随着以Facebook和微信为代表的社交网络平台迅速崛起，社交网络曾经成为互联网最大的流量入口，第三方领取、基金、众筹和O2O等金融产品的植入，添加了社交网络的金融属性，并催生出社交金融。作为大数据的重要内容，在线社交数据包括了海量的客户行为、社交话题和网络关系，基于对社交数据的发掘与剖析，获取用户的行为偏好、意见诉求和心思活动，可以无效补偿传统金融买卖中只保存后果数据而短少进程数据的缺乏，并将用户的社交属性与金融机构的信誉属性、活动属性、风险管理属性和杠杆属性婚配，促进社交金融不时退化。

　　社交数据的使用场景

　　社交网络是一种在信息网络上由社会集体集合及集体之间的衔接关系构成的社会性构造，次要包括关系构造、网络群体与网络信息三个中心要素，这三个中心要素也构成社交数据的重要来源。社交数据不只是微信微博聊天分享工具中的信息，还包括地图、外卖等APP中的信息，从狭义数据类型来说，电商、交友、视频、搜索、餐饮和人机交互数据都可定义为社交数据。

　　互联网企业是交融社交网络与金融功用的先行者，凭仗在社交数据剖析与使用方面的先发优势，减速数据整合，积极规划金融社交数据集成使用，尤以百度、腾讯和阿里巴巴最值得关注。面对互联网企业来势汹汹的跨界竞争，金融机构曾经留意到大数据中包含的宏大红利，并寄希望依托社交数据向互联网金融转型。目前，社交网络被国外金融机构视为引流、获客、营销的潜在市场，社交数据也被使用于量化投资、批发、征信、电商等范畴，并完成了宏大的市场价值。受此启示，国际商业银行纷繁试水，依托微博、微信或自建平台等方式，展开品牌宣传、在线社交和线上营销活动等提升获客才能，力图用高频在线社交活动带动低频银行买卖业务，真正完成业务转型开展。结合国际外商业银行的业务虚践，社交数据次要可使用于以下四个范畴。

　　基于社交数据的客户剖析

　　客户画像。次要分为团体客户画像和企业客户画像。基于银行现有的公司、团体客户数据，打通银行外部数据和社交数据，应用客户细分等模型逐渐完善客户标签体系，构成片面、深化、静态的客户拼图，无效提升对团体客户的精准营销才能和客户关系管理才能。客户生命阶段洞察。结合客户在社交平台上发布的材料和形态，再结合其他行内外信息，推算客户经理“人生大事”（失业、买房、婚姻）的大致节点，并在适宜的工夫营销适宜的产品。

　　客户生态圈剖析。经过客户社交数据剖析发掘客户间的资金往来、生活交往圈，基于客户关系拓展效应展开同理心销售等针对性的客户营销，到达丰厚客户画像的目的，为下一步经过关系圈营销批量拓展客户提供信息根底。

　　基于社交数据的营销管理

　　客户获取。应用社交数据发掘潜在团体客户。例如应用客户在社交平台发布的地位（寓居、任务）信息，发如今本行资产较少，但实践消费才能较强、资产较多的潜在高端客户，提升客户在银行的资产程度，提供精准的产品和资产管理效劳。

　　特性化产品引荐。从社交平台抓取客户行为数据，剖析团体客户的兴味喜好、消费习气、阅读行为等客户特征。经过剖析客户的行为特征，结合团体客户画像，发掘客户的金融需求，为客户提供婚配的产品引荐。可树立团体客户特性化引荐零碎，在团体客户运用手机银行、网上银行、自助机具时，由零碎自动完成产品的特性化引荐。

　　公私联动。基于社交数据，发掘团体客户面前的企业及行业信息，开掘圈内其他潜在公司客户与现有公司客户在产品和业务上能够存在相反的兴味点，对客户、客户公司以及圈内其他企业展开营销活动。关于银行外部存量企业客户，可将其员工归入银行团体客户资源池，尤其是高层管理人员、初级雇员，以产品组合式的批量营销为主，鼎力开展团体业务。

　　基于社交数据的风险管理

　　信誉评级。社交数据极大丰厚了征信模型的变量，以社交数据为根底采集多源数据，一方面承继了传统征信体系的决策变量，注重深度发掘授信对象的信誉历史；另一方面，将社交数据中未经“包装”的关键信息归入思索，愈加真实片面地反映客户实践状况，如分组标签、天文地位、缴费记载等。

　　授信审批。结合银行外部数据与社交数据，深度发掘客户衍生特征（如风险特征、用户偏好、用户志愿、用户属性等），对客户信誉状况停止疾速剖析评价，结合量化模型确定授信额度，完成疾速、实时的存款审批流程。借助包括社交数据在内的大数据授信是对传统授信办法的无益补充。

