大数据时代下客户立体画像在银行业应用研究

孟成

摘 要：随着社会的不断发展，我们进入了信息化时代，在二十世纪互联网新形势下“互联网+”发展起来，作为一种新形式的互联网，信息的普及和传递，大大的带动了经济发展和不断的变革。它应用于社会的各个行业中，它的诞生让传统行业出现了新的生机和活力，传统行業在利用信息和互联网大的平台进行优化和融合，创造了巨大的经济效益[1]。现在的银行在这方面的应用也是十分广泛的，作为经济的主要力量，银行业很好的诠释了大数据下的“互联网+”。银行业如何在当下时局发展成为研究的课题。

关键词：大数据 标签 画像 银行业应用

网络化时代的到来，银行如何在其中逆流而上，又是怎么寻找商机对于银行业是一个全新的挑战。伴随着社会的信息化，人们对于信息技术的认知，越来越多在互联网上操作生活，给人们带来了便利的生活条件。 “用户画像”诞生了，根据人的社会属性，在人与人交往、沟通中产生了许多生活上的行为习惯和消费形式，具有标签化的用户形成的。给人们贴上一系列标签，具有了每个人鲜明的特点，这样把复杂的人们简化成容易被社会认知的一类人，方便于社会生活。对于银行业，有了一个人的画像，能够为客户更好的服务并且提供最佳的相关产品，最终掌握住客户。

一、标签是什么

人们本身在生活中可以贴上许多标签，微博上有各种美食达人、旅行达人、美妆达人、摄影爱好者、明星大咖、演员都是针对不同人群贴上的标签。对于银行业来说对客户进行标签，多角度，深入挖掘客户的特征，如风险类型、年龄大小、消费行为，性格喜好。在提供客户标签的同时要全面的、充分的、去分析研究用户的各种社会属性，避免一些错误的信息，交叉和重复造成不合理的资源浪费。为银行业提供准确的信息资源、数据、工具的支持，让银行做出最合理的判断[2]。当然，这样的用户标签也是需要不断更新，随着人员的变化而变化，还要在社会媒体、公司单位等等去完善，让用户标签更加具体，更加真实的描绘出来。

二、标签怎么建

大数据时代的来临，为社会发展提供了便利，也为银行业标签的设置提供了基础，标签是需要大数据提供数据支持，对大数据进行分析和加工得到。银行在各个渠道获得数据，再进行整理，归纳，分类，对复杂的大数据提炼出对银行有用的精华，建立统一的数据库，给每一个客户贴上标签。

三、画像怎么描

一般来说，客户立体画像是通过给贴上的“标签”与“整合”的一系列过程，在客户的信息形成中，得到客户独有的标签，通过大数据分析让标签更加多样化和具体化，组合成多维的立体客户信息全貌，方便了企业了解客户的信息，例如客户的形态特征、消费理念、客户喜好等等。各行各业都会通过大数据，具体数据具体分析，解决各个领域的专业画像；那么立体画像和专业画像是有区别的。

1.立体画像。通过对数据的深入分析，多方面的整合客户的特征，通过多维的标签，建立客户为中心的，围绕客户交易、资产信息、信贷信息等客户的立体画像。这些信息去整合一体，在孤立中探索其中的内在联系，形成准确的客户立体画像。企业能对风险把控，为客户找到适合的产品，为企业提供决策的资源支持。

2.专业画像。在大数据时代和标签相互结合分析，利用同一的平台进行整合，形成各个领域专业画像，例如推销画像、财产画像，让用户画像具体的应用到与客户推销和财产管理等等多种领域，成为银行判断客户潜在信息，预测未来风险，及时把握客户资源，促进推销的成功。

客户画像不是一成不变的，需要根据客户环境或者客户情况变化，行为习惯变化、心理变化等适当的调整，使得客户画像更加接近当事人的具体情况。并且客户画像也不会是一定准确的，还需要在后期进行再判断，再定期修正，各角度的进行整合管理，避免不必要的信息误差，降低交易风险，从而影响银行的决策。

四、标签怎么用

标签要整理与组合起来形成客户立体画像才能起到重要的作用，但是也不是唯一的作用。一个标签不能完整的了解客户，不能客观的认识客户，只有多维的标签才能真正的认识客户，体现出标签的价值。使用文本进行深度挖掘、语言处理、预测算法等技术，对用户标签进行相关性、全面性、客观性、多角度的展示，也是建模的过程，达到客户用户目的[3]。标签建模包括了几个环节；场景分析、制定策略、确定标签、策略的执行、效果反应，完善标签，反复的修改完善，实验取证，实现标签的准确无误，精确的实现企业的目的。可以见得这些都是大数据时代带来的成果，在商业、市场等领域利用大数据，通过标签的建构和组合，应用在具体领域，找到客户和企业价值，寻找正确商机，实现数据社会的增值。

五、结束语

互联网的产生，带领着各行各业的发展，用户立体画像在银行业的应用是十分广泛的，需要进一步的探讨和研究。作为银行业要实现客户的个性化服务以及对用户进行信用的评价和风险评估等方面都有着十分重要的作用。客户的立体画像也必然促进未来银行业的发展。

参考文献

[1] 胡明国.大数据时代下客户立体画像在银行业应用研究[J].中国城市金融，2016（1）：40-42.

[2] 俞枫，苑博，叶小同，etal.大数据技术在金融行业风险控制中的应用探讨[J].新经济，2016（36）：52-53.

[3] 魏强.大数据征信在互联网金融中的应用分析[J].金融经济，2015（8）：11-13.