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金融行业用代理IP爬虫有什么作用?

金融行业也需要用到代理IP去爬取数据吗?大数据能够给金融行业带来什么作用?因为金融行业本身就需要跟大量的数字打交道,现在获取数据的途径变多了,我们可以以银行为例看看大数据在这个行业可以产生什么影响。

 

 

第一方面:风险管控。包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。

 

(1)中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析,量化企业的信用额度,更有效的开展中小企业贷款。

 

(2)实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式(如转账)等,结合智能规则引擎(如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易)进行实时的交易反欺诈分析。

 

第二方面:客户画像应用。

 

客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。

 

第三方面:运营优化。

 

(1)产品和服务优化:银行可以将客户行为转化为信息流,并从中分析客户的个性特征和风险偏好,更深层次地理解客户的习惯,智能化分析和预测客户需求,从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析,通过对还款数据挖掘比较区分优质客户,根据客户还款数额的差别,提供差异化的金融产品和服务方式。

 

(2)市场和渠道分析优化。通过大数据,银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量,从而进行合作渠道的调整和优化。同时,也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务,从而进行渠道推广策略的优化。

 

(3)舆情分析:银行可以通过爬虫技术,抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息,并通过自然语言处理技术进行正负面判断,尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息,及时发现和处理问题;对于正面信息,可以加以总结并继续强化。

 

三重稳定保障:

 

(1)单元测试工具保障

 

(2)有效的HA机制

 

(3)任务级别的监控接口

 

可视化规则和界面设计工具

 

第四方面:精准营销。

 

在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销,包括:

 

(1)个性化推荐

 

银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐,如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进行精准定位,分析出其潜在金融服务需求,进而有针对性的营销推广。

 

(2)交叉营销

 

即不同业务或产品的交叉推荐,如招商银行可以根据客户交易记录分析,有效地识别小微企业客户,然后用远程银行来实施交叉销售。

 

(3)实时营销

 

实时营销是根据客户的实时状态来进行营销,比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销(某客户采用信用卡采购孕妇用品,可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务);或者将改变生活状态的事件(换工作、改变婚姻状况、置居等)视为营销机会。

 

(4)客户生命周期管理

 

客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型,对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留,使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。

 

大数据时代,信息就是财富。通过分析用户信息,能够为各行各业制定营销方针,难怪用代理IP爬虫的使用率是越来越高。

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