1. 科普文：银行业9大数据科学应用案例解析！
在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。
以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。
（1）欺诈识别
（2）管理客户数据
（3）投资银行的风险建模
（4）个性化营销
（5）终身价值预测
（6）实时和预测分析
（7）客户细分
（8）推荐引擎
（9）客户支持
（10）结论
1、欺诈识别
机器学习对于有效检测和防范涉及信用卡，会计，保险等的欺诈行为至关重要。 银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全性至关重要。 银行越早检测到欺诈行为，其越快可以限制帐户活动以减少损失。 通过实施一系列的欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护并避免重大损失。
欺诈检测的关键步骤包括：
获取数据样本进行模型估计和初步测试 模型估计 测试阶段和部署。
由于每个数据集都不同，每个数据集都需要由数据科学家进行个别训练和微调。 将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。
高效欺诈检测的一个例子是，当一些异常高的交易发生时，银行的欺诈预防系统被设置为暂停，直到账户持有人确认交易。对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。
2、管理客户数据
银行有义务收集，分析和存储大量数据。但是，机器学习和数据科学工具不是将其视为合规性练习，而是将其转化为更多地了解其客户以推动新的收入机会的可能性。
如今，数字银行越来越受欢迎并被广泛使用。这创建了TB级的客户数据，因此数据科学家团队的第一步是分离真正相关的数据。之后，通过准确的机器学习模型帮助数据专家掌握有关客户行为，交互和偏好的信息，可以通过隔离和处理这些最相关的客户信息来改善商业决策，从而为银行创造新的收入机会。
3、投资银行的风险建模
风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题，因为它有助于规范金融活动，并在定价金融工具时发挥最重要的作用。投资银行评估公司在企业融资中创造资本，促进兼并和收购，进行公司重组或重组以及用于投资目的的价值。
这就是为什么风险模型对于银行来说显得非常重要，最好是通过掌握更多信息和储备数据科学工具来评估。现在，通过大数据的力量，行业内的创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而实现更好的数据驱动型决策。
4、个性化营销
市场营销成功的关键在于制定适合特定客户需求和偏好的定制化报价。数据分析使我们能够创建个性化营销，在适当的时间在正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。数据挖掘广泛用于目标选择，以识别新产品的潜在客户。
数据科学家利用行为，人口统计和历史购买数据建立一个模型，预测客户对促销或优惠的反应概率。因此，银行可以进行高效，个性化的宣传并改善与客户的关系。
5、终身价值预测
客户生命周期价值(CLV)预测了企业从与客户的整个关系中获得的所有价值。 这项措施的重要性正在快速增长，因为它有助于创建和维持与特定客户的有利关系，从而创造更高的盈利能力和业务增长。
获得和维系有利可图的客户对银行来说是一个不断增长的挑战。 随着竞争越来越激烈，银行现在需要360度全方位了解每位客户，以便有效地集中资源。 这就是数据科学进入的地方。首先，必须考虑大量数据：如客户获得和流失的概念，各种银行产品和服务的使用，数量和盈利能力以及其他客户的特点 如地理，人口和市场数据。
这些数据通常需要大量清洗和操作才能变得可用和有意义。 银行客户的概况，产品或服务差异很大，他们的行为和期望也不尽相同。 数据科学家的工具中有许多工具和方法来开发CLV模型，如广义线性模型(GLM)，逐步回归，分类和回归树(CART)。 建立一个预测模型，以确定基于CLV的未来营销策略，这对于在每个客户的一生中与该公司保持良好的客户关系，实现更高的盈利能力和增长是具有非常有价值的过程。
6、实时和预测分析
分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加，分析变得更加复杂和准确。
可用信息的潜在价值非常惊人：指示实际信号的有意义的数据量(不仅仅是噪声)在过去几年呈指数级增长，而数据处理器的成本和规模一直在下降。区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题，而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。通过将分析整合到银行工作流程中，可以实现更好的结果，以提前避免潜在的问题。
7、客户细分
客户细分意味着根据他们的行为(对于行为分割)或特定特征(例如区域，年龄，对于人口统计学分割的收入)挑选出一组客户。数据科学家的一系列技术如聚类，决策树，逻辑回归等等，因此它们有助于了解每个客户群的CLV并发现高价值和低价值的细分市场。
没有必要证明客户的这种细分允许有效地分配营销资源，并且为每个客户群提供基于点的方法的最大化以及销售机会。不要忘记，客户细分旨在改善客户服务，并帮助客户忠诚和留住客户，这对银行业是非常必要的。
8、推荐引擎
数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法，分析和过滤用户的活动，以便向他建议最相关和准确的项目。这种推荐引擎即使在他自己搜索它之前也会显示可能感兴趣的项目。要构建推荐引擎，数据专家需要分析和处理大量信息，识别客户配置文件，并捕获显示其交互的数据以避免重复提供。
推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。协同过滤方法既可以是基于用户的，也可以是基于项目的，并且可以与用户行为一起分析其他用户的偏好，然后向新用户提出建议。
协同过滤方法面临的主要挑战是使用大量数据，导致计算问题和价格上涨。基于内容的过滤与更简单的算法一起工作，其推荐与用户参考先前活动的项目相似的项目。如果行为复杂或连接不清，这些方法可能会失败。还有一种混合类型的引擎，结合了协作和基于内容的过滤。
没有任何方法是普适的，它们每个都有一些优点和缺点，正确的选择取决于你的目标和情况。
9、客户支持
杰出的客户支持服务是保持与客户长期有效关系的关键。作为客户服务的一部分，客户支持是银行业中一个重要但广泛的概念。实质上，所有银行都是基于服务的业务，因此他们的大部分活动都涉及服务元素。它包括全面及时地回应客户的问题和投诉，并与客户互动。
数据科学使这一过程更好地实现了自动化，更准确，个性化，直接和高效，并且降低了员工时间成本。
结论
