在应用层面,金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。
美国ZestFinance公司开发的10个基于学习机器的分析模型,对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析,并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标,而这一过程在5秒钟内就能全部完成。
为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商,其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息,以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息,借助数据挖掘技术,把这些店主分成不同的风险等级,以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。
中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。
阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信用,芝麻信用通过分析大量的网络交易及行为数据,对用户进行信用评估,这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论,继而为用户提供相关的金融和经济服务。
腾讯的微众银行推出的“微粒贷”产品,其风控核心就是,通过社交大数据与央行征信等传统银行信用数据结合,运用社交圈、行为特征、交易、基本社会特征、人行征信5个维度对客户综合评级,运用大量的指标构建多重模型,以快速识别客户的信用风险。
对于大数据风控的理论研究尚处于萌芽阶段,本文以“大数据风控”为主题在CNKI数据库进行搜索,与此相关的文献数量可以从侧面反映大数据风控的理论研究现状。
CNKI数据库中以“大数据风控”为主题的文献共46篇。在这些文献中,以报道性的文章较多,重要报纸全文库和特色期刊总共为33篇,占比72%;而理论研究的文章较少,中国学术期刊总库为12篇,占比26%;尚没有CSSCI2014—2015年的来源期刊(如图1)。
图1 CNKI数据库与大数据相关的文献数量和分类
虽然大数据风控在实践上已经有所进展,但是其有效性也受到一些挑战。
例如,以大数据风控为基石的P2P平台就频频暴露出各种各样的问题来。对于P2P平台来说,由于其纯线上操作的特点,大数据风控的有效性是决定其经营状况的重要因素,如果大数据风控有效性较差,则面临的坏账压力较大,容易出现提现困难甚至跑路的问题。
网贷之家的数据显示,2015年上半年新增问题平台419家,是2014年同期的倍,已超过2014年全年问题平台数量。截至2015年10月底,全国问题平台数累积已达1115家。
尽管大数据风控的有效运用尚处在诸多障碍,但这并不能成为大数据风控无效的理由。因为对于数据这个资源的挖掘尚处于初级阶段,在消除障碍、解决问题中前行,是大数据风控发展的必然趋势。有效扫除当前大数据风控的障碍需要各方面的共同努力,其中金融企业、金融研究部门和政府监管部门的角色尤为重要。
对于金融企业而言,要从基础数据上保证客户数据的多样化、连续性和实时性,确保数据真实可靠。
对于金融研究者而言,可从经济学、数学等多个角度综合论证大数据风控的有效性,为大数据风控提供理论支持。
对于政府监管部门而言,需要从法律制度、会计制度等方面进行建设,构建数据合理运用的良好环境体系。
(一)对于金融企业而言,要构建多样化、连续性和实时性的基础数据
1.多维度的收集数据,互联互通,打破数据的孤岛
美国征信系统的完善是因为美国政府对其拥有的大数据资源的开放程度日益透明化。
目前我国的大数据风控系统还没有实现互通互联,阿里、银联、平安、腾讯以及众多的P2P公司,都是各自为政,P2P公司拿不到央行的数据,几家大的互联网平台在相关大数据的分享上彼此也未互通有无。
因而,各金融企业要建立互联互通机制,打破数据孤岛,从而能多维度地收集数据,确保数据之间能够相互验证。
2.从供应链交易环节获取数据
