大量碎片化数据整合成完整的客户拼图,较准确地还原客户的真实状况和实际信用状况,并据此支持合作公司向难以从银行获得贷款的美国人提供“工资日贷款”(Payday Loan)5。Р加拿大的家庭用品百货商场 Canadian Tire 公司通过客户的消费数据进行风险评估,比如:购买一氧化碳检测器以及烟雾警报器的客户的比较谨慎,是低信用风险顾客。根据该公司的分析得出:信用风险最高的客户是在该市某酒吧里的消费过的客户,其中 47%的顾客使用 Canadian Tire 公司发行的信用卡消费后在 12 个月内曾经四次拖欠还款;信用风险最低的客户是:购买昂贵的鸟食以及购买新型的屋顶雪铲工具以避免高处的积雪落到人行道的客户6。Р安客诚则是利用数据来推测客户的生活方式、兴趣爱好及日常活动,根据数据将客户归类到 70 种不同的“PersonicX”集群中,并通过分析这些数据来预测Р3000 种不同的行为及心理倾向7。Р4 大数据时代,我们还有隐私吗?,果壳网,2013-05-15 08:00,icle/437013/,编译自:Patrick Tucker, Has Big Data Made Anonymity Impossible?, MIT Technology ReviewerР5 张建国:大数据时代银行业应对策略[J],中国金融,第十五期,/Article/CJFDTotal-РZGJR201415005.htmР6 雷涛:大数据如何支撑利率市场化,天云大数据,2013-10-23 16:48, s/15Р5.htmlР7 大数据时代,我们还有隐私吗?,果壳网,2013-05-15 08:00,icle/437013/,编译Р自:Patrick Tucker, Has Big Data Made Anonymity Impossible?, MIT Technology Reviewer
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