金融大數(shù)據(jù)不僅僅來自于個人用戶和企業(yè)用戶注冊的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息，而且數(shù)據(jù)還有外部數(shù)據(jù)例如公共政務(wù)數(shù)據(jù)例如：個人戶籍情況、水、電、煤、工商執(zhí)照等；行業(yè)數(shù)據(jù)如：通信、婚戀、信用消費(fèi)記錄、租房租車記錄、行業(yè)黑名單等；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)如電商消費(fèi)、支付信息、物流信息、人脈關(guān)系等。

基于上述的海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)金系統(tǒng)的平臺將智能的服務(wù)于個人用戶和企業(yè)用戶：在方便個人用戶信息查詢的同時更重要的通過數(shù)據(jù)分析幫助個人用戶購買優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品；在方便企業(yè)用戶進(jìn)行信息查詢的同時，更重要的是幫助企業(yè)分析哪些客戶是重點(diǎn)客戶，哪些客戶是關(guān)懷客戶，哪些客戶是風(fēng)險客戶

1、通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)于個人用戶：

（1）更好為個人用戶做優(yōu)質(zhì)金融產(chǎn)品推薦；

（2）當(dāng)企業(yè)注冊的時候；自動識別質(zhì)量差的金融機(jī)構(gòu)、金融企業(yè)

（3）智能的為用戶金融理財(cái)做風(fēng)險分析，例如：用戶購買諸如金銀貴金屬產(chǎn)品的時候，那么幫助用戶分析其指標(biāo)信息從而盡最大可能的預(yù)測出風(fēng)險信息

2、通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)于金融企業(yè)

（1）用戶畫像：通過搜集與分析消費(fèi)者的社會屬性、生活習(xí)慣、消費(fèi)行為等特征來完整描述產(chǎn)品（或服務(wù)）的目標(biāo)用戶特征，為金融企業(yè)中所有與用戶有關(guān)的決策過程提供信息基礎(chǔ)，指導(dǎo)企業(yè)的產(chǎn)品服務(wù)研發(fā)和市場營銷，從而通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，根據(jù)用戶當(dāng)下的需求與企業(yè)產(chǎn)品推廣需求進(jìn)行精準(zhǔn)的匹配（例如商品推薦、精準(zhǔn)廣告投放）

（2）精準(zhǔn)營銷：直接接觸目標(biāo)用戶人群包括會員營銷、潛在客戶獲取等

（3）金融客戶的征信分析：根據(jù)用戶的信用歷史記錄、身份特質(zhì)信息、履約能力信息、行為偏好信息、黑名單信息、人脈關(guān)系信息從而在金融用戶信貸違約等事件發(fā)生前采取措施，降低風(fēng)險用戶給企業(yè)帶來的損失

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