获取真实数据最好的途径就是要切入客户的交易环节,尤其是稳定可持续的交易环节,即供应链。
一方面,经过了几十年的发展,当前的供应链都有一套完整上下游进入和退出机制,数据的真实性对于核心企业而言至关重要,因而这些数据的质量非常优异。
另一方面,这些数据和数据维度对于供应链中的企业评价是可靠的,金融企业可以此为基础,加上自身的风险控制经验,构建一套全新的基于数据的信用评价机制。
3.积极布局“物联网+”
物联网覆盖了产品生产、交易和使用的环节,因而互联网只是物联网的一部分。在物联网下,不仅要获取交易环节的数据,更重要的是获取生产环节和使用环节的数据。
因而,金融企业要积极布局“物联网+”,为获取更为全面的数据打下基础。例如,企业机器运行数据,可以收集客户汽车驾驶数据,可穿戴设备的身体状况数据,等等。这些数据都是大数据风控不可或缺的部分。
(二)对于金融研究部门而言,可从经济、金融等多个角度综合论证大数据风控的有效性,为大数据风控提供理论支持
当前对于大数据风控模型的构建大多是从技术的角度探讨的。但是,从经济、金融角度进行的探讨亟待加强,不同的经济假设会使模型推导的结果产生截然不同的变化。因而,从经济、金融等角度对大数据风控有效性的研究就显得很有必要了。比如大数据风控如何顺应经济周期的变化,如何从统计上论证过去的数据对于未来行为判断的准确性,如何解决道德风险所带来的不确定性。例如,唐时达(2015)提出要把数据提升至与传统抵质押品同等重要的高度,建立“数据质押”风控体系。
(三)对于政府监管部门而言,要推动和完善与数据相关的制度建
1.法律制度的建设,对数据的收集和使用予以法律上的保护
我国对于数据保护的制度性举措散见于多部法律中,如宪法、刑法、侵权责任法等,多是以保护个人隐私、通信秘密等形式出现,尚缺乏一部数据保护的专门性法律。这导致了数据的法律边界不明,数据保护法律的操作性不强、数据保护执法机制滞后等问题,制约了数据收集和运用的发展。
对此,最理想的状况是出台一部《信息保护法》。在完善个人信息保护法律制度的道路上,应出台《个人信息保护法》,明确国家机关、商家和其他法人、自然人掌握个人信息的边界和使用的范围[6-7]。齐爱民、盘佳(2015)认为要构建数据主权和数据权法律制度[8]。2014年最高人民法院颁布的《关于审理侵害信息网络传播权民事纠纷案适用法律若干问题的规定》(以下简称《规定》)就是此领域的进展之一,《规定》首次明确了个人信息保护的范围。
2.会计制度建设,对数据资产予以明确的计量
随着数据重要性的提升,数据列入企业资产负债表只是时间问题,数据将和土地、劳动力和资本一样,成为一种生产要素(Viktor Mayer-Schönberger,2013)。越来越多的理论界和实务界的研究者都倾向于认为数据将成为个体的财产和资产。
2012年达沃斯世界经济论坛发布的《大数据,大影响》报告认为,数据已经成为一种新的经济资产类别。
姜建清在2014达沃斯世界经济论坛上发表观点,其认为个体的数据其实就是个体财产的一部分,没有经过本人同意不应该被滥用。
因此,需要建立相应的会计制度对于数据价值进行科学有效的评估。有学者对此进行了初步研究。例如,刘玉(2014)从会计的角度对数据的资产可行性进行了分析,探讨了数据资产的计量方法,研究了大数据资产的折旧、披露等问题。
参考文献:
[1]王强“.垃圾进垃圾出”:大数据征信的难题[EB/OL].财新网,2015-04-23.
[2]陈宇.风吹江南之互联网金融[M].上海:东方出版中心,2014,(6):234-240.
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[5]唐时达,李智华,李晓宏.供应链金融新趋势[J].中国金融,2015,(10):40-41.
[6]叶文辉.大数据征信机构的运作模式及监管对策——以阿里巴巴芝麻信用为例[J].国际金融,2015,(8):18-22.
[7]本报见习记者韩天琪.个人信息保护圈如何划[N].中国科学报,2014-11-02(5).
[8]齐爱民,盘佳.数据权、数据主权的确立与大数据保护的基本原则[J].苏州大学学报(哲学社会科学版),2015,(1):64-70.
[9]刘玉.浅论大数据资产的确认与计量[J].商业会计,2014,(18):3-4.
