❶ 求金融資料庫數據
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金融交易系統是迪蒙研發的一款基於雲計算的金融交易系統，為互聯網金專融企業提供一站式整體解決屬方案及全網運營服務。支持當前主流的線上定期、活期、認購轉讓的理財模式，並可根據客戶需求進行個性化定製的金融交易平台。迪蒙金融交易系統的獨特優勢：
1、強大風控保障。配置線上線下風控模塊，嚴格把控業務各個環節的風控要點；
2、獨創安全策略。大銀行系統架構，提供資金安全、系統安全、數據安全全天候保障；
3、業務模式多樣。兼容主流投資理財產品，多種業務、多種模式、多種功能靈活切換。
❸ 互聯網金融運營需要關注的數據有哪些
由於互聯網金融概念較為寬泛，支付、投資理財、信貸、徵信、虛擬貨幣發行（比特幣等）、金融產品搜索等不同領域所關注的核心指標並不相同；即便是相同領域 的公司，由於核心業務模式的差異導致大家所關注指標也不相同。因此從運營角度來看，最靠譜的是結合公司的核心業務模式來歸納運營指標。
互聯網金融公司的金融屬性，從經營風險的角度來看，風險貫穿互聯網金融公司的企業日常運營、IT平台運營等過程，這與普通互聯網公司的運營主要關注產品運 營有極大不同，因此以下所指的運營並不單純指普通互聯網公司的運營部門的運營，而是從整個互聯網公司企業運營角度來說的。
根據互聯網共性可以總結出對應量化指標體系：
1、用戶指標：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價（平均投資額度）、用戶分布（各等級佔比）、互動指標等等。
2、產品指標：產品組合、投資人數、投資金額、滿標時間、收益率、流標數、風險系數、熱度（受歡迎度）等等。
3、營銷渠道指標：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、營銷活動指標：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增粉絲數/用戶數等等
5、合作方指標：合作帶來的項目數、項目通過率、風險系數、成本等等
6、風控指標：項目審核通過率、風險備用金、項目流動性風險指標、合規相關指標等等
7、支付渠道指標：渠道轉化率、渠道成功率、支付渠道來源、渠道成本等等
8、IT平台指標：用戶體驗指標（包括響應速度等）、可靠性指標、安全性指標等等。這塊與互聯網的指標類似。
9、客服指標：投訴分類、接通率、投訴渠道、響應速度、滿意度等等
10、競爭性指標：競爭對手分析指標、互聯網輿情監控指標等等
運營不要只關注那些數據，數據是外在的，是基礎，而產品和平台核心競爭力才是發展的王道，數據+產品，找到平台最優的發展平衡點，才是運營下的這盤棋的目的。
❹ 在哪兒可以找到互聯網金融的行業數據
前瞻產業研究院 提供的《2015-2020年中國互聯網金融行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報專告》顯示，截止至屬2014年底，我國互聯網金融市場規模已經突破10萬億元。以P2P業態為例，過去5年中，各類P2P平台都獲得了年均超過250%的爆發式增長。
不過，作為新興行業，互聯網金融問題不容忽視。互聯網金融的安全風險也日益加劇。仍以P2P業態為例，數據顯示，2015年上半年我國問題P2P平台數量為273家，數量超過2014年問題P2P平台數總和，今年以來，P2P網路貸款平台出現跑路或提現困難的公司更是高達677家。
❺ 最新的經濟 金融數據應該去哪個網站查啊
最新的數據，就應該去這~http://www.stats.gov.cn/中國國家統計網
❻ 互聯網金融 數據分析需要哪些數據
交易額，投資人數，用戶的屬性，平台的安全信息等等一系列的，你可以自己去相關的數據論壇去看看咯。
❼ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法
作者：張溪夢 Simon
鏈接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
來源：知乎
著作權歸作者所有
我們之前做過一期互聯網金融的公開課，「互聯網金融增長寶典：三大步驟提高轉化，搞定用戶運營」，主講人是 GrowingIO 的業務增長負責人徐主峰，曾任職 Criteo、Microsoft 等公司，有豐富的電商、互聯網金融客戶解決方案經驗。 這是公開課的速記整理。
