北京电影学院金融班：金融行业移动大数据的商业价值

　　移动互联网时代，移动大数据具有较高的商业价值。如果一个用户不喜欢一个App，其不会装在手机上。客户经常使用的App可以推测用户的兴趣爱好和消费偏好。另外移动设备的位置信息可以帮助金融企业了解客户行为轨迹、兴趣爱好、品牌偏好和消费需求。

　　1)移动App提供一切服务，App可以反映用户喜好

　　智能手机上安装的App正在代替PC互联网为所有客户提供服务，清晨起床可以看看墨迹天气，了解一下今天的天气情况。出门时可以通过嘀嘀打车来预定出租车，安排出行。或者通过百度地图来了解路况信息，决定进行从哪条路到公司。快到中午时，可以通过饿了吗或者百度外卖预定午餐，如果想出去吃饭可以利用大众点评订餐和买单。中午可以利用携程App预定家庭旅行机票和酒店，还可以将通过App看看理财产品。如果需要看电影，可以通过格瓦拉来预定要电影票，如果需要看医生，可以通过微医网预约医生。晚上可以通过淘宝来购物，通过学习宝来监督子女教育等。可以看出移动App已经可以满足人们大部分生活需要，提供了人们的衣食住行、教育、医疗、旅游、金融等服务。移动App包围了人们的日常生活，成为人们消费的主要场所。

　　智能手机上App使用的频率，可以代表用户的喜好。例如喜欢理财的客户，其智能手机上一定会安装理财App，并经常使用;母婴人群也会安装和母婴相关的App，频繁使用;商旅人群使用商旅App的频率一定会高于其他移动用户。80后、90后的消费行为将会以移动互联网为主，App的安装和活跃数据更加能够反应出年轻人的消费偏好。

　　2)智能设备的位置信息，商业价值广大

　　智能手机设备的位置信息代表了消费者的位置轨迹，这个轨迹可以推测出消费者的消费偏好和习惯。在美国，移动设备位置信息的商业化较为成熟，GPS数据正在帮助很多企业进行数据变现，提高社会运营效率。在中国，移动大数据的商业应用刚刚开始，在房地产业、零售行业、金融行业、市场分析等领域取得了一些效果。移动大数据中的位置信息代表了用户轨迹，商业应用较早。2014年，美国移动设备位置信息的市场规模接近1000亿美金。但中国移动设备位置信息的商业应用才刚刚开始。目前主要的应用在互联网金融的反欺诈领域。

　　线上的欺诈行为具有较高的隐蔽性，很难识别和侦测。P2P贷款用户很大一部分来源于线上，因此恶意欺诈事件发生在线上的风险远远大于线下。中国的很多数据处于封闭状态，P2P公司在客户真实信息验证方面面临较大的挑战。

　　移动大数据可以验证P2P客户的居住地点，例如某个客户在利用手机申请贷款时，填写自己居住地是上海。但是P2P企业依据其提供的手机设备信息，发现其过去三个月从来没有居住在上海，这个人提交的信息可能是假信息，发生恶意欺诈的风险较高。移动设备的位置信息可以辨识出设备持有人的居住地点，帮助P2P公司验证贷款申请人的居住地。

　　借款用户的工作单位是用户还款能力的强相关信息，具有高薪工作的用户，其贷款信用违约率较低。这些客户成为很多贷款平台积极争取的客户，也是恶意欺诈团伙主要假冒的客户。

　　某个用户在申请贷款时，如果声明自己是工作在上海陆家嘴金融企业的高薪人士，其贷款审批会很快并且额度也会较高。但是P2P公司利用移动大数据，发现这个用户在过去的三个月里面，从来没有出现在陆家嘴，大多数时间在城乡结合处活动，那么这个用户恶意欺诈的可能性就较大。

　　移动大数据可以帮助P2P公司在一定程度上来验证贷款用户真实工作地点，降低犯罪分子利用高薪工作进行恶意欺诈的风险。

　　P2P企业可以利用移动设备的位置信息，了解过去3个月用户的行为轨迹。如果某个用户经常在半夜2点出现在酒吧等危险区域，并且经常有飙车行为，这个客户定义成高风险客户的概率就较高。移动App的使用习惯和某些高风险App也可以帮助P2P企业识别出用户的高风险行为。如果用户经常在半夜2点频繁使用App，其成为高风险客户的概率就较大。

　　移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面，已经有了成熟的应用场景。前海征信、宜信、聚信立、闪银已经开始利用TalkingData的数据，预防互联网恶意欺诈和识别高风险客户，并取得了较好的效果。移动大数据应用场景正在被逐步挖掘出来，未来移动大数商业应用将更加广阔。

　　用户画像是大数据商业应用的重要领域，其实并没有多么复杂，只要掌握用户画像的原则和方法，以及实施步骤。结合金融企业的业务场景，用户画像可以帮助金融企业创造商业价值，实现大数据直接变现。

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