第一句话,研究背景与不足,说明研究的大背景及现有研究不足。第二句话,提出研究问题,说明自己打算用什么问题来解决上述不足。第三句话,研究结论或者叫做研究发现。这是主体部分。第四句话,研究意义,说明你的研究为什么重要。我们说一篇论文最基本的内容就是提出问题,给出答案。因此,摘要中,最重要的元素就是问题和结论这两个部分。当然,为了做到规范,这四句话最好都写上。
【论文摘要】 美国前邮政部长,美国百货商店之父,约翰•华纳梅克(John Wanamaker)感叹到:“我在广告上的投资有一半是无用的,但是问题是我不知道是哪一半”。菲利普˙科特勒先生也提到:“促销费用的大部分都打了水漂,仅有1/10的促销活动能得到高于5%的响应率,而这个可怜的数字还在逐年递减”。这是专家对当今市场营销体系及理论缺陷的高度概括,那么在现代信息技术条件新的营销模式--精准营销体系是什么?理论依据是什么?本文拟对以上问题展开讨论。 【论文关键词】 精准营销 CRM 4C 个性营销 客户价值 客户增殖 60年代初,麦卡锡将营销组合中的众多因素概括为四大要素,即产品、价格、分销、和促销,简称为“4P”,并以此为基础建立了创新的市场营销理论体系。 传统市场营销理论要求企业围绕4P制定营销战略,开展市场营销活动。但是,随着经济的发展,市场营销环境发生了很大变化。一方面,是产品的同质化日益增强,另一方面是消费者的个性化、多样化日益发展,于是美国营销学者劳特明在90年代提出了著名的4C理论,即顾客(consumer)、成本(cost)、便利(convenience)和沟通(communication)。 4C理论认为,对现代企业来讲,重视顾客要甚于重视产品;追求成本要优于追求价格;提供消费者的便利比营销渠道更重要;强调沟通而不仅仅是促销。因此,企业必须从消费者的角度出发,为消费者提供满意的产品和服务,才能在竞争中立于不败之地。 进入21世纪,世界经济的全球化、知识化、信息化、数字化和网络化使世界经济逐步迈向“无国界”的新经济时代。在全球信息技术不断发展和广泛应用的推动下,电子商务已成为众多企业之间、企业与消费者之间进行信息沟通和贸易活动的重要形式与消费者的生活联系越来越密切。这种态势对企业的经营理念和营销方式构成了强大冲击,以网络和信息技术为核心的精准营销体系、在一定程度上将取代传统的营销方式,逐步成为现代企业营销发展的新趋势。 菲利普•科特勒认为:“具体来说,就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通,需要更注重结果和行动。” 营销是市场经济的产物,营销的目的就是为企业找到市场,通过营销活动为企业带来效益。 我们认为精准营销就是通过现代信息技术手段实现的个性化营销活动,通过市场定量分析的手段(marketing test)、个性化沟通技术(数据库、CRM、现代物流等)等实现企业对效益最大化的追求。 一. 精准营销核心思想 精准营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上,依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系,实现企业可度量的低成本扩张之路! 精准营销有三个层面的含义:第一、精准的营销思想,营销的终极追求就是无营销的营销,到达终极思想的过度就是逐步精准。第二、是实施精准的体系保证和手段,而这种手段是可衡量的。第三、就是达到低成本可持续发展的企业目标。 Precision的含义是精确、精密 、可衡量的。Precision marketing比较恰当地体现了精准营销的深层次寓意及核心思想。 1、精准营销就是通过可量化的精确的市场定位技术(market test )突破传统营销定位只能定性的局限; 2、精准营销借助先进的数据库技术、网络通讯技术及现代高度分散物流等手段保障和顾客的长期个性化沟通,使营销达到可度量、可调控等精准要求。摆脱了传统广告沟通的高成本束缚,使企业低成本快速增长成为可能; 3、精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通,从而不断满足客户个性需求,建立稳定的企业忠实顾客群,实现客户链式反应增殖,从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。 4、精准营销借助现代高效广分散物流使企业摆脱繁杂的中间渠道环节及对传统营销模块式营销组织机构的依赖,实现了个性关怀,极大降低了营销成本。 二、 精准营销的个性化体系 1、精准的市场定位体系 市场的区分和定位是现代营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分,才能保证有效的市场、产品和品牌定位。 通过对消费者的消费行为的精准衡量和分析,并建立相应的数据体系,通过数据分析进行客户优选
4招就搞定!什么是论文摘要?
1) 论文摘要即“摘其要点而发”。