为了获得竞争优势，银行必须承认数据科学的重要性，将其融入决策过程，并根据客户数据中获得可操作的见解制定战略。 从小型可管理的步骤开始，将大数据分析整合到您的运营模式中，并领先于竞争对手。
由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力，因此可以每天扩展此用例列表，从而获得更多更准确的结果。
2. 金融领域7大数据科学案例
金融领域7大数据科学案例
1 金融领域有哪些典型数据问题？
2 金融领域应用那些数据科学方法？
近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。
为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。
自动化风险管理管理客户数据预测分析实时分析欺诈识别消费者分析算法交易深度个性化和定制结论自动化风险管理
风险管理是金融机构极其重要的领域，负责公司的安全性，可信度和战略决策。 过去几年来，处理风险管理的方法发生了重大变化，改变了金融部门的性质。 从未像现在这样，今天的机器学习模型定义了业务发展的载体。
风险可以来自很多来源，例如竞争对手，投资者，监管机构或公司的客户。 此外，风险的重要性和潜在损失可能不同。 因此，主要步骤是识别，优先考虑和监控风险，这是机器学习的完美任务。通过对大量客户数据，金融借贷和保险结果的训练，算法不仅可以增强风险评分模型，还可以提高成本效率和可持续性。
数据科学和人工智能（AI）在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉。 为了为特定客户建立适当的信用额度，公司使用机器学习算法来分析过去的支出行为和模式。 这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。
虽然金融风险管理流程的数字化和自动化处于早期阶段，但潜力巨大。 金融机构仍需要为变革做好准备，这种变革通过实现核心财务流程的自动化，提高财务团队的分析能力以及进行战略性技术投资。 但只要公司开始向这个方向发展，利润就不会让自己等待。
管理客户数据
对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。
然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。例如，机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后，这些技术可用于生成自动报告。
预测分析
分析现在是金融服务的核心。 值得特别关注的是预测分析，它揭示了预测未来事件的数据模式，可以立即采取行动。 通过了解社交媒体，新闻趋势和其他数据源，这些复杂的分析方法已经实现了预测价格和客户终生价值，未来生活事件，预期流失率和股市走势等主要应用。 最重要的是，这种技术可以帮助回答复杂的问题 - 如何最好地介入。
实时分析
实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程，并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向：
欺诈识别
金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。公司面临的主要挑战是找到一个很好的欺诈检测系统，罪犯总是会采用新的方法并设置新的陷阱。只有称职的数据科学家才能创建完美的算法来检测和预防用户行为异常或正在进行的各种欺诈工作流程。例如，针对特定用户的不寻常金融购买警报或大量现金提款将导致阻止这些操作，直到客户确认为止。在股票市场中，机器学习工具可以识别交易数据中的模式，这可能会指示操纵并提醒员工进行调查。然而，这种算法最大的优势在于自我教学的能力，随着时间的推移变得越来越有效和智能化。
消费者分析
实时分析还有助于更好地了解客户和有效的个性化。先进的机器学习算法和客户情绪分析技术可以从客户行为，社交媒体互动，他们的反馈和意见中获得见解，并改善个性化并提高利润。由于数据量巨大，只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。
算法交易
这个领域可能受实时分析的影响最大，因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息，金融机构可以做出实时有利的决策。而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值，因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。
在此领域结合实时和预测分析时，另一个预期会开启。过去，金融公司不得不聘用能够开发统计模型并使用历史数据来创建预测市场机会的交易算法的数学家。然而，今天人工智能提供了使这一过程更快的技术，而且特别重要的是 - 不断改进。
因此，数据科学和人工智能在交易领域进行了革命，启动了算法交易策略。世界上大多数交易所都使用计算机，根据算法和正确策略制定决策，并考虑到新数据。 人工智能无限处理大量信息，包括推文，财务指标，新闻和书籍数据，甚至电视节目。 因此，它理解当今的全球趋势并不断提高对金融市场的预测。
总而言之，实时和预测分析显着改变了不同金融领域的状况。 通过Hadoop，NoSQL和Storm等技术，传统和非传统数据集以及最精确的算法，数据工程师正在改变财务用于工作的方式。
深度个性化和定制
企业认识到，在当今市场竞争的关键步骤之一是通过与客户建立高质量的个性化关系来提高参与度。 这个想法是分析数字客户体验，并根据客户的兴趣和偏好对其进行修改。 人工智能在理解人类语言和情感方面取得重大进展，从而将客户个性化提升到一个全新的水平。 数据工程师还可以建立模型，研究消费者的行为并发现客户需要财务建议的情况。 预测分析工具和高级数字交付选项的结合可以帮助完成这项复杂的任务，在最恰当的时机指导客户获得最佳财务解决方案，并根据消费习惯，社交人口趋势，位置和其他偏好建议个性化服务。
结论
对于金融机构来说，数据科学技术的使用提供了一个从竞争中脱颖而出并重塑其业务的巨大机会。大量不断变化的财务数据造成了将机器学习和AI工具引入业务不同方面的必要性。
我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
3. 苏宁云商供应链金融模式案例分析
苏宁云商供应链金融模式案例分析
对于苏宁云商来说，它是综合中间商利用自有网络平台代理各类品牌商品销售的企业，运用了商城式的B2C电商供应链金融，主要给入驻商城的供应商提供应收账款融资服务，并且充分利用互联网零售所积攒的客户资源、客户信息以及便捷的客户服务与体验的基础上，形成苏宁生态链，通过苏宁小贷来实现为供应链上下游端客户服务。那么，下面是由我为大家整理的苏宁云商供应链金融模式案例分析，欢迎大家阅读浏览。
一、传统供应链金融模式与“互联网+”供应链金融模式对比
