金融保险客户画像

⑴ 金融客户画像服务找哪个服务商好呢

中科聚信带来多维度的基于社会网络关系的客户画像，不仅体现客户自身的特征标签，同时借助图论技术描绘客户社会关系和社群属性，充分体现人的社会属性，更加全面。

⑵ 金融客户画像系统哪个公司做得好

因为我也是做大数据这行，所以比较熟悉，要说实力强的，中科聚信绝对是业内的翘楚。

⑶ 保险业三渠道让大数据红利变现

保险业三渠道让大数据红利变现

大数据时代，数据的价值究竟体现在哪里？保险公司正在用自己的探索给出答案。
据了解，泰康人寿、新华电商等，已率先开启与以BAT（网络、阿里、腾讯）为首的互联网巨头公司的数据合作，最普遍的就是将已有的保险客户数据与互联网公司的大数据进行匹配，完善保险客户的画像。同时，来自阿里金融保险事业部负责人的信息是，多家保险公司对其掌握的客户大数据表现出兴趣。
经过这些尝试，保险电商公司进行了更为有的放矢的后续操作，并初步尝到了“甜头”，不仅在营销环节，也在风控环节上。这些成果已包括，精准营销让广告投放的点击率提高360%以上，发现客户的赔付率与其芝麻信用呈现负相关关系，甚至建立骗保风险预估模型。
这仅是开始，新华电商副总裁杨亿认为，大数据将再造保险业价值链，涵盖从产品研发到营销、到理赔管理、再到资产管理的几乎全部环节。
数据与数据融合
互联网创新业务在业内处于领先地位的泰康人寿，对数据有明确定位，其董事长陈东升在2011年就提出“让数据产生红利”的方向。对于大数据，泰康总裁刘经纶认为主要有四大特征：首先是数据体量巨大，第二是数据类型繁多，第三是价值密度偏低，第四是处理的速度更快。
传统保险模式运作下，保险公司评估消费者的风险因素只有性别、年龄等简单维度，这也导致部分保险产品定价保守，且产品同质化。而在大数据时代，风险特征的描述数据极大丰富，保险公司可以通过大数据摸索更全面的风险特征，产品细分和个性化设计成为可能，并精细化风险管理和成本管控。
保险公司对于数据有本能的诉求，但简单获取数据违背商业原则，因此对数据的利用一般并不来自直接共享，而是与拥有用户大数据的互联网巨头公司之间进行数据合作，这在业内已经有了典型。
泰康人寿创新事业部业务发展部总经理毕海在今年6月份举行的第二届互联网大数据与精算创新论坛上表示，正在加深与腾讯、阿里等互联网巨头进行数据方面的合作。
近日也从新华保险的全资电商子公司新华世纪电子商务有限公司（下称“新华电商”）了解到，其正在与网络大数据合作；“大数据工场”是新华电商的三大定位之一。
同时，来自阿里金融保险事业部负责人的信息是，多家保险公司对其掌握的客户大数据表现出兴趣。
就数据合作而言，保险业与互联网公司，前者以客户获取、客户维护、客户风险评估为核心诉求，而后者的大数据在用户理解和用户洞察方面有核心优势，双方的业务结合点贯穿从营销到产品研发、再到理赔管理的全流程。
“引流”效果明显
在营销阶段，通过大数据方案，保险电商的交叉销售准确率得到提升。
通过与拥有海量客户社交数据及交易数据的互联网巨头进行大数据合作，泰康人寿的互联网创新产品正在朝精准定价的方向迈进，其从多维的甚至相对混乱的数据中进行筛查，决定保险产品是不是展现在用户面前，也就是实现精准营销。
做到这步很初级，互联网用户可能多少也都已有体会，经常在浏览网页时被推动自己关心或感兴趣的产品，但这点已很重要。
大数据+精准营销，已经被新华电商的一个案例证明，非常有效；至少在“引流”的作用上，精准营销有明显作用。毕竟，互联网业务关注的“流量”、“频率”、“价值的转换”三大要素中，“流量”为首。
已与网络大数据进行合作的新华电商，通过这种合作将保险客户的数据维度进一步丰富，让客户更立体，进一步确定出是谁在买保险，在买哪类保险，他们有什么特征。而事实也证明，这样的尝试已经初步体现出积极效益。
新华电商副总裁杨亿在日前召开的网络世界2015大会上介绍，其在和某大型保险公司的合作中，运用相关模型挖掘成功购买保险产品的高价值客户，分析高价值客户的客群特征，包括基本用户画像和上网行为等，并依此在全网扩充目标客群，最后做在线精准营销的广告投放。上线后的真实效果是，实验组广告点击率比对照组提升了361%。
杨亿称，这说明向同样规模的人群展示广告，经过大数据+精准营销，可以找到更多真正对保险感兴趣的目标客户，促成更多点击与转化。
发挥征信作用
大数据给保险电商的“甜头”没有止步于营销环节。对于以风控为核心竞争力的保险业来说，在理赔管理环节中，如何进一步发挥大数据价值也是重要课题。目前的尝试结果表明，在理赔管理中，大数据可以发挥保险征信的作用。
新华电商将网络对用户的大数据画像和新华保险的真实拒保数据进行融合，通过进行黑名单过滤、重大风险识别以及虚假信息挖掘，建立骗保风险预估模型，提升公司整体业务风险管理能力。
再比如，泰康既有的与阿里数据合作的一个结果表明，对客户的赔付率与其芝麻信用负相关。因此，具有明确数值的芝麻信用可以为其定义客户风险特征提供重要参考。
不仅如此，展望未来，杨亿称，大数据将再造保险价值链。
除了将对除了前述的营销阶段、理赔管理环节产生影响之外，其还将影响到产品研发和资产管理等重要环节。比如，在产品开发阶段，大数据助于预测出险概率、优化定价体系、并采集健康数据用于寿险价值链。

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⑷ 如何为金融机构用户做人群画像

MobTech 5000+标签体系可通过随机森林与逻辑回归两种基础模型建模，并提供混淆矩阵、KS、AUC、IV等评估指标，帮助用户筛选出最适合样本业务场景的优质标签。

⑸ 金融机构的客户画像哪个机构做的专业

那除了中科聚信应该没有哪家比得过了，这个机构一直都是跟各大银行合作。

⑹ 金融产品查询平 台所说的智能匹配和用户画像是什么概念

以搜搜出单App为例，系统会记录和分析用户的行为轨迹与喜好，并从数十万产品的数据库中匹配最适合的金融产品数据，把用户想看、常看的产品智能推荐到首页。

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1、用户属性

一般来说，用户属性又包含了以下常见的指标：用户的年龄、性别、设备型号、安装/注册状态、职业等等用户静态特征。这里的用户性别既可以指自然性别，又可以指购物性别。自然性别是指用户的实际性别，一般可通过用户注册信息、填写调查问卷表单等途径获得。而购物性别是指用户购买物品时的性别取向，可能一个实际性别的女的用户，但是经常购买男性性别明显的商品，那么她的购物性别就是男性。

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用户行为即通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。常见的用户行为分析包括了：用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。

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用户消费包含了用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品等等内容。分析用户消费就是要细分用户喜好的商品品类，这样一来给用户推荐或营销商品的准确性才能越高。

(7)金融保险客户画像扩展阅读：

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