2) 论文摘要是对论文內容不加注释和评论的简短陈述。3) 摘要又称概要、内容提要。摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地记述文献重要内容的短文。4) 论文摘要就是论文内容提要,是在对论文进行总结的基础之上,用简单、明确、易懂、精辟的语言对全文内容加以概括,提取论文的主要信息。论文摘要起什么作用?不阅读论文全文即能获得必要的信息。1) 让读者尽快了解论文的主要内容,以补充题名的不足。现代科技文献信息浩如烟海,读者检索到论文题名后是否会阅读全文,主要就是通过阅读摘要来判断;所以,摘要担负着吸引读者和将文章的主要内容介绍给读者的任务。2) 为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。论文发表后,文摘杂志或各种数据库对摘要可以直接利用,论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具。所以论文摘要的质量高低,直接影响着论文的被检索率和被引频次。论文摘要应包含哪些内容?摘要的内容应包含与论文同等量的主要信息,供读者确定有无必要阅读全文。摘要的四要素:①目的: 研究的目的、范围、重要性;②方法: 采用的手段和方法;③结果: 完成了哪些工作取得的数据和结果,;④结论: 得出的重要结论及主要观点,论文的新见解。1) 目的:指出研究的范围、目的、重要性、任务和前提条件,不是主题的简单重复。2) 方法:简述课题的工作流程,研究了哪些主要内容,在这个过程中都做了哪些工作,包括对象、原理、条件、程序、手段等。3) 结果:陈述研究之后重要的新发现、新成果及价值,包括通过调研、实验、观察并剖析其不理想的局限部分。4) 结论:通过对这个课题的研究所得出的重要结论,包括从中取得证实的正确观点,进行分析研究,比较预测其在实际生活中运用的意义,理论与实际相结合的价值。论文摘要如何写?1、应该怎么写1) 文字简明扼要:文字必须十分简练,内容需要充分概括2) 编写时要客观、如实地反映一次文献,切不可加进文摘编写者的主观见解、解释或评论。3) 结构严谨,表达简明,语义确切。摘要先写什么,后写什么,要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯,互相呼应。句型应力求简单,慎用长句。每句话要表意明白,无空泛、笼统、含混之词。4) 要着重反映文稿中的新观点。
关键词:农村合作金融机构 精准营销 苍南农村合作银行
中图分类号: 文献标识码:A
一、精准营销概述
精准营销就是依托现代信息技术手段,在客户精准定位的基础上,通过顾客沟通服务体系,为客户提供定制的产品和服务,满足客户个性化的需求。精准营销打破了以产品为中心的传统营销理念,实现了营销策略由“产品导向”向“市场和客户需求导向”的转变,并在提升客户服务价值的同时,实现了对目标客户群的准确和高效营销。
精准营销的定义体现了精确、精密、可量化、高效益等深层次寓意及核心思想,与传统营销相比,精准营销具有以下三方面的比较优势。
1.提高“顾客让渡价值”。“顾客让渡价值”是指顾客获得产品或服务的总效用价值与顾客为获得产品或服务付出的总成本之间的差额。精准营销实行的个性化营销策略,增强了产品价值适应性,提高顾客满意度,从根本上提高了顾客购买产品获得的总价值,同时减少了客户为获得预期产品或服务所付出的精力和财力成本。
2.提高产品推广成功率。精准营销是连接企业供给与客户需求的桥梁。精准营销的突出特点就是“以市场为导向、以客户为中心”,每一种产品的设计都是基于客户需求的挖掘,是建立在客户消费偏好模型基础上的营销模式。这种模式能够轻易、清晰锁定细分的目标客户群体,知道哪些客户喜欢的是哪些金融产品,需要的是哪种金融服务,并根据需求情况,进而将客户潜在或即时需求的产品有针对性的推送给客户,同时为客户提供全方位的售后产品应用服务,有效提高了产品推广的成功率。
3.提高营销资源效益。精准营销是在目标客户群体细分的基础上,根据目标客户群体的生活习惯等特性,优化各类营销资源配置,集中优势人力、物力和财力,以合适的营销渠道和促销策略对客户实施精准的“制导式攻击和突破”,打破了传统“广撒网”的营销模式,节约了营销成本,提高了营销资源效益。
二、农村合作金融机构实施精准营销的必要性分析
1.实施精准营销是持续满足客户多样化金融服务需求的需要。随着我国经济的快速发展,居民的经济收入和金融知识的水平的不断提高,个人对金融工具的便利性、盈利性的敏感度和要求越来越高,越来越多的顾客需要银行或其他金融机构根据他们的实际情况为他们提供个性化的金融服务。农村金融合作机构,已具备了较为庞大、且结构复杂的基础客户群。如何满足这个庞大客户群体的多样化金融服务需求,已成为摆在农村合作金融机构面前不可忽视的问题。截至2012年6月,苍南农村合作银行的客户数已经达到万户,占全县人口总数的,人均存款万元;小额贷款客户数已经达到万户,占全县家庭总户数的;中间业务客户数已经达到51多万户。要持续满足如此庞大客户群的多样化金融服务需求,苍南农村合作银行亟需通过对庞大客户群的特征行为及特定属性进行数据定量分析归类分析,确定满足不同群体的特定金融服务模式。