传统的供应链金融是指，在对供应链上企业之间的业务交易分析的基础上，对供应链中的中小企业提供授信支持及其他结算、 理财等金融服务，在服务过程中风险通过授信企业与核心企业的关系以及物流监管企业的存货质押来控制。 而在互联网时代中，传统金融行业通过与互联网技术相结合以寻求转型升级的道路，传统供应链金融模式也应当顺应互联网金融的大趋势，通过整合互联网时代的资源优势来实现传统供应链金融的转型升级。 他们的特点各异却有所关联。
1. 传统供应链金融的特点：
1.1银行对授信企业(主要是中小企业) 的信用评级主要依靠企业真实发生的业务量以及链中核心的资本实力，而不是仅仅强调企业的财务状况与担保方式等。
1.2信贷资金严格限定于授信企业与核心企业之间的购销交易活动，禁止资金挪作他用，较好的降低了信贷风险，同时银行以供应链购销活动中产生的动产或权利为担保
2. “互联网+”供应链金融的特点：
1.1供应链中运的速度快、交易的速度快、付款的速度快、融资速度快、物流的速度快，而且供应链信息化特征明显
1.2供应链中运的速度快、交易的速度快、付款的速度快、融资速度快、物流的速度快，而且供应链信息化特征明显
二、“互联网+”供应链金融三大模式及苏宁云商对应模式分析
“互联网+”供应链金融归纳起来有三大模式：
1、商业银行传统线下供应链金融的线上化
银行大多根据核心企业与中小微企业之间的交易记录，对中小微企业提供资金支持。银行通过供应链金融服务，利用银行信用增强商业信用，促进了企业融资和商业交易活动的有效开展。
2、基于互联网平台的电商供应链金融模式
第三方交易平台通常以信息服务功能吸引产业链参与者，并以信息服务为切入口转型电商平台，当电商平台交易量提升，并通过物流仓储等服务完成整个交易闭环后，第三方交易平台实质上拥有了产业链上下游的交易、物流、现金流等相关数据，通过对接资金源，也同样能够满足供应链融资项目的风险评估要求。
3、商业银行供应链金融与电商平台相结合
在核心企业模式下，某产业链核心企业具备较强的产业链控制能力以及较高的银行授信额度。在此前提下，核心企业掌握上游供应商与下游经销商的信息流、物流、资金流详细信息，也通过长期的商业活动了解上下游企业经营状况，此类核心企业对接商业银行或 P2P 平台等资金来源，便能够以自身授信额度为担保向上下游企业提供融资服务，提高整个产业链的运行效率。
对于苏宁云商来说，它是综合中间商利用自有网络平台代理各类品牌商品销售的企业，运用了商城式的B2C电商供应链金融，主要给入驻商城的供应商提供应收账款融资服务，并且充分利用互联网零售所积攒的客户资源、客户信息以及便捷的客户服务与体验的基础上，形成苏宁生态链，通过苏宁小贷来实现为供应链上下游端客户服务。
三、苏宁供应链金融发展历程及现状分析
首先看一个最基本的数据：三年来，苏宁线上业务占比是，2012年占13.2%2013年占17.7%， 2014年占17.7%。可以发现，从2012年到2013年间，苏宁线上业务发展很快，而2013年到2014年发展却很慢。这是由于苏宁供应链金融模式就是从2012年开始实施的，并取得了不错的效果，但新一步的进展是在2014年年底，稍有延迟。
在2012年2月，苏宁推出了苏宁小贷。这是一种面向中小微企业推出的电子商务金融业务，凡是苏宁经、代销供应商均可以与苏宁易购操作的结算单应收账款作为抵押物进行融资贷款，此项业务单笔融资额最高可达1000万。2014年7月苏宁众包姗姗来迟，它对于参与众包平台的企业，苏宁将会拿出媒体资源和线上线下引流资源推广，苏宁旗下的“易付宝”、小贷公司对平台企业开放，首批投资10亿元设立平台信贷资金。而2014年9月供应商成长专项基金的提出，则是助力解决中小微企业的融资难问题。供应商在向苏宁进行融资时，苏宁还将拿出专项资金，通过利息补贴的形式反哺供应商，最高补贴为苏宁信贷利息的20%。
最近，也就是2015年5月，任性付的推广使得用户在购物时可使用任性付直接付款，享受提额、优惠期内30天免息(费)、超低手续费分期等服务。这意味着苏宁“供应链金融+基金保险+消费信贷”的全产业链金融布局已初步形成
总体而言，对于当前苏宁供应链金融发展的现状，我们归为一下几点：
1、苏宁有耕耘了20多年的线下交易网络和排名前三的线上交易平台，拥有海量中小微企业客户资源。
2、商流、资金流、信息流和物流在苏宁金融生态圈内形成有效闭环。
3、苏宁供应链融资至今保持着零坏账率的纪录。
4、苏宁供应链融资无需抵押和担保，而是依据供应商以往贸易的信誉度进行申请额度授信
5、苏宁金融的供应链融资平台与苏宁后台的信息系统全线打通，高效的苏宁内部风控及数据审批流机制使得审批流程、放款周期都大大缩短。
四、苏宁的供应链融资操作流程
1、会员资质申请：供应商登陆SCF平台成为苏宁融资俱乐部的资质会员
2、表达融资意向：供应商向营销、结算表达融资意向，选择个性化的融资产品及合作银行。
3、苏宁审核推荐：营销、结算推荐供应商至资金管理部洽谈融资产品、合作银行等相关事宜
4、银行发融资款：银行根据供应商资质决定放款金额并发放贷款
5、苏宁到期付款： 苏宁到期按结算清单金额付款给供应商融资专户，银行扣除供应商融资金额，与供应商进行尾款结算。
五、苏宁供应链融资与其他融资的比较
1、 与京东的比较
京东的融资流程：
1.1核定额度：当供应商确认办理 供应链金融业务后，供应链金融业务专员将发送邮件给供应商，告知最高融资额度，融资总金额须小于或等于最高融资额度。
1.2银行开户：供应商在获得最高融资额度后，到京东指定业务受理银行开立银行的融资专户。
1.3提交融资申请：供应商完成开户后 ，即可办理融资业务，每次融资时，应向采销同事申请，确认进行融资的采购订单等事项。
1.4.核对结算金额：供应商选定采购订单后，应与采销同时核对结算金额。
1.5提交结算申请单：采销负责人在京东系统中提交结算申请单，先勾选供应链金融结算，再选择付款结算申请。
1.6结算单审批：融资资料提交以结算单在系统完成审批为前提，审批进度影响和放款进度，需供应商和采销负责人沟通。
1.7融资资料准备：在结算单提交后，供应链金融专员准备融资资料，融资内容以结算单信息为主。
1.8审核通过、提交资料：结算单审核通过后，供应链金融专员向银行提交准备好的融资资料，跟进放款进度。
1.9银行放款、京东还款：银行审核融资资料无误后，放款给供应商。到期日，京东为供应商还款给银行。授信是指银行向客户直接提供资金支持，或对客户在有关经济活动中的信用向第三方作出保证的行为。
由此可见，京东通过差异化定位及自建物流体系等战略，并通过多年的积累和沉淀，已经形成一套以大数据驱动的京东供应链体系，为上游供应商提供贷款和理财服务，为下游的消费者提供赊销和分期付款服务。虽然，京东宏伟的物流系统看似解决了B2C电子商务企业近依托于第三方物流的被动局面，但是京东几近无限量的资金投入却严重拉住了京东的发展;而作为传统业介入的苏宁，则依托线下千家连锁门店、100个物流中心、3000个售后服务网点、完善的连锁门店和物流体系建设将会成为苏宁的最大优势之一，这是京东所不能相比的。而且，苏宁对于供应商来说，有着专门的供应链融资平台(SCF)，与多家银行系统进行无缝对接，保障供应商简便、快捷融资，中小企业则无需担保、无需抵押就可以快速从银行获取流动资金。这一点是京东所不具备的。
