的關聯屬性，從而提升了對於風險的防控能力。舉例來說，假設某天小A進入恆昌平臺註冊了賬戶，在註冊的時候填了很多的資訊，如銀行卡賬戶、手機號、身份證號、工作資訊等等，從而構建了小A的資料畫像體系，幾天後小B也進入系統之後，再構建了小B的資料畫像，透過資料畫像的分析發現A與B之間是同事關係，所以就透過同事鏈將兩個人構建起了關係體系。透過這一個個關聯體系構建起了借款人之間的人脈關係網，當一個人脈關係網中的人經常違約的話，系統將會自動降低對此關係網中人的信用評級，甚至直接拒絕貸款。

大資料反欺詐：現階段，金融欺詐事件頻發，很重要的原因就是現在一個個銀行所儲存的賬戶資訊是相互孤立的，難以進行有效地分析，基於大資料分析的反欺詐，應用難點就在於如何把不同來源的結構化或非結構化的資料整合在一起，並構建反欺詐引擎，從而有效地識別出身份造假、團體欺詐、代辦包裝等欺詐行為。知識圖譜作為關係的整合、聯通以及表達解析方式，可以很好地解決這些問題。舉例來說，系統發現在資料庫中經常出現一些比較奇葩的現象，比如說五個使用者竟然在系統裡面使用同一個郵箱或者電話號碼進行賬戶註冊。而建立在海量大資料基礎上、便捷新增資料來源的知識圖譜就可以透過檢視的方式直觀清晰地顯示出各種關係和關聯點，從而幫助我們迅速有效地分析和發現這些複雜關係中存在的潛在風險。讓金融欺詐的慣用伎倆無處藏身，從而實現大資料的反欺詐。

大資料在網際網路金融領域的應用十分廣泛，除了我們上面論述的反羊毛、風險控制、反欺詐等領域之外，在網際網路金融的失聯修復、賬款催收、身份識別等等領域,大資料同樣發揮著不可替代的作用。

在大資料時代，困擾網際網路金融的問題正在被大資料一點點解決掉，如何用好大資料的武器將會成為網際網路金融發展的重要核心，相信在大資料的幫助下，網際網路金融將會向著更好地方向發展。

大資料獲客的關鍵是你要有大量的客戶資源，然後對這些客戶進行畫像，再實現資訊觸達，再保持與客戶的互動，達成成交，可以瞭解下自己平臺針對的使用者群，然後進行推廣，投放廣告，樹立品牌形象，走合規的路線，並且與客戶取得聯絡。

金融行業的獲客渠道中，相比投入與效果難以把控的內容獲客、免費送營銷活動等，電話營銷是一個使用者觸達率較高、業績增長可控的獲客方式，但存在著一個缺陷——用人難。

而AI的發展為獲客帶來新機遇，不少大型企業已經著手佈局“AI員工”，用AI機器人替代人工電話外呼，節省大量人力成本，提高工作效率。

在這類營銷方式中，AI還僅是一個替代人力的工具。但AI與大資料相輔相生的優勢，讓它完全可以成為一個精準高效的新流量渠道。

希望有幫助到您！

2022年金融類的獲客方式，透過“微拓客”。手機應用商城搜尋微拓客下載使用。

微拓客的採集方向是

1，企業，

2，運營商

3，百度客源

4，抖音客源

等等，

搜尋的電話資訊客源匯出通訊錄然後做客情，效果還是挺好的。只要堅持，什麼路子都還可以做，微拓客只是能幫你在篩選客戶的時候更加省心省力。