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运营商如何助力金融风控及保险领域实践案例

发布时间:2016-11-07 16:55:00 来源:金筑财富 作者:侯强 浏览次数:579
摘要:大数据从12年在国内开始推广,截至到今天这个大会历时4年多。大数据从哪里来,大数据到哪里去,大数据怎么用,谁在用,会产生什么效果,产生什么效益,这些问题大家都在思考。要达成大数据的综合效果,第一个关键是要懂业务,第二要懂技术,最后关键的关键是要懂客户。

大数据从12年在国内开始推广,截至到今天这个大会历时4年多。大数据从哪里来,大数据到哪里去,大数据怎么用,谁在用,会产生什么效果,产生什么效益,这些问题大家都在思考。要达成大数据的综合效果,第一个关键是要懂业务,第二要懂技术,最后关键的关键是要懂客户。


我从12年就开始从事大数据相关工作,对三大运营商,大数据再保险业、银行业、教育业,做了一些探索和实践。在这里与大家分享这几年的心得。

在保险业,我这几年也先后和技术专家、产品专家以及最终客户做了一些沟通、交流,形成了自己对大数据用法,大数据效果的理解。


我第一个感觉,现在无论是保险、银行、教育包括政府等等用到大数据的管理者、市场策划者、产品营销者,无时无刻不在思考着在大数据时代,我们那些存量客户怎么办?用好了就是一个好帐,坏了就是一个坏账。这些存量客户是用原来老的策划,老的产品,老的影响手段归集的客户。经过这些年的演变,现在这些客户的真伪、这些客户的好坏,这些客户的流失、这些客户的休眠,我们怎么办?思考存量客户的甄别,也就是甄别真伪、甄别他是否存在,甄别他是不是休眠,还有流失的客户是不是买了其他产品。


第二个就是对潜在客户,我们怎么用大数据发展他们?怎么一发现这个客户,就在大数据风险控制的同时捕获他、成交他,使他选我们的险种,选什么险种。这就是获客、存量客户甄别,潜在客户识别,大家就比前几年有了更深的理解和更高的应用场景。在这里面有一个前提,是要把好风控,把好的放进来,把差的、不好的挡在外面,差的让别的公司发展去,好的留在我们公司。这两类客户最终落地,落地必然对我们的增量有一个良好的增量,同时产生效率。不仅仅用老传统营销手段,还用大数据、智能化的营销手段,这样的话优良客户会成倍的增长。银行也是同样存在这个问题,教育也是在发展客户,各行各业都在思考。我是在三大运营商其中一个运营商中工作,三大运营商我都经历过,从当初的电信局到网通、移动、联通都经历过。我这个团队在探索方面就得天独厚的三大经营商的大数据管道,覆盖了一个全网。刚才平安的钟捷专家,我一看就是技术专家加产品专家。全网就是IT网,就是三大运营商信息化的网,只要有信息化、只要在这个管道里沉淀的技术,全域覆盖全国,全量指的是生产系统、计费系统、资源系统、宽带系统、电视系统等等,凡是客户留下的背景,还有它的轨迹只要留下,我们都能够在这个管道里捕捉它的数据。全网、全域、全量,对潜在用户的挖掘、捕获、成交,我们经过四年多的探索。这个过程当中,我们从只解决几个标签,几个纬度开始,从三四个要素开始经历到现在,我们发展到捕获客户、发展客户、成交客户,又推出来一个在单项产生的标准上做的一个精准营销平台。在这个平台的技术上,我们下半年又推出一个能力精准营销平台,就是把你的客户、我的客户放在这个平台上进行分析、建模,跑出来找到这个客户。开放平台就是在我们不知道咱们保险业用什么东西,我们只有数据,你也有数据,我们开放一个数据特区。这个数据特区管的是全域的、全量的大数据,用算法一起建模,建模反复优化产品,然后给客户量身定制。成熟了再推向自己公司的各个子业务,有点像当初中央政府和广东政府协商在深圳弄一个特区,咱们一起研究模型,与国际接轨了才出台一个政策模型,政策模型和大数据的产品模型也是一样的。中央政府和地方政府出台的政策模型,国际接轨不一定是别人要的东西,反复进行打磨和滚动。当初是14个沿海城市开放,是赵紫阳当总理的时候,最终产品应用到有效、无效,就是在产品政策上和大数据产品逻辑上的反复推敲和打磨。这就是我们产品开放的初衷,一个是产品推销类、产品营销类,然后再建立产品营销平台类,一共这三类。


下面我就结合这个片子简要的讲一下,因为在座都是产品专家、技术专家,我这几年接触了很多大数据专家,自己公司的IT系统都呈现了大量的数据,也建立了自己的数据库。现在我们急需的不是技术层面,我们急需的是这些技术专家和产品专家碰撞出好的产品。


目前大数据的市场空间是258.6亿,今年环比增长是37.2%,预测到2018年全球市场复合年增长率是六倍。保险业渗透率只有3%,西方是10%。在财险和寿险提升以后,业务的发展增量和现实的需求相差还是很大的,现在来看保险的空间是非常大的。精准营销,就是对存量客户,风控我们做完了以后,大家的注意力肯定是发展客户,要识别这个客户,识别这些潜在客户是今后大数据的重中之重,甄别原来的存量客户,以后要放入精准客户里面。还有就是新老客户的维系,保险公司同类产品的竞争。运营商的数据,都是运营商自己有的数据,我们这些数据拿回去以后,可能只是半成品,可以通过数据专家二次建模、再次画像,通过自己业务的需求再增加。


再跟大家分享一些实践,比如找回失联客户,我们给你一只手,号码匹配的用你们自己的外呼,如果没有的用我这边的外呼,还有第三方的外呼、短信、APP可以用,直到触达客户。


车险,我们给汽车行业做了一个产品,就是到了长春车展,谁到这个车展来,平常他上网看的什么车型?什么价位?是否到车展商,车展商知道以后,只要到展位就赠送600,如果买他的车就赠送5000,这个人的收入多高?是否需要车贷?买车以后是否需要车贷,一个保险三个需求。


客户的预警,哪些客户处于半休眠或者不积极,有没有购买倾向,除了预警还有策反,我们都可以通过大数据产品进行有利的尝试。我们和人寿开展了失联修复的项目,是在河南、四川、安徽做了一个场景,应该说效果不错。失联客户当初是给了我们一万个字段,第一轮滚下来不理想,后来我们修改了模型上升到46%,八个月以后优化到65%,人寿这些年给我们滚动过来6亿客户,他一年要拿出1个亿来做失联修复。


今天就和大家分享到这里,因为时间的关系,有些是粗线条的,总之一点,我们之间的合作,一定是客户感知得到的、一定是客户需要的、一定是要给客户期待的东西、想要的东西,这样我们才能有的放矢,使大数据产品有更强的生命力。谢谢!