2、 与银行信贷的比较：
2.1在苏宁的供应链融资中，供应商将其应收账款质押或转让给银行，无需抵押、无需担保，快速获得融资，而且，中小企业则无需担保、无需抵押就可以快速从银行获取流动资金;而在传统的银行信贷中，无论供应商是大是小，都需要提供抵押物(如房产等)或者寻找担保，流程繁杂，放款速度慢，如果没有抵押物或担保，银行不会给供应商放贷，这是传统的银行信贷的最大缺点;
2.2在苏宁的供应链融资中，电子化的操作满足了供应商短、频、快、急的融资需求;传统的银行信贷需要大量手工操作，无法满足中小企业短、频、急、快的融资需求，跟不上现在的电子化需求;
2.3相比较而言，苏宁供应链融资有较多种融资方式，多次出单、多次融资，供应商可操作性强、灵活性高，供应商可根据自己的需求选择适当的融资方式，而传统的银行信贷融资方式单一、不灵活，供应商没有选择的余地，只能按照银行的要求;
2.4苏宁的线上业务不受供应商所在地域限制，可为更多企业服务，而传统的银行信贷却受银行贷款属地化限制，供应商只能去当地的银行去贷款，太过于局限于地区，不能有效提升效率
六、苏宁发展供应链金融所面临风险及其建议
1、苏宁供应链金融面临的风险
苏宁易购方面表示，将面向全国上游经、代销供应商主推供应链融资业务。苏宁供应链金融业务，是在原有授信“银行保理”融资业务的基础上，对苏宁供应商融资业务的全新升级。苏宁于2012年新推出的“苏宁小贷”金融业务也将全面开放，其中“苏宁小贷”是苏宁企业出资面向中小微企业推出的电子商务金融业务，凡是苏宁经、代销供应商均可以与苏宁易购操作的结算单应收账款作为抵押物进行融资贷款，此项业务单笔融资额最高可达1000万。苏宁宣布全面发力电子商务金融业务，将苏宁供应链金融业务面向中小微企业全面开放。
苏宁推出金融业务是国内传统零售企业首次涉足电子商务金融业务，无论是对于企业自身，还是对于中国传统零售行业都具有重要意义。但是由于其传统零售业的背景，通过苏宁易购发展供应链金融将面临特殊的风险。
1.1线下业务被占用资金的风险
苏宁提出“科技创新，智慧服务”的口号，通过一系列运作加大对科技与服务的投入，公司始终坚持“前台带动后台、后台推动前台”的经营策略，不断完善物流平台、信息体系的建设，长期来看，有利于企业经营稳定性，但是短期内随着购置店、自建店、物流体系相关的资产投入加大，影响了周转效率，对资本的需求也越来越大，同时为了紧跟零售业的发展趋势，苏宁大力发展电子商务供应链金融，又进一步增加了其对资本的需求，如果不能保持较好的资本周转，将对公司线下零售业的发展造成风险，制约公司线下业务布局。
1.2线上业务被银行制约的风险
苏宁一直加强与银行的合作开展供应链金融活动，随着线上平台的进一步发展，可以减少占用自己资金带来的流动性风险，但同时也产生了容易被银行制约的风险，因为电子商务供应链金融的服务对象大都是中小企业，确保资金从银行流向这些原本达不到银行授信标准的企业的是苏宁的信用，这样就加大了自身的风险，在经济不景气的情况下会对公司造成重大影响，同时，如果公司线下业务出现不稳定情况，银行将会降低对苏宁的授信，从而制约供应链金融的发展。
2、苏宁发展供应链金融规避风险的建议
2.1严格控制授信流程，加强信贷人员管理
授信流程主要是指贷款审批、贷款发放以及贷后管理等环节，电子商务企业应该严格控制各个环节的风险，建立完善的.风险防火墙，即风险预警程序。同时，时刻监控授信企业资金流向及其业务情况，建立不良资产处置程序与风险应对措施，从制度上防范风险;供应链金融信贷人员应严格执行授信业务流程，严格遵循贷前、贷中和贷后的多层次风险预警和管理体系，从人员上防范信贷风险。 加强相关业务培训，提升业务人员素质线，供应链金融的发展必须以人员索质的提升为依托，应该从招募与甄选、培训、激励等各个人力资源模块入手提高业务人员素质。
2.2加强线下财务控制
苏宁易购现在虽在国内电子商务市场占有率排在第三位，但远远低于淘宝的52%以上的市场份额，公司的发展还不够健康，还不能脱离线下业务资金与人力的支持，但是，苏宁易购发展刚刚起步，潜力巨大，因此需求的资金支持短期内是会不断加大的，这就需要公司加大对财务安全性的注意，确保资金投入的循序渐进，并且不能拖累线下业务的开展，否则，将会引发财务风险。
2.3信贷资产证券化
信贷资产证券化，是指将各种风险级别的信贷资产进行打包处理，将其包装上市或者出售给市场上的投资者。一方面可以增加资产的流动性，另一方面可以转嫁信贷风险。这种方式能够改善资产质量，缓解资本压力，扩大资金来源，提高财务安全性。
2.4运用各种风险控制工具区分风险类别，识别潜在损失
ERP系统是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。它是从MRP(物料需求计划)发展而来的新一代集成化管理信息系统，它扩展了MRP的功能，其核心思想是供应链管理。它跳出了传统企业边界，从供应链范围去优化企业的资源。电子数据交换也称EDI(Electric Data Interchange)是一种利用计算机进行商务处理的新方法，它是将贸易、运输、保险、银行和海关等行业的信息，用一种国际公认的标准格式，通过计算机通信网络，使各有关部门、公司和企业之间进行数据交换和处理，并完成以贸易为中心的全部业务过程。依托互联网技术，通过ERP系统平台，利用EDI等信息处理技术，建立物料与资金数据高度共享的信息网络可以有效地规避风险。
2.5建立应急处理机制
供应链金融涉及的企业主体比较多，范围比较广，随之而来的各个环节的不确定因素较多，容易出现一些突发情况，所以电子商务企业应该建立完善的应急处理机制。该应急机制应能解决两方面问题，一个是对突发事件的预防，通过一些评价指标时时监控授信企业的业务状况，出现问题时做到及时发现并作出调整;另一个是对突发事件的处理，制定及时的、完善的处理措施，当突发事件出现后，及时进行处理，这样可以避免因处理不及时而带来更严重的风险。
七、苏宁云商供应链金融发展趋势预测
1、供应链数据化
各信息节点逐渐数据化、透明化。供应链各环节交易链条上的订单情况，交易历史，交易主体等信息都会逐步沉淀在平台上，平台可以梳理这些数据提供给银行，由银行提供资金，平台为数据的真实性提供保证。
2、金融互联网化
用互联网整合“物流、资金流、信息流、商流”，提高效率降低风险。供应链金融业务处理可以更加快速、准确和稳定，贸易环节和融资环节也更为低碳、顺畅、便捷。
3、业务融合化
“电商+物流+金融”一体化服务。电子商务是新形势下商业模式最具创新力的前端领域;物流企业是支撑供应链实体货物运输和流转的坚实支撑;商业银行是社会中最大、最全面的资金和金融服务的服务者。
4、服务个性化
根据不同企业的业务不同，为其量身定做金融服务，实现供应链融资产品个性化定制，使供应链金融的产品和服务模式创新 成为可能。
参考文献
1.杨东，文诚公.互联网+金融=众筹金融[M].人民出版社，2015.
