大数据对金融贷款行业有什么优势，有什么趋势，有什么效果 ？

所谓大数据，网上有各种各样的说法，有从技术上分析的，有从营销角度解答的。技术方面的东西我就不多说了，简单说一下营销方面的应用，总的来说就是一个如何获得精准数据进行精准营销并促成销售转化的问题。在一个庞大的数据库内，通过各种各样不同的标签的交叉，去定义出一个群体，这个群体具有什么特点，又会产生何种需求。　

针对金融贷款行业来讲，得到高品质的贷款顾客，关联着她们的销售业绩和收益，如何获得高品质顾客毫无疑问是很重要的事儿。坚信踏入信贷圈的同行业们，所有人常有自身的一套获客方法。有的较为传统式，有的较为好用。可是，是不是可用也需看是不是合乎信贷员的工作习惯，如今，就来聊一聊怎样高效率获客吧。

随着移动互联网的快速发展人人都离不开手机，以智能手机为代表的互联网金融来看看基于手机这种数字器官的大数据金融到底该如何做？

一，是数据收集。根据我的研究，大数据收集分为以下几个部分：首先，通过自有平台将平台上的个人贷款平台、账单催收平台的数据一点点地打通，实现自由数据的收集与归并。其次，通过用户授权，取得与智能手机相关的电信数据、信用卡交易数据、电商购物数据等等。第三，通过网络爬虫技术收集基于互联网公开的数据。通过数据的收集与整理实现了大数据使用的第一步，拥有数据。

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二，是数据的分类整理。在第一步收集的数据基础上，将整个数据体系进行了一个全方位的梳理，将客户的自然属性，比如说年龄、性别、社会交际、职业、地理定位甚至个人喜好与偏好进行处理。在这个处理之中，可以通过数据的初期处理,发现用户的特征和偏好，从而为业务的发展奠定基础。举例来说，通过数据处理发现，四十岁左右的中年人会比二十多岁的年轻人拥有更多的借款需求，每次借款的金额也较大，但是年轻人的消费动力更足，虽然每次的借款金额不多，但借款次数很多，这种多次小额借款的年轻人群体,因为其消费的特征，可以很容易地对其进行分析，是进行长期客户培养的重点人群，再加上随着其年龄的增加，其借款的实力和需求也会上升，从而为获客奠定基础。此外，通过人群初筛可以发现，高学历人群的借款需求反而较低，以大中专毕业生为主体的群体反而借款需求较高，从而有针对性的进行精准投放，用更少的钱就可以获得足够高的用户转化效果。

三，是数据分析与画像。在数据初筛与分类整理的基础上，机构可以借助数据对客户进行数据画像，什么叫数据画像呢？就是原先客户到底是怎么样的？对于金融机构而言非常难以判断，仅凭客户填写的资料是非常不清晰的，但是通过大量的数据辅助，金融机构就可以根据一条条数据对于要借款的用户进行特征化处理，对用户进行标签化建设，通过标签体系将用户的特征完全描述出来，从而让用户的特征在金融机构面前变得清晰可见，利于下一步的业务推进和风险控制。

所以运营商大数据的特点便是数据信息精确、数据信息全、及时性高，自动化控制、具备合理合法、转换率高、获得率高。有优点的同时也是有缺陷的，数据信息是延迟时间下达的，一般是t+1，t+2，t+4....。

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