金融保險客戶畫像

⑴ 金融客戶畫像服務找哪個服務商好呢

中科聚信帶來多維度的基於社會網路關系的客戶畫像，不僅體現客戶自身的特徵標簽，同時藉助圖論技術描繪客戶社會關系和社群屬性，充分體現人的社會屬性，更加全面。

⑵ 金融客戶畫像系統哪個公司做得好

因為我也是做大數據這行，所以比較熟悉，要說實力強的，中科聚信絕對是業內的翹楚。

⑶ 保險業三渠道讓大數據紅利變現

保險業三渠道讓大數據紅利變現

大數據時代，數據的價值究竟體現在哪裡？保險公司正在用自己的探索給出答案。
據了解，泰康人壽、新華電商等，已率先開啟與以BAT（網路、阿里、騰訊）為首的互聯網巨頭公司的數據合作，最普遍的就是將已有的保險客戶數據與互聯網公司的大數據進行匹配，完善保險客戶的畫像。同時，來自阿里金融保險事業部負責人的信息是，多家保險公司對其掌握的客戶大數據表現出興趣。
經過這些嘗試，保險電商公司進行了更為有的放矢的後續操作，並初步嘗到了「甜頭」，不僅在營銷環節，也在風控環節上。這些成果已包括，精準營銷讓廣告投放的點擊率提高360%以上，發現客戶的賠付率與其芝麻信用呈現負相關關系，甚至建立騙保風險預估模型。
這僅是開始，新華電商副總裁楊億認為，大數據將再造保險業價值鏈，涵蓋從產品研發到營銷、到理賠管理、再到資產管理的幾乎全部環節。
數據與數據融合
互聯網創新業務在業內處於領先地位的泰康人壽，對數據有明確定位，其董事長陳東升在2011年就提出「讓數據產生紅利」的方向。對於大數據，泰康總裁劉經綸認為主要有四大特徵：首先是數據體量巨大，第二是數據類型繁多，第三是價值密度偏低，第四是處理的速度更快。
傳統保險模式運作下，保險公司評估消費者的風險因素只有性別、年齡等簡單維度，這也導致部分保險產品定價保守，且產品同質化。而在大數據時代，風險特徵的描述數據極大豐富，保險公司可以通過大數據摸索更全面的風險特徵，產品細分和個性化設計成為可能，並精細化風險管理和成本管控。
保險公司對於數據有本能的訴求，但簡單獲取數據違背商業原則，因此對數據的利用一般並不來自直接共享，而是與擁有用戶大數據的互聯網巨頭公司之間進行數據合作，這在業內已經有了典型。
泰康人壽創新事業部業務發展部總經理畢海在今年6月份舉行的第二屆互聯網大數據與精算創新論壇上表示，正在加深與騰訊、阿里等互聯網巨頭進行數據方面的合作。
近日也從新華保險的全資電商子公司新華世紀電子商務有限公司（下稱「新華電商」）了解到，其正在與網路大數據合作；「大數據工場」是新華電商的三大定位之一。
同時，來自阿里金融保險事業部負責人的信息是，多家保險公司對其掌握的客戶大數據表現出興趣。
就數據合作而言，保險業與互聯網公司，前者以客戶獲取、客戶維護、客戶風險評估為核心訴求，而後者的大數據在用戶理解和用戶洞察方面有核心優勢，雙方的業務結合點貫穿從營銷到產品研發、再到理賠管理的全流程。
「引流」效果明顯
在營銷階段，通過大數據方案，保險電商的交叉銷售准確率得到提升。
通過與擁有海量客戶社交數據及交易數據的互聯網巨頭進行大數據合作，泰康人壽的互聯網創新產品正在朝精準定價的方向邁進，其從多維的甚至相對混亂的數據中進行篩查，決定保險產品是不是展現在用戶面前，也就是實現精準營銷。
做到這步很初級，互聯網用戶可能多少也都已有體會，經常在瀏覽網頁時被推動自己關心或感興趣的產品，但這點已很重要。
大數據+精準營銷，已經被新華電商的一個案例證明，非常有效；至少在「引流」的作用上，精準營銷有明顯作用。畢竟，互聯網業務關注的「流量」、「頻率」、「價值的轉換」三大要素中，「流量」為首。
已與網路大數據進行合作的新華電商，通過這種合作將保險客戶的數據維度進一步豐富，讓客戶更立體，進一步確定出是誰在買保險，在買哪類保險，他們有什麼特徵。而事實也證明，這樣的嘗試已經初步體現出積極效益。
新華電商副總裁楊億在日前召開的網路世界2015大會上介紹，其在和某大型保險公司的合作中，運用相關模型挖掘成功購買保險產品的高價值客戶，分析高價值客戶的客群特徵，包括基本用戶畫像和上網行為等，並依此在全網擴充目標客群，最後做在線精準營銷的廣告投放。上線後的真實效果是，實驗組廣告點擊率比對照組提升了361%。
楊億稱，這說明向同樣規模的人群展示廣告，經過大數據+精準營銷，可以找到更多真正對保險感興趣的目標客戶，促成更多點擊與轉化。
發揮徵信作用
大數據給保險電商的「甜頭」沒有止步於營銷環節。對於以風控為核心競爭力的保險業來說，在理賠管理環節中，如何進一步發揮大數據價值也是重要課題。目前的嘗試結果表明，在理賠管理中，大數據可以發揮保險徵信的作用。
新華電商將網路對用戶的大數據畫像和新華保險的真實拒保數據進行融合，通過進行黑名單過濾、重大風險識別以及虛假信息挖掘，建立騙保風險預估模型，提升公司整體業務風險管理能力。
再比如，泰康既有的與阿里數據合作的一個結果表明，對客戶的賠付率與其芝麻信用負相關。因此，具有明確數值的芝麻信用可以為其定義客戶風險特徵提供重要參考。
不僅如此，展望未來，楊億稱，大數據將再造保險價值鏈。
除了將對除了前述的營銷階段、理賠管理環節產生影響之外，其還將影響到產品研發和資產管理等重要環節。比如，在產品開發階段，大數據助於預測出險概率、優化定價體系、並採集健康數據用於壽險價值鏈。