2.查宏卫.电商的供应链金融探讨[M].上海交通大学，2014
3.谢获宝，张茜. 大数据时代下企业ERP系统的构建及其与会计信息系统的整合——以苏宁云商为例[J].财务与会计，2014
4.梁仲. 电子商务环境下发展供应链金融的风险研究--以苏宁易购为例[D]:[硕士学位论文].2013
5.杜鹃. 苏宁云商:供应链金融服务中小供应商[J].WTO经济导刊.2013
;4. 如何利用大数据做到对客户的精准营销
大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而，数据本身不会产生价值。为此，我们要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，真正实现了从数据到知识的转变，为领导决策提供服务依据本例根据工作实践。
本例以三个工作实例，展示如何通过对数据分析进行对客户的精准营销。
工具/原料
大数据营销
大数据营销三个案例分析
案例一：笔者在银行工作，通过对储户身份证信息进行海量剖析，发现一个有趣的现象，即购买理财产品的客户以40-50岁的女性居多。
根据这一信息，有经验的理财经理通过身份证信息即能准确的分析出支行有哪些符合条件的客户，迅速的对新推出的理财产品进行电话营销，做到不出门即可实现销售，较快的完成了销售任务。
而另一些更具创新性的理财经理，通过身份证信息，在情人节期间组织了网点沙龙客户邀约活动，对符合18-30岁、30-45岁这两个年龄段的男性客户进行了电话营销，通过赠送爱人鲜花、化妆品以及高价值的礼品进行金融产品营销，较好的引起男性客户的兴趣，有力的拉升了业绩增长。
这些数据分析手段就能够做到个性化营销和定位，加强对客户的认知，为客户找到价值，从而带动销量。
案例二：在与供电部门合作期间，供电部门提供了一条信息，市里每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。供电部门认为，出现这种“怪现象”的原因是因为现在的人们普遍睡觉前都会有上网的习惯。
这条信息当时很多人没有注意，似乎与银行搭不上关系，但我们市场经营部门的一个年轻的大学生针对人们这种“强迫症”，通过手机银行与商家合作，在晚上12点进行促销秒杀活动，即推动了手机银行业务量的提升，同时也带动商家销量的倍增，实现了双赢。
案例三：在为企业代发工资数据中，我们曾发现一个现象，即一般企业员工代发帐户每月都会沉淀一定的余额，金额不大，1000元也有，几千的也有，长期不动的也有，活期利率很低，但是这些客户的帐户金额又达不到理财产品的起售金额，这些客户工资用了也就用了，成了“月光族”，没有理财理念。
如何通过分析这些数据信息直接进行客源组织，为这些具有相同需求的人群量身定做金融服务，并享受”一客（群）一策“的定制服务，我们进行专题研究。
最终，我们在零存整取、基金定投和适时到帐理财产品上进行了产品打包宣传，同步利用信用卡宣传，几场现场专题沙龙下来，引起了不少企业员工的注意和兴趣，着实为这些收入不高的人群提供了一条实实在在的理财渠道。
这三个小故事就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律，它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。
简单来说就是：5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
5
具体来讲，当我们通过对完成数据分析之后，找出相同的规律，当然还有一些个性化数据体现，为此具体的应用场景需要根据企业、业务的具体情况进行精准营销策划、设计。
概括来讲，我们需要以下三个步骤：
第一步：数据采集，了解用户，通过收集用户所有的数据，主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如消费习惯、购买行为等;
第二步：分析这些数据，给客户画像，画像代表客户对营销内容有兴趣、偏好、需求等，分析推算客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;
第三步，也就是最后一步，将这些画面综合起来，拼成一张较为完整的图，这样我们对客户就有了一个大概的了解。
5. 大数据攻略案例分析及结论
大数据攻略案例分析及结论
我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
｛研究结论｝
■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。
■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。
■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。
■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力
■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。
■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要
的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。
■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和
后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。
我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。
大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。
与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。
中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。
表1
表2
大数据运营—企业提升效率的助推力
对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量辩笑亏数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。
一、大数据营销
大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。
大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：
实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。
精准营销信息携神推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。
一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属升猛性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。
打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。
二、大数据用于内部运营
相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）
表5
三、大数据用于决策
在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。
已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。
但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。
大数据产品——企业利润滋长的新源泉
大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。
表3
表4
一、大数据作为产品核心支持
它们主要在以下几方面使用大数据：
1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。
2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。
3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。
4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。
5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。
二、大数据直接作为产品
对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。
大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂
而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。
为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。
Tips
大数据实战手册
将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题
1企业如何获取与分析数据？
互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：
a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。
b建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。
c许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。
2如何避免大数据应用时的部门分割？
对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。
要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。
IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。
3如何让业务人员重视大数据的应用？
解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。