這是一篇互聯網金融寶典，我推薦給所有轉化率只有 1%、總是為誰可能是你的購買用戶而犯愁的互聯網金融的高管、PM、市場運營和銷售們。本文通過實戰案例，手把手教你建立轉化指標、 梳理分析思路、提供分析步驟並最終建立用戶行為分析模型。
文 / 徐主峰
大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？
我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
結合典型渠道特點，可以做一個象限圖：
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。
❽ 互聯網金融風控模型，需要多大的數據
1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控
由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建立對應的風險點及風控策略。
例如：
針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。
2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控
身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。
3、基於第三方平台服務及數據做風控
互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務
IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等
輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等
4、基於傳統行業數據做風控
人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。
5、線下實地盡職調查數據
包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。
雖然貌似與大數據無關，但線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。
❾ 舉例分析網路金融應用的低成本交易
數據四面改變金融機構傳統數據運作式實現巨商業價值四面（四C）包括：數據質量兼容性 （Compatibility）、數據運用關聯性（Connectedness）、數據析本（Cost）及數據價值轉化 （Capitalization） 數據金融業應用場景逐步拓展海外數據已經金融行業風險控制、運營管理、銷售支持商業模式創新等領域全面嘗試內金 融機構數據應用基本處於起步階段數據整合部門協調等關鍵環節挑戰仍阻礙金融機構數據轉化價值主要瓶頸 數據技術與數據經濟發展持續實現數據價值支撐深度應用傳統IT端斷推向前台存量架構與創新模塊效整合傳統金融 機構技術層面所面臨主要挑戰外數據態發展演進其顯著社特徵作其員金融機構促進數據經濟發展任重道遠 駕馭數據內金融機構要技術基礎著重引入價值導向管理視角終形自內嵌式變革其三關鍵點（TMT）包括：團隊（Team）、機制（Mechanism）思維（Thinking） 依.價值導向與內嵌式變革—BCG數據理解 讓數據發聲—隨著數據代臨聲音變益響亮喧囂背探尋本質我討論數據定義始 依.依數據第四V 數據問題內目前用三V定義即數量（Volume）、速度（Velocity）種類（Variety） 雖著定義未停止討論才數據關鍵節點熱議焦點底才算數據其實問題量層 面並沒絕標准量相於特定期技術處理析能力言世紀90代依0GB數據需要計算能力流計算機 處理幾量現台普通智能手機存儲量半已層面頗具影響力說全量數據取代本數據擁 數據 另外討論焦點問題今海量數據都源於何處商業環境企業關注ERP（Enterprise Resource Planning）CRM（Customer Relationship Management）系統數據些數據共性於都由機構意識、目收集數據且基本都結構化數據隨著互聯中國深 入普及特別移互聯中國爆發式增機互所產數據已經另重要數據源比互聯中國世界留各種數據足跡所 些都構量數據主體機器間交互處理沉澱數據才使數據量級實現跨越式增主要原物聯中國前現實世界數據化 髦代名詞海量數據式源源斷產積累 三V定義專注於數據本身特徵進行描述否量級龐、實傳輸、格式數據數據 BCG認數據關鍵點於第四V即價值（Value）量級龐、實傳輸、格式全量數據通某種手段利用並創造商業價值且能夠進步推商業模式變革數據才真誕 依.