　　基于社交数据的舆情监测与处置

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　　社交媒体作为重要的用户心情发布平台，其数据的引入极大丰厚了市场心情信息的来源渠道。银行可以抓取社交平台上客户对银行以及银行产品和效劳的评价信息，并经过技术处置停止正负面判别，及时掌握负面信息并提出应对措施。同时，银行也可以抓取银行同新生的改变世界的企业将会诞生，从而更好的服务整个人类世界，走向更高科技的智能化生活。业的舆情信息，理解同行的先进做法，作为本身业务优化的自创。从而到达更精确更快地理解客户需求，掌握竞争对手的静态，及时无效地控制银行名誉风险、监测市场言论和用户行为。

　　商业银行使用社交数据的难点

　　假如数据价值变现是大数据使用的最终目的，那么社交数据搜集、处置和剖析则是社交数据价值发掘的关键。相较于国际互联网企业在社交范畴中的先发优势和极强的客户粘性，商业银行使用社交数据面临数据获取和联通难度大、技术储藏缺乏、数据场景对接、客户隐私维护等一系列成绩。特别是面对体量庞大、来源普遍、品种单一的社交数据，如何从中摘取并使用与设计场景婚配的数据，而不至于迷失在浩繁的数据资源中，需求商业银行停止统筹规划。

　　难点一：数据获取剖析处置难度大

　　数据的归集、提炼与婚配是困扰社交数据使用的一大难题。虽然每天发生的社交数据体量庞大，但是商业银行要想获取这些数据也并非易事。目前，商业银行获取社交数据的方式次要有两种：一是借助微博、微信等社交平台，如微信银行等；二是自建社交平台，如工银融e联战争安天下通。前者面临数据获取次要依托协作和购置，需求破费昂扬本钱。后者虽然摆脱了对第三方平台的依赖，但也面临社交网络开发、管理和运营投入较高的成绩。

　　商业银行还需对数据停止智能化的处置和剖析，从中发掘有价值的信息。由于社交数据存在规范化、精确性、完好性低、应用价值不高的状况，这大大降低了数据的价值。同时，在数据存储环节，存储构造化数据的关系型数据仓库已不适用于类型复杂的社交数据；在数据处置和剖析阶段，社交数据包括海量的非构造化数据（文本、图像、音频和视频等），且数据之间又构成了复杂的网络构造，远远超出了传统数据模型的处置才能。

　　社交数据最终与商业银行现有客户信息的婚配异样复杂。由于商业银行在运用内部社交数据时，难以精确界定用户的身份，从而难以将社交用户与行内客户树立逐个对应的关系，无法将社交信息关联至行内客户的资产和买卖数据，招致需求依托精准客户画像搭建的使用场景无法最终完成。

　　难点二：场景使用落地难

　　基于互联网和大数据的金融创新形式层出不穷，场景和产品同质化竞争加剧，如何突出使用场景的差别化和竞争力，并围绕场景有目的的获取数据、发掘数据是社交数据使用的重要难题。虽然目前社交数据在诸多范畴失掉了使用，但是关于商业银行而言，究竟应该从哪个范畴、哪种客户率先展开社交数据使用场景的搭建仍不是一个复杂的决策。复杂照搬照抄他行的做法，能够并不契合各行业务开展的实践需求和研发才能，如何依托本身实践，从完善业务体系和运营才能的角度用好社交数据，更考验商业银行的管理和决策程度。

　　社交数据使用的每个环节都需求依托专业人员完成。社交数据的使用仍属于重生事物，过来商业银行在该范畴并无临时的规划和储藏，这招致现阶段社交数据使用缺乏足够的专业人才和知识储藏。而且作为一种新型数据，其与传统数据的处置办法并不相反，在传统业务人员只懂得如何处置构造化关系数据的状况下，很难经过培训学习等方式掌握社交数据的新型处置办法，只能经过招募新员工的方式尽快补充社交数据工程师。在这种状况下，容易呈现会处置社交数据的人才并不理解银行业务，熟习银行业务的人才并没完全掌握处置剖析社交数据的办法，招致社交数据的运用与实践业务需求相脱离的成绩。

　　难点三：客户隐私缺乏维护

　　处置客户信息的开放与隐私维护两者的关系也是商业银行使用社交数据的一大难题。一方面，使用社交数据需求是尽能够多的搜集不同类型、不同来源的客户社交数据；另一方面，社交数据中包括了客户的少量私密信息，客户不愿信息被任何团体和企业获取运用。目前，社交数据的使用并无明白运用标准，用户隐私维护也成为无法逃避的成绩，终究哪些数据能用、能用多少，如何掌握社交数据运用的尺度，并无可参照的行业规范，更多的是由社交平台自行掌握。维护用户隐私是商业银行使用社交数据的前提，也是搭建各种使用场景的最大应战。假如商业银行和社交平台在协作运用社交数据时没有明白的制度规则，不只无法无效运用社交数据，反而会引发客户的恶感以及对团体隐私泄露的担忧，对商业银行发生不信任感。因而，推进社交数据开放、使用和共享的同时，无效地维护公民、企业隐私，将是商业银行使用社交数据的严重应战。

