金融行业解决方案

为金融行业客户提供包括智能网点、智能营销、风险控制、辅助产品研发、辅助投资决策等一系列解决方案,不仅帮助金融客户更好地了解用户、筛选用户、获取用户,更能辅助客户进行新产品研发和投资决策。

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方案概述

基于百度独特的互联网用户行为数据,挖掘提炼用户画像和行为特征;依托深厚的技术底蕴和领先的人工智能技术,理解、识别、获取用户。针对银行、互金、保险、证券等金融机构从最初了解潜在用户,到识别低风险、高价值客户,再到有效获取目标用户的需求,相应提供智能网点、智能营销、风险控制等解决方案。在新产品研发的场景下,提供基于金融画像的辅助解决方案,帮助金融客户设计更符合目标用户群的新产品。在证券投资决策等场景下,提供基于百度海量数据提炼的量化因子等投资辅助决策方案。

应用场景

  • 洞察潜在用户

    银行等机构希望获取更多到达网点用户的画像,智能网点方案帮助其洞察潜在用户,提升服务质量。

  • 识别高价值用户

    基于金融机构存量用户进行画像分析,帮助金融机构了解用户短期意图和长期兴趣,有效识别高价值用户。

  • 筛选低风险用户

    通过各类反欺诈方案、信用评估模型等产品,辅助金融机构及时评估用户风险,筛选出低风险用户。

  • 辅助产品研发

    帮助金融机构根据用户群特点设计更有针对性的金融产品,如某垂类信贷产品。

  • 辅助投资决策

    基于百度海量数据挖掘,产出如“中小企业景气指数”等各类指数以及量化投资因子,辅助证券投资决策。

方案优势

  • 可灵活组合的方案

    各类产品方案及多种交互方式,支持金融客户根据不同实际需求进行灵活组合。

  • 丰富独特的数据

    覆盖多条产品线,累积大量用户行为数据,基于海量数据提炼独有的金融类大数据因子。

  • 全球领先的技术

    深厚的技术底蕴和领先的人工智能技术,帮助客户准确了解、识别、筛选、获取用户。

客户案例

  • 背景:当前市场上存在着车主需求与车险供给之间的矛盾。某保险公司因识别风险能力不足,导致车险赔付率过高,致使2016年营业额亏损。

    方案:将保险公司基于“从车特征”的风险识别模型,结合大数据车险 “从人、从道路、从环境、从驾驶行为”等海量数据提炼出的多维度风险识别模型,更准确地识别用户的风险系数。 对于不同风险用户给出对应风险评分,保险公司可根据“车险分”提供给用户不同折扣的保费。

    效果:一方面,通过“降低优质用户的保费金额”而大幅度提升承保率;另一方面,通过“降低保险公司的整体赔付率”提升了企业的效益额。

  • 背景:某银行有一款产品的用户群与互联网用户匹配度较高,基于传统的信贷风险评估因子之上,还需要引入有效的互联网风险因子,帮助其提升信贷风险评分模型的效果。

    方案:在和百度数据融合的基础上,某银行在其自有风险评分模型中引入了百度的各类信息验证服务和金融画像因子。

    效果:模型的提升效果远超预期。