金融公司的四大痛点

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金融公司的四大痛点，您中招了没有

自2012年大数据的兴起，互联网市场经济越发升级，中国金融企业纷纷向BAT学习经验，尝试利用大数据技术解决产业变革，用户数据问题。伴随着越来越多的金融企业的加入，在寻求数据应用的同时，互联网人才稀缺，数据稀缺，工具稀缺，以及没有业务场景，都成了金融企业痛点。

一、互联网人才稀缺

金融平台以金融业务为主，互联网产品开发只为辅助，因此对互联网人才需求量不高，却产品专业性高，而且互联网金融平台，引入专业互联网技术人才做专项开发，成本高，而且开发周期长，这是导致大部分小型金融公司并没有什么互联网人才。大型互联网金融公司可通过成熟的产业经济，组建一个互联网金融团队，这些技术开发人员不单专业技术过硬，还需了解金融业务流程。

金融公司互联网人才培养最好的方式是有过互联网金融项目开发经验，不单单技术过硬，业务也熟悉，知道如何搭建金融产业架构，哪些产品有哪些属性。中国很多互联网人才都聚集在BAT等互联网公司、传统科技公司，而一般金融企业则需花费更高的价格才能引入这些人才。

对于大型金融平台实力引进BAT等互联网企业人才的同时，也伴随着人才流失率比较高。其主要原因是科技公司与金融公司的文化冲突跟行业壁垒。金融企业一般将互联网开发人才从外部引入为主转向外部引入为辅，内部培养年轻一代为主。

二、数据稀缺

金融企业常常为了获客，则需要从外部数据公司花大价钱购买，包含其客户的手机号，客户电商消费金融，客户资产情况，客户负债情况等等隐私数据。很多金融公司为客户数据打标签，对客户进行画像，庞大的工作量更像是完成了一个大数据应用。然而这些数据只有结合场景才能产生价值，数据梳理必须与业务相结合才能获得业务部门的认可。

数据变现过程很难得到部门认可，这也是金融公司部门业务开发缺乏科学性。

金融企业可以从业务进行梳理，从业务需求和业务场景出发，进行数据梳理和标签建设，这样才可以发挥数据的价值，不要幻想一次建立一个大而全的数据标签体系，几年不用修改它，标签和用户画像是动静结合的过程，业务需求变了，一些标签就要改变，除了人口统计学标签等基本标签变化少的情况外，同业务场景结合的标签都存在变化的可能。数据梳理和标签建设是目前数据库营销和数据风控常用场景的关键。

三、缺少工具

中国互联网金融发展历程远短于美欧等发达国家，自2011年以来至今的互联网实质性金融发展阶段。在互联网金融发展的过程中，国内互联网金融呈现出多种多样的业务模式和运行机制。互联网金融是属于一个新型行业，中国缺少标杆性金融产业，也就缺少工具平台。

而这些工具具有的功能可以帮助金融企业实现数据变现，但是其技术是建立在互联网平台之上的，面对客户行为数据和大量客户数据请求时，其处理效率会有较大的问题。另外其高额的购买、实施、维护成本也成为一个应用的瓶颈，上千万到上亿的费用是很多金融业不愿意承担的，只能用于规模大一些的金融企业。

四、缺少业务场景，更难挖掘用户

所有金融公司在谈及产品销量跟客户需求的时候，都是很难第一时间分析跟得出相应的推荐产品，最终导致客户成交量效率大大降低。与此同时对于业务员的离职与客户数据的丢失也无从查起，对于渠道开展跟业务拓展直至订单完成，分成很难得到一个标准性的确定，更无法激发员工工作效率，获得更多的客户资源。

梳理客户数据，为客户数据打标签，进行用户画像，寻找客户数据变现场景，这些都是脏活累活，金融企业员工不愿意做，也不太好做。对于金融企业对订单成交为业绩，对于企业影响，品牌营销都很少愿意话费更多精力跟时间。

金融公司通过使用技术手段让业务人员参与了客户变现过程，自然将企业影响跟品牌营销结合起来，客户数据的加工和处理也围绕着业务绩效的考核，对于企业营销跟品牌影响都由业务员通过客户变现的过程去实现，能更好激发员工的热情跟企业情怀。