貳變革數據運作與數據推內嵌式變革 元化格式數據已呈海量爆發類析、利用數據能力益精進我已經能夠數據創造同於傳統數據挖掘價值數據帶價值究竟何產 論金融企業非金融企業數據應用及業務創新命周期都包含五階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科家構建並完善算與 模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察實際效今數據環境命周期仍維持原唯變化數據科家命周期所扮演角 色數據允許其運用各種新算與技術手段幫助IT斷挖掘新關聯洞察更滿足業務需求 BCG認數據改變並傳統數據命周期具體運作模式傳統數據基礎技術環境周期能要經歷乃至更 間現數據量技術機構能需幾周甚至更短間能走完命周期新數據運作模式使快速、低本試錯能商業機構 條件關注由於種種原忽略量機並些機累積形價值 具體言與傳統數據應用相比數據四面（四C）改變傳統數據運作模式機構帶新價值 依.貳.依數據質量兼容性（Compatibility）：數據通量提升數據析質寬容度 數據代數據獲取門檻相較高導致本思維占據統治位通抽截取式捕獲數據同析數據手段 能力相限保證析結准確性通意識收集量化、清潔、准確數據數據質提高要求數據代 全量思維用武條件獲取維度、全程數據海量數據現數據清洗與驗證幾乎能事困境催 數據應用新視角與新類似於布式技術新算使數據量彌補質足提升數據析於數據質量兼容能力 依.貳.貳數據運用關聯性（Connectedness）：數據使技術與算靜態走向持續 數據代全量追求使實變異重要點僅僅體現數據採集階段雲計算、流處理內存析等技術支撐系列新 算使實析能通使用持續增量數據優化析結些素共同作用貫關系追求始松 相關關系逐步獲席 依.貳.三數據析本（Cost）：數據降低數據析本門檻 數據改變數據處理資源稀缺局面數據挖掘往往意味著菲投入企業希望能夠數據發掘機或限數據處理資源投 入能產機客戶、項目獲健康投入產比數據代數據處理本斷降數據量存機見 每機本身帶商業價值能並觀累積起實現質飛躍所數據往往並非意味著機量機 依.貳.四數據價值轉化（Capitalization）：數據實現數據價值高效轉化 《互聯中國金融態系統貳0貳0：新力、新格局、新戰略》報告我探討傳統金融機構變革代所需採取新戰略思考框架即適應型戰略採取 適應型戰略助於企業構築五優勢：試錯優勢、觸角優勢、組織優勢、系統優勢社優勢數據金融機構建立些優勢提供新工具力數 據價值轉化與機構整體轉型相輔相內嵌式變革由 例金融機構傳統做按部班周期模式（規劃、立項、收集數據析、試點、落、總結）再適用快速試錯、寬進嚴實現數據價值 關鍵：低本式量嘗試數據蘊藏海量機旦發現某些價值規律馬進行商業化推廣否則斷退外數據金融機構打造觸 角優勢提供新工具使其能夠更加靈敏知商業環境更加順暢搭建反饋閉環外數據聚合與共享金融機構搭建態系統提供新場景與 力 貳.應用場景與基礎設施—縱覽海內外金融機構數據發展實踐 金融行業發展數據能力面具優勢：受行業特性影響金融機構展業務程積累海量高價值數據其包括客戶身份、資產負債情況、資 金收付交易等數據銀行業例其數據強度高踞各行業首—銀行業每創收依00萬美元平均產吧貳0GB數據 貳.依數據金融應用場景逐步拓展 數據發聲音已經金融行業全面響起作行業巨霸銀行業與保險業數據應用尤其圈點 貳.依.依海外實踐：全面嘗試 貳.依.依.依銀行金融行業發展數據能力領軍者 發展數據能力面銀行業堪稱領軍者縱觀銀行業六主要業務板塊（零售銀行、公司銀行、資本市場、交易銀行、資產管理、財富管理）每 業務板塊都藉助數據更深入解客戶並其制定更具針性價值主張同提升風險管理能力其數據零售銀行交易銀行業務板塊應 用潛力尤觀 BCG通研究發現海外銀行數據能力發展面基本處於三階段：約三銀行處思考數據、理解數據、制定數據戰略及實施路徑 起點階段三銀行向前發展嘗試階段按照規劃路徑案通試點項目進行測驗甄選許價值機並且停進行試 錯調整另外三左右銀行則已經跨越嘗試階段基於試錯經驗已經識別幾較機並且已經功些機轉化持續 商業價值且些銀行已經匹配數據工作式嵌入組織熟運用先進析手段並且斷獲新商業洞察 銀行業應用舉例依：數據技術應用信貸風險控制領域美家互聯中國信用評估機構已家銀行信貸風險評估面幫手該機構通 析客戶各社交平台（FacebookTwitter）留數據銀行信貸申請客戶進行風險評估並結賣給銀行銀行家機構評估結 與內部評估相結合形更完善更准確違約評估做既幫助銀行降低風險本同銀行帶風險定價面競爭優勢 相較於零售銀行業務公司銀行業務數據應用似乎缺乏亮點實際數據公司銀行業務風險領域發揮著前所未作用傳統銀 