另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”
4为何大数据工作与运营需求脱节？
这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？
有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。
例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”
6. 消费金融案例分析
一、单变量分析——用户首逾率增高问题
二、用户群组分析——对相同生命周期阶段的用户进行垂直分析
三、用户行为路径漏斗转化分析
单变量分析：
单变量分析的目的是，通过对数据的整理、加工、组织和展示，并计算反应数据的集中趋势和离散程度的指标，对变量分布的特征和规律进行刻画和描述。不同类型的变量需要使用不同的方法和指标。
单变量分析又称“单变量统计分析”，就是在一个时间点上对某一变量所进行的描述和统计，因而又可以分为单变量描述统计和单变量推论统计两种方式。
日常监控发现某款消费贷产品首逾率有逐渐升高的趋势，需要把首逾率降下来以减少产品带来的损失。
● 分析目标：通过数据探查分析制定出可以有效降低首逾率的策略。
● 分析思路：分析的策略是在客户申请时用来判断客户是否会逾期的条件，所以需要还原这些有首逾表现的客户在申请时的数据，即提取出客户在申请时点各个维度的数据，然后利用这些数据去找出能够区分好坏客户的变量，从而制定策略。
观察原数据，并对列名进行更改，方便理解。最终所得数据（部分）如下：
计算得到首逾率约为0.3076，属于过高的情况。下面将采取单变量分析法，从不同维度去分析，寻找解决方法。
3.2.1 征信查询次数
所得结果如下：
由上图可以看出：
● 约80.51%的用户征信查询次数在12次以上；
● 首逾率与征信查询次数呈正相关的趋势：随着征信查询次数的不断增加，首逾率也呈现升高的趋势，且征信查询次数超过21次时，首逾率此时达到最高，约为59.85%。
3.2.2 信用评级分组
将信用评级划分为5个分组：AA、A、BCD、ERC、缺失，并进行聚合统计。
所得结果如下：
● 除去缺失字段，客户占比最高的是评级为BCD的用户，其次为ERC，整体用户评级偏低；
● 首逾率与评级档次呈正相关，其中ERC评级用户首逾率最高达到52.74%左右，其次为BCD评级用户首逾率在36.27%。
3.2.2 计算提升度
进行变量分析之后，这时我们就要从中筛选中较为有效的变量了，这里涉及到一个衡量变量是否有效的指标，提升度。
提升度：通俗的来说就是衡量拒绝最坏那一部分的客户之后，对整体的风险控制的提升效果。 提升度越高，说明该变量可以更有效的区分好坏客户，能够更少的误拒好客户。
计算公式：提升度=最坏分箱的首逾客户占总首逾客户的比例 /该分箱的区间客户数占比。
例如：上表中征信总查询次数的最坏分箱提升度就是（1923/17365）/(3213/56456)=11%/5.69%=1.93 提升度这个指标一般来说都是用来一批变量分析里做相对比较，很多时候都是在有限的变量里尽可能选提升度更高的变量来做策略。
分别计算征信总查询次数和客户信用评级的提升度：
征信总查询次数提升度
最终结果为1.9458。
信用评级提升度
最终结果为1.7147。
在上文中， 通过上一步的单变量分析，我们筛出了“征信查询次数”、“信用评级”这两个提升度最高的变量。所以选择将其最坏分箱的人全部拒绝，计算提出后的首逾率降幅为多少。（这个影响就是指假设我们将‘征信总查询次数>=21的3213位客户全部拒绝’之后，剩下的客户逾期率相比拒绝之前的逾期率降幅是多少）
最终结果分别为“征信查询次数”：3.41%和“信用评级”：7.53%。
● 通过计算可得，通过拒绝最坏分组的客户，得到的最终首逾率分别下降了3.41%和7.53%，证明该方法确实能起到降低首逾率的效果。
群组分析法就是按某个特征对数据进行分组，通过分组比较，得出结论的方法。
群组分析的作用：
1.对处于相同生命周期阶段的用户进行垂直分析，从而比较得出相似群体随时间的变化。
2.通过比较不同的同期群，可以从总体上看到，应用的表现是否越来越好了。从而验证产品改进是否取得了效果。
当我们在做用户分析时，会遇到这样的一个问题，一个用户使用APP时，会留下一连串的使用数据，可能是一月份的购买了1次，二月份购买了2次，三四月没有购买，五月份又购买了。也就是对于用户来说他的数据是一个时间面数据，而且不同用户的时间面是不相同的，开始时间经历时间都不一样，而如果我们分析的时候不考虑到这个因素而直接进行分析，显然是不够合理的，因为新用户和老用户经历的产品运营情况是不一样的。
那我们应该如何处理呢，这个时候就有一种分析方法，可以帮助我们在时间轴上对齐用户，这就是群组分析。
通过用户的订单消费情况，对比同一月份的新用户留存率的变化趋势，以及不同时间期的新用户在同周期时的留存率情况
对数据进行观察，发现分析留存率只需要用到四个字段：
OrederId：订单编号
OrderDate：订单日期
UserId：用户编号
TotalCharges：消费金额
orderperiod：用户消费月份
chortgroup：用户最早消费时间（出现的时间点）
● 整体用户留存率偏低，在5月就已经没有用户；
● 3、4月份的用户生命周期较短，而1、2月用户生命周期相对较长；
● 猜测可能1月、2月有活动，特别是1月份的，能够让用户的留存较高，对于此类情况的产生需要想办法增加用户留存，比如持续推出新品、进行短信营销、推出活动等。
用户行为路径分析：用户行为路径分析是一种监测用户流向，从而统计产品使用深度的分析方法。它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。
行为路径分析有如下作用：
1.可视化用户流向，对海量用户的行为习惯形成宏观了解。
2.定位影响转化的主次因素，使产品的优化与改进有的放矢。
案例基于网络消费贷款形式，对消费贷借款进行复盘分析，增加用户借贷率。
获取原始表格每日信息表dt_flow、用户信息表dt_check，如下所示
得到新用户表：
同理，也可以得到老用户表：
老用户定义：前一天的放款的新用户第二天继续借款就是老用户。
得到复借率表和走势图：
● 从整体上看，5月复借率走势起伏不定，推测在复借率较高的时间段可能是因为营销活动的影响；
● 平均复借率约为34.72%。
得到指标汇总图和漏斗图：
由上图可知：
● 转换率在 UV → 注册的转换率很低，需要采取针对性营销措施解决；
● 最终放贷成功率很低，可以优化继续模型，在保证资金安全的情况下提高放贷率。
7. 消费金融案例分析总结
本文目录如下：
在开始分析之前，我们需要先理清楚贷款业务的流程，也就是每个用户从进件到最终还款之间所涉及到的所有环节。一般情况下，网贷的流程可以概述为以下形式：
通过用户行为路径分析，我们可以得到：
它适用于对产品运营中的关键环节进行分析、监控，找到其中薄弱的环节，通过用户引导或者产品迭代来优化，提升转化效果。
选取子集，将新用户和老用户分开统计每天申请贷款人数和审批放贷人数，然后计算新用户放贷率。最后使用merge函数将新用户结果表和老用户结果表拼接。结果如下：
接下来，计算用户复借率，需要知道每天的老用户数目，这里的老用户定义是：#前一天的放款的新用户第二天继续借款就是老用户#，对存量老用户我们暂时不考虑，就看前一天贷款的人第二天是否还继续贷款，贷款的就认为是老用户复借，所以取新用户放贷透视表的前29天数据+5月1日的人构成老客户数量，我物枝们看这些客户是否还继续贷款。
组成一张用户路径总表，计算各节点转化率。
计算转化漏斗,计算汇总数据:
结果如下：
从结果来看，从PV到UV有一个很大幅度的下降，正常来讲，一个广告投放可能也就吸引10%-30%左右用户，但是点击量是非常巨大的数量，所以帆纤造成这样的结果。
从整体环节来看，很明显注册数量4%是比较低的，这说明很多用户去点击了，但是注册人数很少，是不是说明这个渠道有问题？我可以再通过不同渠道的转化漏斗分析再做对比，来看到底是整个行业的转化率偏低，还是单个渠道偏低，或者这个渠道用户群体不是我们想要的。
在消费金融公司里，经常会通过日常监控发现某款消费贷产品首逾率有逐渐升高的趋势，我们需要把首逾率降下来以减少产品带来的损失，同时通过率降幅不能太明显。
分析目标：通过数据探查分析制定出可以有效降低首逾率的策略。
分析思路：因为我们所要分析的策略时将要在客户申请时用来判断客户是否会逾期的条件，所以策略分析时的基本思路就是还原这些有首逾表现的客户在申请时的数据（这个还原是指提取出客户在申请时点各个维度的数据，越多越好） ，然后利用这些数据去找出能够区分好坏客户的变量，制定策略。
可以得到，总体首逾率30.76%。
这里用到单变量分析的方法，单变量分析的主要目的是筛选出好坏区分度较好的变量以便制定策略。在消金公司的日常工作中，会有专门负责爬取变量和计算加工变量数据的团队，他们在不断的去获取加工很多可能对风险控制有帮助的数据提供给我们风控团队，而我们风控人员就需要从这成千上万个变量中探查出能够控制逾期风险但同时又不会误拒很多好客户的变量。
统计结果如下：
统计结果如下：
在进行变量分析之后，这时我们就要从中筛选中较为有效的变量了，这里涉及到一个衡量变量是否有效的指标，提升度。通俗的来说就是衡量拒绝最坏那一部分的客户之后，对整体的风险控制的提升效果。 提升度越高，说明该变量可以更有效的区分好坏客户，能够更少的误拒好客户。如下，通过对所有变量的提升度进行倒序排列，发现个人征信总查询次数和客户信用评级的提升度最高，达到1.93和1.71。
通过上一步罩轿敏的单变量分析，我们筛出了’征信查询次数’、‘信用评级’这两个提升度最高的变量。如果将这两个变量的最坏分箱的客户都拒绝之后，对整体逾期的影响。 这个影响就是指假设我们将‘征信总查询次数>=21的3213位客户全部拒绝’之后，剩下的客户逾期率相比拒绝之前的逾期率降幅，最后，我们得到征信查询次数分组降幅3.4%，信用评级分组降幅7.5%。
用户在产品使用中都有一个用户行为流程，不同时期的用户表现情况可能不一样，群组分析的主要目的是分析相似群体随时间的变化，核心就是对比、分析不同时间群组的用户，在相同周期下的行为差异， 所以也称同期群分析。
那么在金融风控领域，最常用的一个场景就是账龄分析，用来监测用户的逾期率变化状况。如下图， M2、M3的逾期率比较高，随后调整了风控策略，然后进行群组分析看策略是否有效。
结果如下：
这里生成的新字段，orderperiod为用户订单月份，cohortgroup是按照每个用户的订单的最早时期，生成用户群组，两者是不一样的。
接下来，根据用户群组和月份字段进行分组：
结果如下：
这里的orderperiod字段，我们可以看出2019-01对应的最早消费月份是2009-01,02,03,05，但是2009-02对应的却是最早消费月份2009-02,03,05，相对比来说，2009-02的第一个月份是在2月份，所以就会出现不对齐的现象，对于这个问题，我们可以orderperiod进行编号来解决：
