電信運營商大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實體選點中的運用

王春

【摘 要】隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，運營商開始基于海量數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)開發(fā)和應(yīng)用服務(wù)，因此電信運營商應(yīng)重視并建立大數(shù)據(jù)體系，發(fā)掘大數(shù)據(jù)價值，為行業(yè)客戶提供新型增值業(yè)務(wù)。以金融行業(yè)實體選點中運用大數(shù)據(jù)為例，闡述運營商挖掘大數(shù)據(jù)價值的模式，并分析運營商在金融行業(yè)運用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，包括數(shù)據(jù)全面充足、數(shù)據(jù)可持續(xù)、數(shù)據(jù)可利用等，還進一步剖析運營商運用大數(shù)據(jù)增值的步驟、在金融行業(yè)選點的模型等。

【關(guān)鍵詞】電信運營商 大數(shù)據(jù)運用 金融行業(yè)

1 引言

當(dāng)前中國移動電話使用數(shù)達到11億，固定電話使用數(shù)達到2.5億戶，寬帶使用戶達到1.4億。最近20年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，中國移動、中國電信、中國聯(lián)通三大電信運營商每天均獲取海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。根據(jù)對用戶實名制接入網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的要求，這些數(shù)據(jù)更是和實名人一一對應(yīng)，通過現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便可描繪真實用戶的實際生活軌跡。

與此同時，運營商在互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展中扮演智能管道角色，可以便捷地獲取用戶在移動互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)中虛擬社會數(shù)據(jù)的能力。這使得電信運營商可跨越虛擬顯示，擁有實體和虛擬社會兩類數(shù)據(jù)，并通過用戶實名制的號碼屬性，將這兩套數(shù)據(jù)進行無縫銜接，實現(xiàn)對用戶的全面畫像，向數(shù)據(jù)使用部門展示用戶的生活以及消費習(xí)慣，便于開展個性化服務(wù)。基于此，本文將首先分析電信運營商的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式，繼而以金融行業(yè)銀行實體網(wǎng)點選擇為案例，對具體的應(yīng)用情況加以剖析，包括電信運營商具備的數(shù)據(jù)優(yōu)勢及在實體選點中的步驟和模型。

2 電信運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式

2012年以來，全球多數(shù)電信運營商均開始涉足大數(shù)據(jù)發(fā)展領(lǐng)域，具體可分為兩類，包括數(shù)據(jù)開放和應(yīng)用服務(wù)。

在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用服務(wù)方面，電信運營商可以向外部合作伙伴適度開放歷史積累的數(shù)據(jù)資源，在法律法規(guī)允許范圍內(nèi)，在保障客戶隱私的前提下，基于行為科學(xué)的研究成果，對用戶歷史數(shù)據(jù)開展分析、畫像，進而預(yù)測用戶未來行事。并在該顆粒度變粗后封裝為服務(wù)成果，對外部提供信息咨詢服務(wù)，形成商業(yè)盈利的核心競爭力，為企業(yè)創(chuàng)造新價值。

具體來看，電信運營商通過基站、CRM系統(tǒng)等已經(jīng)采集龐大用戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括精準(zhǔn)的用戶位置信息、包括時間周期的位置移動信息及基于通信數(shù)據(jù)的用戶真實社會網(wǎng)絡(luò)信息，通過對這類歷史沉淀數(shù)據(jù)進行挖掘、建模和封裝打包，可為行業(yè)客戶提供基于用戶行為的相關(guān)服務(wù)。由于顆粒度粗化，這類大數(shù)據(jù)服務(wù)不會暴露用戶個人隱私，只是基于群體的數(shù)據(jù)展現(xiàn)群體的行為結(jié)果，如某個時間周期、某個地點的人流量、以及這股人流量的日常行蹤、話費或流量消費習(xí)慣等關(guān)鍵影響因素，并將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果以較粗顆粒形式呈現(xiàn)，提供給集團客戶。例如基于基站獲取的位置數(shù)據(jù)，可開展定點區(qū)域客流、交通路況等分析，為零售企業(yè)企業(yè)、交通部門等提供有關(guān)人流密度、運動規(guī)律的建議。