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⑷ 如何為金融機構用戶做人群畫像

MobTech 5000+標簽體系可通過隨機森林與邏輯回歸兩種基礎模型建模，並提供混淆矩陣、KS、AUC、IV等評估指標，幫助用戶篩選出最適合樣本業務場景的優質標簽。

⑸ 金融機構的客戶畫像哪個機構做的專業

那除了中科聚信應該沒有哪家比得過了，這個機構一直都是跟各大銀行合作。

⑹ 金融產品查詢平 台所說的智能匹配和用戶畫像是什麼概念

以搜搜出單App為例，系統會記錄和分析用戶的行為軌跡與喜好，並從數十萬產品的資料庫中匹配最適合的金融產品數據，把用戶想看、常看的產品智能推薦到首頁。

⑺ 客戶畫像的內容有哪些

1、用戶屬性

一般來說，用戶屬性又包含了以下常見的指標：用戶的年齡、性別、設備型號、安裝/注冊狀態、職業等等用戶靜態特徵。這里的用戶性別既可以指自然性別，又可以指購物性別。自然性別是指用戶的實際性別，一般可通過用戶注冊信息、填寫調查問卷表單等途徑獲得。而購物性別是指用戶購買物品時的性別取向，可能一個實際性別的女的用戶，但是經常購買男性性別明顯的商品，那麼她的購物性別就是男性。

2、用戶行為

用戶行為即通過用戶行為可以挖掘其偏好和特徵。常見的用戶行為分析包括了：用戶訂單相關行為、下單/訪問行為、用戶近30天行為類型指標、用戶高頻活躍時間段、用戶購買品類、點擊偏好、營銷敏感度等相關行為。

3、用戶消費

用戶消費包含了用戶瀏覽、加購、下單、收藏、搜索商品等等內容。分析用戶消費就是要細分用戶喜好的商品品類，這樣一來給用戶推薦或營銷商品的准確性才能越高。

(7)金融保險客戶畫像擴展閱讀：

客戶畫像價值主要體現在三點：

1.對產品的價值，幫助我們了解客戶需求，迭代產品，確定產品功能設計，有助不斷迭代調整產品。

2.對市場的價值，有助於調整營銷內容、營銷策略和渠道選擇。

3.對銷售的價值，有助於調整銷售團隊結構和銷售打法，幫助銷售進行客戶篩選，找到有效客戶，提高轉化率，確定業務方向，合理配置團隊，完成業績指標。

⑻ 用戶畫像在金融行業主要有什麼作用

用戶的話像在金融行業的作用，其實就起到了一個認識的作用。

⑼ 互聯網金融用戶畫像需要哪些信息

投資習慣，可承受風險等級，財產等級