得到：
结果得到：
注意，上图中每个column代表最早在当月的消费群组，cohortperiod表示最早消费群组在第1,2,3,4月的情况，比如2019-01月表示最早在1月消费群组的第1,2,3,4月的情况。
总结来看：
对处于相同生命周期阶段的用户进行垂直分析，从而比较得出相似群体随时间的变化，上图可以看到用户留存率随着时间推移在下降。
同时，通过比较不同时间的同期群，可以看出留存率的表现忽高忽低，上图可以看到2019-02月走低后2019-04月又走高，
可能在2019-03月的时候做了用户活动导致了这样的结果，从而验证活动改进取得了明显效果。
8. 互联网时代的客户数据分析与精准营销
互联网时代的客户数据分析与精准营销
随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统已普遍建立，基础建设初步完成。然而从整体来说，中国银行业由于在数据分析（analytics）领域经验的缺乏，战略上误将此项工作狭义化为IT工作，数据与客户仍然是隔离的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析手段仍然比较原始，实际投入产出比不高。
单从客户细分而言，几乎所有银行都在做客户群分层工作，有的银行只是粗略分层，有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层，但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策，而真正懂得如何科学运用数据与模型进行客户行为分析预判，特别对流失客户的分析与预判，实施精准营销的更是寥寥无几，这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中，会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈，诸如我们常常听到的如下头疼问题：
不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃；
客户流失率很高却不知其原因，不知道如何进行客户流失分析与预判；
不知道如何进行客户预见性营销与精准营销；
不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户；
……
那么，如何解决以上问题呢？我们认为，银行首先必须要在客户数据分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力，并愿意采用专业科学的管理方法与指导，从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。
［案例一］客户数据清理分析与分类
首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。客户数据细分示例如下图：
其次，为了能真正理解客户，需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念，许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此，要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析，分析结果用于辅助客户营销策略制定。
那么，什么才是无效客户呢？例如，某零售银行帐户多达350万，暂无精确的客户数，账户金额0-100元达250万（占总账户的71％，可能为无效客户），100-1000元达40多万户，拥有庞大的代发账户。在项目实施之前，该行并没有认识到，中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金，不知为什么代发客户资金流出银行。
界定无效客户，需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。
在本项目中，由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致，首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据第一轮协商，确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下，并且过去12个月所有账户没有任何动作（如:存储提取和汇入）的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合，得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后，便获得有效客户数据。
排除无效客户之后，重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。
在潜在客户中，一部分为有效客户，一部分为休眠客户。对休眠客户，采用相关策略进行营销，观测效果，根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分，则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分，尤其是对于在本行有低资产额的有效客户，需估测客户行外资产，协助进行交叉销售，对本行客户产品拥有情况做精细化分析，将零售客户总客户数，按照产品条线进行细分。通过数据分析，确定客户价值。
［案例二］代发客户流失率分析、客户维护与精准营销
客户流失严重是某银行非常头痛的难题，如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题，该行拥有大量的代发客户，但不知为何代发客户资金流出银行金额较大？针对这个问题，我们的解决方案是：首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析，确定流失客户特征和属性，同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上，对流失客户在流失过程中所处时间段，进行数据分析，确定流失客户时空特征，并对流失客户资产特征进行深入分析与判断，进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户，提供相关流失客户挽留策略。
在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型，以此做好客户流失预判和保留，大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试，该模型能够帮助该行确定客户流失预期（如预计客户将在3个月或者5个月流失）与营销客户群（如年龄在20-30岁的女性客户群），并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如：若要维护这些客户，避免在预计内流失到他行，则需要配备哪些产品进行营销？需要采取哪些营销活动？通过哪些渠道接触客户？在什么时间段最为适合进行客户挽留？决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留？……为该行大幅降低了客户维护成本，提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。
除了做好客户流失预判和保留，为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如信用卡)相挂钩，我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析，并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集，按照不同产品条线细分营销数据。与此同时，收集营销客户属性数据，将产品营销数据与客户属性数据相匹配，开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分，并根据实际情况设定界定临界分值，剔除分值低于该临界分值的目标客户群，对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议，由此致该行销售成本大幅下降，客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。
总之，大数据时代，“一切从数据出发”应该演变为零售银行日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台，要以客户为中心，深刻洞察客户需求，从而打造个性化的客户体验。因此，应该采用传统数据分析，结合客户需求深入洞察，找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术，得出细分群体的行为特征，从而有目的、有计划地开展精准营销和服务。
9. 2021消费金融数字化转型调研报告（附17家银行优秀案例）完整版
本报告共分为五个部分。第一部分客观分析了中国消费金融市场现状，包括宏观背景、市场供需变化、政策驱动、移动端用户规模、未来市场空间等基本情况；第二部分主要阐述了数字化的定义、消费金融业务数字化转型的目标与消费金融业务数字化情况评价指标体系相关情况；第三部分主要呈现和分析面向五大指标维度的调研数据结果，包括机构调研、消费者调研以及第三方数据监测等情况；第四部分主要是部分银行机构在消费金融业务数字化转型方面的优秀案例；第五部分是调研总结与消费金融业务数字化发展建议。
报告总154页，受篇幅限制，仅展示部分。
【完整版报告领取方式见文末】
大纲目录
第一章 我国消费金融行业进入稳定增长期
1.1 国民经济良好运行奠定行业发展基础
1.2 监管完善驱动消费金融市场规范发展
1.3 消费金融移动端用户规模持续增长
1.4 未来五年市场增长空间近11万亿元
第二章 消费金融业务数字化情况评价
2.1 数字化定义与数字化转型的目标
2.2 消费金融业务数字化情况评价指标体系
2.3 消费金融业务数字化评价情况
2.3.1 消费金融业务数字化情况的整体评价结果
2.3.2 消费金融业务数字化五大维度指标评价结果
第三章 消费金融业务数字化转型调研情况
3.1 消费金融用户画像
3.1.1 一二线城市用户占比近 60%，收入多在5千至万元区间
3.1.2 数字用户以年轻客群为主，35岁以下占比超8成
3.2 数字 科技 战略布局及资源投入情况
3.2.1 银行持续加大 科技 投入
3.2.2 数字 科技 战略布局走向纵深.
