天翼-中国电信大数据普惠金融应用实例-39页-1mb

中国电信大数据普惠金融应用实例总结

核心内容概述

本报告分析了中国电信大数据在普惠金融领域的应用，展示了其如何通过数据融合和建模技术，解决传统金融业务中信息不精准、营销成本高、覆盖不充分及征信识别难等问题。报告还通过实际案例说明了大数据在信用卡推广、存客营销、贷中评估等方面的应用效果，以及其对金融风控和营销转化的提升作用。

主要观点

• 普惠金融的定义与作用：普惠金融旨在以可负担的成本为社会各阶层提供适当有效的金融服务，重点服务小微企业、农民、城镇低收入人群等弱势群体，有助于促进经济发展和提升金融服务的可得性。
• 大数据的定义与优势：大数据具备海量、高增长、多样化的特点，能够优化决策力和洞察力，尤其在金融科技领域具有显著优势。
• 电信大数据的独特优势：
  • 数据中立性
  • 跨多行业数据整合
  • 移固数据融合（移动和固网数据结合）
  • 高价值密度与天然位置关联
• 数据融合的重要性：通过融合运营商数据与金融行业数据，可有效扩大营销范围，提升风控能力和识别准确率，推动普惠金融发展。

关键信息

数据定义与模型指标

普惠金融发展现状

• 国家大力推进普惠金融发展，但传统方式存在诸多制约。
• 主要制约因素包括：信息不精准、营销成本高、覆盖不充分、征信识别难。

电信大数据金融应用案例

案例1：信用卡新客户推广

• 目标：通过用户画像和行为分析，识别潜在新客户。
• 方法：使用运营商数据进行建模，匹配人群属性、预测借贷意愿。
• 模型效果：
  • 训练集AUC：0.81
  • 测试集AUC：0.79
  • 模型筛选出的正样本数量为旧规则的2倍
  • 模型KS值为0.342，AUC值为0.72，模型效果良好
  • 综合营销效果提升8倍
  • 坏账率降低4.9个百分点

案例2：信用卡存客用户精准营销

• 目标：对已有客户进行精准营销，提升活跃度。
• 方法：结合用户标签、行为数据与权益匹配，实现精准触达。
• 结果：
  • 高评分模型组促活率是对照组的2倍
  • 有效变量包括：历史刷卡次数、金额、年龄、借记卡余额、客户等级等
  • 样本匹配率80%，有值样本80281个，无值样本20288个

案例3：小额贷款产品的贷中评估

• 目标：提高贷中风险评估的准确性和效率。
• 方法：融合运营商数据与行内数据，建立风险评分模型。
• 效果：
  • 模型识别准确率74%，召回率51%
  • 有效降低坏账率，提高通过率和收入

数据融合与模型迭代

• 数据来源：天翼大数据提供多维数据，包括网络行为、位置轨迹、通信行为等。
• 数据处理流程：
  1. 数据拼接：融合行内数据与运营商数据。
  2. 场景挖掘：细分用户场景，优化权益设计。
  3. 价值名单：通过多维交叉分析锁定目标客户。
  4. 数据反馈：持续优化模型，提升转化率。
• 模型迭代：通过数据反馈循环优化模型，实现模型与营销的相互促进。

电信大数据应用技术框架

• 贷前筛选：通过身份核验、黑名单过滤、三元组校验等方式筛选优质用户。
• 贷中评估：建立风险评分模型，识别逾期风险，提升放款效率。
• 贷后预警：实时监测用户行为，进行风险预警和联系人分析。

中国电信大数据资产与服务

• 天翼大数据：中国电信旗下的大数据品牌，覆盖14类数据，计划接入16类数据，日均数据量达200TB，记录条数达2727亿。
• “4+1”产品体系：包括风险防控、精准营销、区域洞察、咨询报告、大数据云。
• 服务范围：金融、广告、交通等行业，已实现顺丰、招行等标杆客户突破。

总结

中国电信大数据通过融合多源信息，提升了普惠金融的精准度、效率和覆盖范围，有效解决了传统金融在信息获取、营销成本、风险识别等方面的瓶颈。随着数据融合和建模技术的不断优化，电信大数据在金融行业的应用前景广阔，为普惠金融的发展提供了坚实的技术支撑和创新路径。