下面將以金融行業(yè)銀行實體網(wǎng)點選擇為案例對國內(nèi)電信運營商的大數(shù)據(jù)應(yīng)用情況進行詳細分析和說明。

3 電信運營商大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實體選

點中的運用

以往，金融行業(yè)中銀行實體網(wǎng)點選擇主要依賴于專門的調(diào)查公司通過人工來獲取不同地點的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，不僅耗時耗力，而且由于樣本的隨機性、人工調(diào)研的費用高、時間段等問題，往往會縮減數(shù)據(jù)項并降低對數(shù)據(jù)周期的要求，在人工統(tǒng)計過程中也容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)有較大誤差的情況。

3.1 電信運營商具備數(shù)據(jù)優(yōu)勢

電信運營商基于行業(yè)優(yōu)勢，數(shù)據(jù)獲取方便，數(shù)據(jù)樣本容量大且周期長，優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：

（1）數(shù)據(jù)充分：電信運營商經(jīng)過20余年的經(jīng)營，通信用戶數(shù)超過一億，積累的用戶數(shù)據(jù)海量而且豐富，符合大數(shù)據(jù)挖掘的量級需求。首先，根據(jù)國家要求，電信用戶已經(jīng)實現(xiàn)實名制，用戶需提供實名信息方可繼續(xù)使用或入網(wǎng)，實名信息內(nèi)容維度豐富，包括身份證號以及由此可判別的性別、年齡、生日、出生地，還有用戶的工作單位、職位等；其次，電信運營商通過BI系統(tǒng)，可以了解用戶的電信消費信息，例如所使用電信套餐類型、ARPU、流量使用情況和頻次、通話頻次、各類增值業(yè)務(wù)選擇及時間周期、通話對象、頻次、時間、在網(wǎng)時長等；再次，電信運營商可通過基站定位等方式，較為精準(zhǔn)獲取用戶在不同時段的地理位置信息以及相應(yīng)的頻次；最后，電信運營商作為智能管道提供網(wǎng)絡(luò)，能夠獲取用戶在互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的訪問信息，如訪問時間、每次訪問時長、訪問網(wǎng)址等。

（2）數(shù)據(jù)可持續(xù)：由于號碼的持續(xù)使用，且通信網(wǎng)絡(luò)7×24小時服務(wù)，電信運營商可以在用戶開機時一直獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的可持續(xù)性和一致性。

（3）數(shù)據(jù)可利用：電信運營商對海量數(shù)據(jù)進行第一輪粗加工和分析，更加精準(zhǔn)、高效地分析出用戶的共性行為，再根據(jù)政府和企業(yè)的定向需求，輸出粗顆粒的報告和應(yīng)用數(shù)據(jù)，既能避免用戶個人隱私的泄露，又能滿足業(yè)界應(yīng)用需要。

3.2 電信運營商大數(shù)據(jù)在選點中的應(yīng)用步驟

（1）行業(yè)掃描：通過桌面研究及一手調(diào)研數(shù)據(jù)，了解行業(yè)特點，獲取政府和企業(yè)客戶的真實需求痛點，并開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理，結(jié)合自有數(shù)據(jù)資源現(xiàn)狀與行業(yè)客戶需求。

（2）產(chǎn)品建模：針對行業(yè)重點潛在客戶開展深入訪談及調(diào)研，根據(jù)行業(yè)客戶的產(chǎn)品思路、體系及形態(tài)，建立產(chǎn)品邏輯模型。

（3）數(shù)據(jù)挖掘：根據(jù)行業(yè)客戶產(chǎn)品需求，利用模型對電信運營商大數(shù)據(jù)平臺進行海量數(shù)據(jù)挖掘，并開發(fā)產(chǎn)品可視化界面，固化產(chǎn)品邏輯，形成產(chǎn)品化的決策支持系統(tǒng)，便于行業(yè)客戶使用人員操作。

（4）模型迭代：將上述模型在固定區(qū)域進行試商用驗證，并根據(jù)實際效果開展檢測及迭代優(yōu)化。

（5）投產(chǎn)運營：將產(chǎn)品投入實際應(yīng)用。

作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心，產(chǎn)品的設(shè)計和建模是關(guān)鍵。