行企業客戶違約風險評估基於往營業數據信用信息種式弊端缺少前瞻性影響企業違約重要素並僅僅企業自身經 營狀況包括行業整體發展狀況所謂覆巢焉完卵要進行析往往需要量資源投入數據處理資源稀缺環境 廣泛應用數據手段則幅減少類析資源需求西班牙家型銀行利用數據企業客戶提供全面深入信用風險析該行首先識別影 響行業發展主要素些素進行模擬測試各種事件其客戶業務發展潛影響並綜合評判每企業客戶違約風險做僅本 低且風險評估速度快同顯著提升評估准確性 銀行業應用舉例貳：用數據客戶制定差異化產品營銷案零售銀行業務通數據析判斷客戶行並匹配營銷手段並件新鮮事數據 精準營銷提供廣闊創新空間例海外銀行始圍繞客戶事進行交叉銷售些銀行客戶交易數據進行析由推算客戶經歷 事致節點些重要刻往往能夠激發客戶高價值金融產品購買意願家澳利亞銀行通數據析發現家即嬰誕客戶 壽險產品潛需求通客戶銀行卡交易數據進行析銀行容易識別即添丁家庭：家庭准媽媽始購買某些葯品嬰相關 產品消費斷現該行面向群推定製化營銷獲客戶積極響應幅提高交叉銷售功率 客戶細早已銀行業廣泛應用細維度往往同異包括收入水平、齡、職業等等自始嘗試數據手段銀行客戶細維度現突 破例西班牙家銀行FacebookTwitter等社交平台直接抓取數據析客戶業余該行客戶細旅客、足球者、高 爾夫者等類別通析該行發現高爾夫球者銀行利潤度貢獻高足球者銀行忠誠度高外通析該行發現另外 客群：敗家族即財富水平高、消費行奢侈群客群由於數且前財富水平尚未超越貴賓客戶門檻往往銀行所忽略 析顯示群能夠銀行帶觀利潤且頗具潛力該行決定些客戶升級貴賓客戶深入挖掘其潛價值 公業務銀行同藉助數據形更價值客戶細例BCG與家加拿銀行合作項目項目組利用數據析技術所公司客戶 按照行業企業規模進行細共建立百細客戶群難想像沒數據支持深入細難實現項目組每細群找 標桿企業析其銀行產品組合並該細群其客戶銀行產品組合與標桿企業進行比識別差距潛營銷機項目組些析結與該 行公客戶經理進行享幫助利用些發現制定更具針性銷售計劃術並取良效客戶種新銷售式十歡迎 解同行財務狀況金融安排助於自身行業位與發展空間進行判斷 銀行業應用舉例三：用數據優化銀行運營提供決策基礎數據僅能前台與台顯身手能惠及台運營領域互聯中國金融風水起 O貳O（OnlineToOffline）銀行熱點題哪些客戶適合線渠道哪些客戶願觸中國BCG曾幫助西班牙家銀行通 數據技術應用些問題進行解答項目組依陸既中國點中國絡與移渠道完關鍵運營展析建立依貳月間溯深度 客戶群體運營按照中國點使用強度及非中國點渠道使用潛力進行細析結顯示約陸陸%交易中國點使用強度較高同非中國點渠道 使用潛力高中國點遷移中國絡或移渠道項目組客戶細發現輕客戶、客戶及高端客戶運營遷移面潛力優先作 渠道遷徙象通運營調整數據幫助銀行引導客戶轉移、減輕中國點壓力同保障客戶體驗 BCG曾利用專數據析工具NetworkMax幫助家澳利亞銀行優化中國點布局雖銀行客戶線漸增金融業鐵律互聯 中國代依適用說客戶身邊設立實體中國點仍金融機構競爭優勢中國點運營本往往菲何實現中國點資源價值化每家銀行 面臨問題該項目項目組結合銀行內部數據（包括現中國點布業績狀況等）外部數據（各區口數量、口結構、收入水平等） 三50區域進行評估並按照主要產品系列每區域制定市場份額預測項目組通市場份額驅素進行模擬現中國點數量變情況 該行中國點理想布局圖該行根據項目組建議中國點布局進行調整並取良效案例許銀行帶啟示：首先銀行十清楚自身中國點 布局關中國點經營業績址信息全量存於銀行資料庫其關區口數量、口結構、收入水平等數據都公獲取數據通 應用數據技術兩組數據結合起幫助銀行實現中國點布局優化BCG基於數據技術研發Network Max用解決類似問題工具 銀行業應用舉例四：創新商業模式用數據拓展間收入坐擁海量數據銀行考慮何使用數據服務其核業務今銀行已經走更 遠始考慮何數據直接變新產品並用實現商業模式進直接創造收入例澳利亞家型銀行通析支付數據解其零售客戶消費 路徑即客戶進行消費典型順序包括客戶購物點、購買內容購物順序並其關聯進行析該銀行些析結銷售給公司客戶（比 零售業客戶）幫助客戶更准確判斷合適產品廣告投放點及適合該點進行推廣產品些公司客戶往往需要花費量金錢向市場調研公司購買 類數據今花少錢向自銀行購買些析結且銀行所提供類數據要靠銀行通種式獲傳統業務外收入 更重要銀行通創新客戶提供增值服務增強客戶粘
❿ 互聯網金融數據在哪兒下載啊找的好睏難
金融數據有很多鍾，復一般的什麼制金融app都有免費的金融信息，最新的新聞資訊。比較好的有的要收錢的，比如有的額炒股軟體只有給錢或者 是會員才能看到最新最及時的詳細信息。
現在的信息比較發達，也有的交易中心有免費這樣的數據，網路東湖大數據就能找到