借钱难吗？看互联网金融如何通过大数据超越银行？(2)

二.用金融科技破解互联网金融难题

面对着获客的难题，很多互联网金融企业都在想着自己的办法，可谓是八仙过海各显神通，但是其中有一种思路得到了几乎所有机构的认同，这就是借助大数据的力量实现互联网金融的风险控制与客源筛选。真正将大数据应用到互联网金融实践中是如何做的那?瀚哥最近在研究恒昌公司的案例的时,发现了其中的玄机，今天我们就来看看，恒昌是如何应用大数据实现或互联网金融获客和风险控制的，大数据金融到底该怎么做？

近年来，随着移动互联网的快速发展，以智能手机为代表的互联网金融终端已经成为了几乎所有人的数字器官，记得有段子曾经说：我们每天和手机待在一起的时间远超过和老婆呆在一起的时间。所以，收集以手机为代表的智能终端的数据就成为了互联网金融企业构建大数据应用的底层基础。那么，我们就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。根据瀚哥的研究，恒昌的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。

二是数据的分类整理。在第一步收集的数据基础上，恒昌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。