2.实施精准营销是实现从比较优势到综合竞争优势的重要手段。目前,苍南农村合作银行存贷款规模已连续8年位居苍南县各大金融机构首位,网点数约占全县金融机构网点数的50%,员工数占全县金融从业人数的40%,但这些优势主要是依靠以资源禀赋为基础,在长期服务“三农”和小微企业这一竞争相对缓和的目标市场上建立的差异化竞争优势,属于比较优势。发展由比较优势向强调综合竞争优势的战略转型已成为苍南农村合作银行实现可持续发展面临的首要任务。精准营销战略的引入将极大增强苍南农村合作银行对各类客户的甄别和攻关能力及速度,不仅可以巩固、提升其自身在传统市场的地位,还可以提升服务新兴市场客户群体能力,是实现从比较优势到综合竞争优势的转型的关键所在。
3.实施精准营销是优化资源配置、实现稳健发展的保障。精准营销可以优化苍南农村合作银行的现有资源配置,在有限的条件下,最大限度地发挥资源整合效用,创新各类金融产品,并整合渠道资源对接维护各类客户,培养各细分目标市场的忠诚客户群体。同时,通过精准维护的实施,提高对高价值客户群的攻关和管理能力,培养忠诚的高贡献度客户群体。以资源优化配置,丰富产品体系、拓宽业务范围、培养多层次忠诚客户群体,提高抗系统性风险能力,进而实现稳健发展。
三、精准营销实施流程
精准营销活动是一项从精准定位、产品营销到营销成果反馈的一系列循环流程,近年来,苍南农村合作银行的精准营销发展模式,为该行抢占业务先机、控制营销成本和管理风险、提升核心竞争力起到了至关重要的作用,结合该行的精准营销开展情况,精准营销实施流程主要有六个环节:
一些学者对于大数据风控的有效性问题进行了研究。
王强(2015)指出当前个人大数据征信的问题,一是数据的真实性,二是数据收集的法律障碍,三是坏账的不可预测性问题。
总体而言,当前大数据风控有效性欠佳的原因主要有以下几个方面:
(一)数据的质量问题
当前大数据风控的有效性欠佳,其首要原因就是数据的真实性不高,包括社交数据和交易数据两个方面。
1.社交数据的真实性问题
美国lendingclub和facebook合作获取社交数据,在中国宜信也曾大费周折的收集借款人的社交数据,最后两者得出的结论都是社交数据根本就不能用。美国很多大数据征信公司的信息错误率高达50%,垃圾进、垃圾出。
2.交易数据的真实性问题。
当前许多电商平台的刷单现象非常严重,这将导致交易数据的严重失真。随着网购的火爆,有关电商平台“刷单”的报道屡见报端。
电商“刷单”有两种方式,一种是商家找所谓的消费者进行“刷单”。卖家买快递单号,其收件人和寄件人与实际的买家、卖家不一致。
另一种是快递公司发空包,但快递公司并未完成配送,而帮助商家完成平台上的物流信息。
(二)大数据风控的理论有效性问题
从IT技术层面论证大数据风控的实践性案例已经很多,但是在经济金融的理论层面,大数据风控还面临一些问题需要解决。
1.金融信用与社会信用的相关性不确定
目前大数据主要来源于互联网,而人们在网络中的表现并不能完全反映其真实的一面。相同的人群在不同场合呈现的特征是不一样的,尤其是目前人们在线上、线下割裂的状态,其行为方式往往会出现强烈的反差。
例如有些人不善交际,却将自己做的美食展示在微博上,吸引大量关注,粉丝暴增。因此网络并不能确切地证明某人的社交圈子,也就是说互联网的数据很难还原用户现实中的信息。
2.大数据对于“黑天鹅”事件的滞后性
在现实世界,总会出现不可预测的“黑天鹅”事件,一旦出现则有可能冲击大数据风控模型的基本假设,进而影响大数据风控的有效性。大到美国的次贷危机,小到个人意外事件的发生,在某种程度上大数据风控是无法预测的,但这些事件的发生,对宏观经济和微观主体都会产生重大的影响。
例如,2008年美国次贷危机后产生了一种“策略性违约”行为——贷款主体本身有能力还款,但是其在房价远低于贷款总额的时候,重新购买一套房子,并对之前的房贷断供,贷款者可以此方法进行“套利”。
虽然此类违约者会因此有不良信用记录,但是这对信用报告的影响有限,因为其他的债务按期偿还。而大数据对这种突变事件的预测能力则非常有限。
(三)大数据收集和使用的制度问题
在数据收集和使用的过程中也面临着合法使用的问题。如何高效、适度地开发和使用大数据,不仅仅是一个技术问题,也是一个社会问题,这些泄露的数据大量流入数据黑市,造成了用户安全、企业安全甚至国家安全方面的连锁反应。数据的收集和使用在很多时候都没有征得数据生产主体的同意,这导致了数据的滥用和隐私的泄露。
近年来,个人数据泄露事件频频发生,因个人数据泄露而造成损失的新闻屡见报端。猎豹移动安全实验室发布的《2015年上半年移动安全报告》显示,截至2015年上半年,猎豹共监测到496起数据泄露事件,影响超过544万人。2015年10月19日,乌云网发布消息称,网易的用户数据库疑似泄露。
图2 2005-2014年国内外数据泄密情况
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