　　商业银行使用社交数据的对策建议

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　　社交数据使用是一项零碎工程。用户行为形式的改动，社交数据规模的迸发式增长，以及数据剖析办法的完善，都减速了社交数据的商业化使用进程。无论是互联网企业还是商业银行，都在努力尝试使用社交数据剖析用户的行为、动机、志愿和心情，为用户量身定制金融产品与效劳。面对社交数据使用中面临的诸多难题，商业银行必定要在充沛自创国际外互联网企业和金融机构使用社交数据的经历根底上，构成一套明晰完好的社交数据使用形式。

　　拓展数据积聚渠道，打造数据处置平台。在数据获取方面，商业银行应坚持“两条腿”走路，尽能够扩展社交数据来源。一方面，依托商业银行网络终端，增添并完善社交功用和属性，构成完好的社交网络。打通外部各终端的数据联通，完成行内外数据信息资源的统筹管理和集中共享。另一方面，增强与互联网企业的协作。经过与互联网企业签署战略协作协议，共享客户信息资源，提供专业的金融效劳，也可以经过直接购置内部数据等方式，获取来自互联网、物联网和电商等渠道的资讯、社交行为、物流和客户电子买卖行为信息等丰厚的数据资源。

　　同时，依据社交数据来源的次要渠道、类型和内容，有针对性地树立大数据处置根底平台，强化软硬件处置才能。树立效能高、本钱低的大数据处置根底平台，为剖析发掘任务奠定坚实的数据根底。详细可从两方面动手：一是引入低本钱、容错性和扩展性强的散布式架构，处理数据集成设备资源瓶颈成绩，进步大数据加工处置才能，以及海量数据的存储和剖析处置才能。二是借助大内存、零碎级复制等新技术，提供高效能的大数据效劳才能，完成关于高密度流数据的采集、存储、计算、分发和耐久化等的疾速处置。

　　完善社交数据使用战略，构成差别化开展形式。商业银行在社交数据使用范畴有所作为，要么成为掌握海量无效社交数据的机构，要么成为拥有弱小数据剖析才能的机构。因而，商业银行要确立明白的社交数据使用战略，依托业务优势和目的客户群体，拓展数据获取渠道，增强场景改造创新。场景和产品的开发必需立足不同类型机构的竞争优势，在依照价值奉献和行为偏好对客户停止分层的根底上，优先从“小而精”的使用场景动手，逐渐探究特性化、差别化的社交数据使用战略。依照业务了解、数据了解、数据获取、数据剖析和模型部署等步骤剖析和使用社交数据，经过确立社交数据使用场景指点业务数据和社交数据的提取，增加数据损失，完成数据价值最大化。

　　增强专业人才队伍建立，树立柔性团队组合。在专业人才队伍建立方面，商业银行一方面可以增强与高校和科研院所的协作，树立社交数据专业人才结合培育机制，有规划地树立专门的数据迷信家团队，从久远开展的角度，逐渐加强大数据专业人才的培育和补充。另一方面，可以经过参股、收买等商业运作，增强与社交平台或专业数据处置公司协作，处理社交数据使用人才的燃眉之急。

　　树立跨部门的社交数据使用柔性团队，团队中既要有熟习大数据使用的专业剖析师，也要有熟习各条线业务的专家，充沛发扬数据剖析师和业务专家的配协作用，完成技术与业务部门的联动协作和共享交流。由柔性团队展开业务探究性需求的研发创新，再将经过实验成熟的模型投入实践使用场景。经过数据探究、原型设计，到达精确完成业务需求，迅速对市场做出呼应的目的。

　　树立社交数据外部运用制度，维护用户信息平安。商业银行应高度注重社交数据的隐私平安及运用标准，将社交数据的采集和运用归入银行保密管理委员会任务范围，并针对社交数据运用流程和操作顺序，制定严厉的规章制度和管理方法，编写社交数据使用标准手册，供社交数据运用者学习恪守。设置严厉的社交数据运用权限分级与岗位权限控制，经过完好的受权管理体系确保社交数据的私密性。施行数据剖析师的准入管理，停止严厉的培训与考核。采取相应的技术手腕，确保社交数据在使用前完成权限控制和数据脱敏任务。

　　（作者单位：中国社会迷信院财经战略研讨院,中国工商银行博士后科研任务站）

　　

（责任编辑：邓慧怡 HN113）