大数据中小企业及个人客户金融画像

大数据中小企业及个人客户金融画像

曲冠知

广州拉卡拉网络小额贷款有限责任公司510623

摘要：本文详细的阐述了金融贷款公司开发中小企业及个人客户金融画像的必要性，并从金融贷款公司自有数据和外部数据分析出发，详细说明了如何构建金融贷款公司的客户金融画像。

关键字：大数据中小企业及个人贷款客户金融画像

随着APP的普及和发展，金融贷款公司客户的消费习惯和理念发生着巨大的变化，越来越多的客户希望金融贷款公司提供符合自己个性化需求的贷款产品，并可以自由组合不同类型的贷款产品满足其多方面的贷款需求。如何将客户进行精细分类，如何准确定位客户需求，如何按照客户需求设计产品，这给金融贷款公司带来了全新的挑战，解决这一系列问题的有效手段就是对金融贷款公司的客户进行精确的金融画像。

有效的客户金融画像系统离不开大数据的支持，金融贷款公司需要充分挖掘自有信息。第一，整理客户的基本信息。例如，企业注册地信息，企业常驻地信息，企业办公地址，企业经营范围，企业首次工商注册日期，企业续存时长，年龄，性别，家庭住址，工作地址，职业，学历等，这些信息可以反应中小企业及个人客户的基本信息，作为客户金融画像的基本类标签。第二，整理客户的经营资产类信息。客户的企业现金流表，企业资产负债表，企业利润表，个人客户的收入，负债，房产等信息，这些信息反应了客户的现金流以及资产等情况，可以充分考察客户的还贷能力。第三，整理客户在本金融贷款公司及人行历史借贷记录及还款情况，这部分数据可以考察客户的历史还款意愿。金融贷款公司自有信息是反应客户基本面的最真实，最有效，最直接的数据，是对客户进行快速，准确定位和筛选的基础。

同时，金融贷款公司需要和第三方机构合作，获取更为广泛的数据来源。第一，与电商公司充分合作，获取客户的消费喜好和习惯等信息，定位客户的交易频次和交易金额，充分分析其消费行为，多维度定义客户的电商交易画像标签，比如，某中小企业或个人客户在1个月内购买某商品在10万到20万元范围内，客户在连续几个月内进行某种商品的交易行为等。第二，与各大论坛及主题APP进行充分合作，挖掘客户的兴趣和爱好信息。比如客户是否热衷于旅游，健身，户外运动等。通过分析这类兴趣爱好，定义客户的兴趣爱好标签，有助于金融贷款企业进行预先营销活动。第三，充分使用Python等大数据网络抓取功能获取客户在网络社交媒体的活动信息，这些信息表达了客户的想法和要求。第四，通过和运营商紧密合作，获取客户经常活动的位置信息，结合消费习惯，勾勒客户的日常行为轨迹。通过外部数据的积累，丰富金融贷款公司的基础数据源，更好的构建客户金融画像，有助于金融贷款公司的业务拓展和精准营销。

结合了自有和第三方机构的大数据信息，参考金融贷款公司的业务发展需要，进一步使用大数据平台将客户的金融画像细化，充分将画像和业务场景融合，大数据平台支撑下，客户金融画像的工作分为以下几步：

第一，使用大数据工具对海量数据进行整理和归类。不管是自有信息还是外部第三方公司的信息，由于各类信息所在的系统不同，采集的数据源不同，数据格式千差万别，必须先完善数据标准，使用大数据工具统一数据格式。同时，由于数据的多元化，各类数据必定包含了很多的重复信息，因此需要将全部信息进行分类，主要分为客户的基本信息，经营资产类信息，信用信息，电商采购信息，兴趣爱好信息，舆情信息六大类。这一步的整理归类将作为构建客户金融标签的基础原始信息仓库，为以后场景分析以及大数据管理平台提供强有力的数据支撑。

第二，分析原始数据与业务场景的相关性。仔细分析金融贷款公司业务场景以及产品规划，从原始信息仓库中提炼强相关的信息，业务人员需要参加，和技术人员一起分析业务场景。原始信息库太过庞大，不利于进行客户金融标签的构建，需要从中选取对业务有支撑作用的信息，比如，征信，学历，资产情况，消费行为等信息。根据思维导图，从业务场景出发，提炼所需要的原始信息，并根据树状图一级一级的进行分解，细化，完整的定义每一个业务场景的特点，为数据标签化做准备。

第三，对提炼的原始信息进行定量和定性的分类以及标签定义。对原始信息按照定量和定性的标准进行分类和筛选，按照客户金融画像支撑业务的原则，在业务场景的要求下，将信息标签化，简单化，商业化。这一步需要业务人员进行主导，从实际业务出发，构建整体客户金融标签的架构和原则。例如，针对刷卡类分期，定义客户刷卡金额范围，刷卡频次。这一步的标签化工作将帮助金融贷款公司快速定位客户，精准营销，降低营销盲目性，同时，客户标签化也是满足客户多样化的金融服务要求的基础。

第四，利用大数据管理平台管理运营客户金融画像系统。大数据管理平台将客户金融画像作为基础，进行多方位的营销活动，其中包括微信推送，短信发送，APPPUSH等。使用机器学习算法，按照业务场景描述，自动匹配符合业务场景的某标签客户群，定时触达客户，并对结果进行记录，分析和反馈，自动生成报表，以供业务人员分析。同时，根据深度学习算法，在客户点开APP或平台时，符合客户消费习惯和需求的产品已经陈列完毕，供客户选择，客户也可以自由在APP或平台进行选择，根据客户的选择，自动更新客户的标签组。通过大数据管理平台，让金融贷款公司和其客户之间的互动变得丰富有趣，进一步增强客户的黏度，提升金融贷款公司的品牌。

通过以上四步，将逐步搭建起一个完整有效的大数据客户金融画像系统。客户金融画像并不是一成不变的，需要根据业务的变化随时进行调整，并及时根据新的业界动态，增加新的符合潮流的标签，快速定位新型客户。业务人员和技术人员应保持实时有效的沟通，时刻根据业务的变化和客户的变化对客户金融画像系统进行更新和维护，及时更新和增加有效的用户标签，以使系统保持最佳的运行状态，更好的为金融贷款公司和中小企业及个人贷款客户服务。

客户金融画像系统不仅可以用在精准营销方面，也可以用在风险管理，欺诈防范等业务领域，例如，客户的常驻地信息和客户的APP日常运行轨迹不同时，可以发出预警信息，此时，说明客户存在信息不一致的欺诈风险；再例如，客户使用金融贷款服务的时间集中在后半夜，说明客户也存在一定的欺诈风险等等，所以金融客户画像系统不但是针对营销的策略系统，同时也是风险管控的利器，如何使用和界定客户金融画像系统，需要业务人员和技术人员在规划之初，将系统的功能考虑全面。

随着互联网和APP应用的进一步加深，金融贷款公司将越来越依赖客户金融画像系统，这不仅可以帮助金融贷款公司快速，准确的定位潜在客户，防范潜在信贷风险，也将进一步提升金融贷款公司的竞争力。