3.2.2.1 75%的受访机构设置了数字化转型战略目标
3.2.2.2 业务情况分化明显，数字化仍面临挑战
3.2.3 部分机构的数字 科技 战略及实践
3.2.3.1 全国性银行数字化战略及金融 科技 创新实践
3.2.3.2 区域性银行数字化战略及金融 科技 创新实践
3.3 数字化产品及用户评价情况
3.3.1 消费金融产品种类丰富
3.3.2 用户对产品的喜爱度评价
3.3.3 用户对移动端产品的感知评价
3.3.3.1 超 7 成用户常用 APP 获取服务
3.3.3.2 查账还款是微信银行最常用功能
3.3.4 用户对产品的品牌印象情况
3.4 业务流程数字化及用户评价情况
3.4.1 银行等机构消费金融业务流程数字化情况
3.4.1.1 线上服务渠道已成标配，亦是获客的重要阵地
3.4.1.2 积极 探索 数字风控技术，智能化提升服务效率
3.4.2 业务流程数字化重塑消费者的体验感知
3.4.2.1 超 9 成功让用户在线完成授信评估
3.4.2.2 近 7 用户对线上办理效率评价在 8 分及以上
3.4.2.3 超 8 成用户了解套现将降低信用额度
3.4.2.4 超 6 成功让用户通过手机银行还款
3.4.2.5 移动端成为用户使用消费金融服务的重要渠道
3.5 场景生态建设及用户评价情况
3.5.1 银行等机构不断拓宽消费金融数字场景生态布局
3.5.1.1 餐饮和购物是目前数字场景生态布局的重点
3.5.1.2 场景化的数字营销助力获客与获客
3.5.2 多元场景与丰富权益进一步提升用户消费体验
3.5.2.1 数字用户在出行、支付等场景应用渗透率超 10%
3.5.2.2 近 8 用户对场景丰富度满意，评价集中在 9 分
3.5.2.3 用户偏好短信、微信、短视频等线上营销触达方式
3.5.2.4 费率折扣是最具吸引力的营销策略
3.6 用户对产品及服务满意度情况
3.6.1 近 7 用户对产品满意度评价在 8 分以上
3.6.2 超 6 成用户对服务满意度评价在 8 分以上
3.6.3 用户整体满意度评价集中在 7 至 9 分区间
3.6.4 超 8 成功的用户愿意推荐他人使用
3.7 社会 责任履行情况
3.7.1 持续开展公益活动，主动承担 社会 责任
3.7.2 积极发展绿色金融，助力双碳目标实现
3.7.3 构建人才培养体系，加强员工人文关怀
第四章 优秀案例
4.1 工商银行：推进“第一个个人金融银行”战略，建立数字生态运营体系
4.2 建设银行：强化 科技 创新能力建设，提升数字化运营质效
4.3 农业银行：从平台搭建到运营服务，做最“用心”的数字化银行
4.4 广发银行：以 科技 驱动业务的蜕变，以 APP 连接场景化经营
4.5 浦发银行：全面升级“全景银行”战略，提升智能化运营水平
4.6 广州银行：客户经营和渠道创新，打造精品数字化银行
4.7 中原银行： 科技 赋能获客与风控，信用卡业务逆势增长
4.8 盛京银行：坚定“市民的银行”定位，提供有温度的客户体验
4.9 上海农商银行： 科技 赋能信用卡业务，打造特色普惠金融服务
4.10 吉林银行：质量与效益并重、发卡与分期并行的进阶之路
4.11 民泰银行：数字化服务提升客户体验，数字化风控为业务保驾护航
4.12 齐鲁银行：以敏捷组织模式，践行“小而美”的数字化转型
4.13 长安银行：数字化运营助力弯道超车，融合区域文化构建特色产品
4.14 兰州银行：全面布局智慧运营，推动信用卡业务数字化转型
4.15 汉口银行：启动信用卡战略提升项目，打造线上全流程服务体系
4.16 齐商银行：数据驱动业务发展，金融 科技 助力精细管理
4.17 日照银行： 科技 投入五年翻倍， 探索 数字化转型之路
第五章 消费金融业务数字化发展建议
5.1 消费金融数字化转型调研发现
5.1.1 全国性银行战略特色鲜明，区域性银行战略目标有待细化
5.1.2 数字化产品尚未形成规模，各机构多发力移动端产品建设
5.1.3 各业务流程数字化程度存在差异，风控领域转型步伐较快
5.1.4 场景生态开放程度相对较高，全面建设开放银行任重道远
5.1.5 各机构数字化转型得到用户认可，以客户为中心成效初显
5.1.6 人才短缺是数字化转型瓶颈之一，机构多以内部培养为主
5.1.7 机构积极承担 社会 责任，以数字化转型成果反哺 社会 发展
5.2 消费金融数字化发展建议
5.2.1 拆解数字化战略目标，全面推动转型实践
5.2.2 打造数字化拳头产品，强化用户品牌感知
5.2.3 精细化分层目标客群，数字营销高效触达
5.2.4 科技 与业务加速融合，切实提升客户体验
5.2.5 提高数字场景渗透率， 探索 前瞻领域布局
5.2.6 加强数字化团队建设，搭建人才培养体系
结 语...............................................................