3.3 大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實體選點中的應(yīng)用

以運營商大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實體選點中的應(yīng)用為例，可構(gòu)建客流、價值、競爭和成本四個維度的綜合評估模型，包括數(shù)十條數(shù)據(jù)項。其中，客流和價值的數(shù)據(jù)主要來源于電信運營商，而競爭和成本數(shù)據(jù)則來自于外部，具體如下：

（1）客流：關(guān)鍵時段周邊用戶、日常出行用戶規(guī)模；

（2）成本：周邊的房屋租金、管理、人工及運營成本；

（3）競爭：周邊競爭對手數(shù)量級規(guī)模情況；

（4）價值：潛在用戶的支付能力和客戶價值。

為驗證模型的有效性，考慮利用現(xiàn)有已建成銀行實體網(wǎng)點的商業(yè)價值情況信息進行驗證，主要包括業(yè)務(wù)收入、盈利和人流等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。為了方便金融行業(yè)客戶使用，需要有產(chǎn)品的可視化開發(fā)和開放，方便行業(yè)客戶的操作人員可以使用瀏覽器查看相關(guān)結(jié)果。

金融行業(yè)實體網(wǎng)點模型通過對運營商用戶、基站位置和相關(guān)金融企業(yè)網(wǎng)點位置的關(guān)聯(lián)，對金融行業(yè)的實體網(wǎng)點選擇提供指導(dǎo)。電信運營商可以根據(jù)上述用戶數(shù)據(jù)，進一步分析擬選擇地點在上班時間所集聚用戶的通信行為偏好等，形成基于地點的集成數(shù)據(jù)，根據(jù)金融行業(yè)客戶選址時的需求，開展推薦和安排接觸網(wǎng)點。

基站數(shù)據(jù)可以反映某一具體地點人流密集度、人員流動情況、高峰時段等信息，還能反映在某一或數(shù)個基站覆蓋范圍內(nèi)的用戶量、這批用戶隨時間變化的流動趨勢以及同一時間不同基站覆蓋范圍用戶量隨地域不同而呈現(xiàn)的不同量。再結(jié)合用戶的ARPU和其它增值業(yè)務(wù)使用情況，可以判斷某一具體地點所聚集用戶對金融行業(yè)客戶的價值。

網(wǎng)點作為銀行接觸用戶的終端架構(gòu)，其所處地理位置、工作量、銷售量等能反映該網(wǎng)點營銷及其服務(wù)能力。通常情況下，某一地理位置基站并發(fā)話務(wù)量越高，則人流密度大，需要更多為其服務(wù)的銀行實體網(wǎng)點。

上述分析結(jié)果顯示，通過可視化界面的呈現(xiàn)，方便了行業(yè)客戶的員工使用?？蛇\用熱度圖、點陣圖等方式顯示數(shù)據(jù)，使用圖像處理方法使數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果疊加、平滑地展示，方便行業(yè)客戶在需要的范圍內(nèi)尋找匹配自身需求的網(wǎng)點地址。

4 結(jié)束語

面向大數(shù)據(jù)時代，電信運營商需要向信息提供方轉(zhuǎn)型，而電信運營商掌握的最核心數(shù)據(jù)資源就是基于用戶基站位置、電信使用習(xí)慣的相關(guān)數(shù)據(jù)和用戶使用增值服務(wù)的情況，以及在此基礎(chǔ)上建立的大數(shù)據(jù)體系，從而掌握大數(shù)據(jù)技能，發(fā)掘大數(shù)據(jù)價值。電信運營商對內(nèi)優(yōu)化運營效能，低成本高效率地為用戶提供個性化服務(wù)；對外運用挖掘后的數(shù)據(jù)，根據(jù)行業(yè)客戶需求開展數(shù)據(jù)建模，利用已有海量數(shù)據(jù)深入挖掘用戶特征，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的二次營銷，為行業(yè)客戶提供新型增值業(yè)務(wù)。本文在總結(jié)電信運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，對其在金融行業(yè)實體選點中的運用進行了詳細分析，并提出了金融行業(yè)實體網(wǎng)點的模型，而目前這方面的運用還比較少，由于實踐不夠，迭代還較淺顯，未來隨著應(yīng)用的增多，模型將得到進一步優(yōu)化。

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