运营商7大数据产品应用分析，其中3个至少可产生12亿元收支差

　　本文不讨论运营商在大数据的应用上暂时的颓势，也不评击其拥有金库却见不着有数的着的商业模式。或许是因为运营商们探索时间起步较晚，也可能由于运营商对于如何开放用户数据还没想明白，又或者是历史遗留的用户数据还存在业务线条分割、区域分割，数据分散情况较严重，企业内部不同系统之间的数据格式也不一致，而且没有建立起统一的大数据基础性平台导致的商用很难。

　　猎人只想分享现在市场上相对成熟或有潜在机会的基于运营商数据的一些应用产品类型、场景如何使用的、大概有多少潜在规模及一些跨行业应用的思考。当然主要还是偏互联网金融领域为主。

　　本文只围绕运营商3要素核验、在网状态、在网时长、位置核验、爬虫接口、运营商用户画像、运营商大数据平台这7大数据产品应用分享一些心得。并对3要素核验、在网状态、在网时长这几个产品预估其市场规模。预估方式可能导致最终结果不太准确，仅供参考。

　　规模驱动因素评价：有政策推动规模增长，同时有金融风控场景强需求增持推动。用于验证姓名+身份证+手机号的准确性。

　　3要素核验，这个接口都是在运营商实现大部分实名制之后才实现的对外接口，也就是通过实名制这个过程，运营商逐渐有了把手机号与个人身份信息绑定的数据，手机号对应上了个人的姓名和身份证号信息。

　　这才有了运营商要素核验的接口对外，正常情况非风控环节，有个3要素的旧产品运营商2要素，它调用次数会比3要素核验更多点，原因是很多行业的注册环节只看手机号是否实名，2要素核验便可以实现。但由于重名的情况很普遍，2要素核验无法定位到真实的个人身份，则在风控环节应用不够严谨，因此现在基本只会调用运营商3要素核验，精确定位到的用户是谁，这个号码是这个人身份信息绑定的。

　　随着保监会对投保人信息准确性的要求，很多投保机构也开始对存量和增量客户进行运营商3要素核验，确保代理人上传投保客户的联系方式是客户本人的，这个要求既保证了保监会可以对个人投保真实意愿进行有效回访，也可以提高各保险机构的续保率，须知各保险机构的存量客户联系方式多是代理人的，想直接触达到客户是没门的。

　　这里猎人将针对运营商3要素的调用次数和市场规模做个预估，这个预估的前提仅限于在互金行业的风控场景及投保场景。其他场景对于用户是否绑定的是自身实名手机大多不在乎，没有与资金安全或风险防控相关的场景需要运营商3要素核验的需求不大，因此不用考虑。风控环节必须进行运营商3要素核验的前提，还是基于对个人绑定非个人实名号码后续催收或做关联图谱时不准确的考虑。要不然运营商3要素的存在感就更弱了。

　　猎人通过2018年的调用量预估2019年大概的规模，各位可以作为后续规模的参考。这个是不考虑市场渗透率及替代接口的前提。

　　互金风控环节的3要素调用次数=2018年借贷人数/20%，单笔调用价格按0.25一笔计算，三网价格不一样，这里做平均处理。

　　2018年借贷人数怎么找？猎人从这段互金协议的信息中发现了累计的借款人数9685万人，这个数据不知道是否做了去重，猎人当是去重了。如果按照互金的历史从2011年正式算起，平均每年也有个1200万的借款人数。

　　【中国互金协会称，为规范网贷类会员机构信息披露行为，提升网贷行业信息披露透明度，保障金融消费者知情权，协会根据《网络借贷信息中介机构业务活动信息披露指引》有关要求以及《互联网金融信息披露 个体网络借贷》(T/NIFA 1—2017)团体标准，坚持不懈推动网贷机构信息披露和产品登记，加速全国互联网金融登记披露服务平台(以下简称登记披露平台)的建设工作。

　　目前，协会按照网贷类会员机构自律管理相关要求，对外通告了2018年9月网贷类会员机构在登记披露平台上披露信息的情况。通告显示，共有100家会员机构在登记披露平台上披露了2018年9月的运营信息，其中贷款余额合计6376亿元，累计交易总额40359亿元，累计服务出借人数3760万人，累计服务借款人数9685万人。】

　　然后，猎人抽查了已接入互金协会，这些已公开运营数据的近百家机构的部分机构2018年的借贷人数，前5的头部机构基本借款人数都有个几十上百万，尾部机构就几万人数。另外上千家未接入的借贷人数暂忽略。以此估算了2018年的活跃借贷人数，在1200万左右，应该是算保守预估合理区间。

　　互金行业，多头借贷倾向比较严重，这里暂按20%的占比计算。有同时在3家及以上机构借款则算借贷。则1200万借贷用户中，起码有240万的多头借贷用户，这部分用户贡献了至少720万次的借贷次数。【借贷次数决定了接口调用次数】

　　借款人数指成功放贷的人数，在成功放贷前有个申请贷款的环节，申请贷款到成功借款有个20%左右的通过率，也就是说申请贷款次数=（1200万+（720-240）万）/20%=8400万次。

　　原则上这些机构在对这些申请贷款的用户都是1:1的调用运营商3要素核验实名手机号，确认用户没有填写不正确的3要素或者识别是否故意填写非本人号码，则2018年应该有8400万笔的运营商3要素核验次数（PS：运营商3要素核验为查询收费，则失败部分也会计费，这里不考虑这部分）

　　则2018年运营商3要素核验市场规模=8400万笔*0.25元=210万收入。这样一算，这个接口真没啥市场规模。即使将笔数放大10倍，也就2100万元规模，换成利润空间的话，也养活不了几家数据公司。属于刚需却不赚钱的产品。

　　那这个块数据接口还有存在的意义么？有的。

　　最近猎人已发现很多银行在用户换绑定号码时都要求或核验手机号是否本人的，也算是实名制后的一个趋势，历史的卡号与手机号绑定只要求用户常用，不核验是否本人实名。后续银行绑卡环节和支付环节都要求手机号是本人实名的，这块市场空间就厉害了。【规模可以简单用 卡数*换号次数*费用 比例来计算，潜在利润空间还是挺大的，这里不做测算】

　　另外，还可以通过征信报告个人查询次数，预估未来的市场规模。

　　今年3月10日，央行副行长陈雨露在全国两会期间举行的新闻发布会上表示：“征信很多现在逐渐用到了社会领域，我们看到很多女孩找男朋友，未来的岳母说你得把人民银行的个人征信报告拿来让我看看。”

　　所谓信用报告已成为反映企业和个人信用行为的“经济身份证”。目前，个人和企业征信系统已采集9.9亿自然人、2591.8万户企业和其他组织的信息，分别接入机构3564家和3465家，年度查询量分别达到17.6亿次和1.1亿次。

　　这里的17.6亿次代表上征信的产品申请用户被查询次数，假设征信查询能通过资质审核部分用户只有10%，需对这部分用户进行手机号3要素核验，则也有1.76亿笔查询量，这里可以产生1.76亿*0.25元/笔=4400万元

　　另外，保险投保场景属于政策驱动

　　2018年6月4日，银保监会网站发布《保险实名登记管理办法（征求意见稿）》（下称《征求意见稿》），要求保险机构及其从业人员在为投保人、被保险人、受益人办理保险业务时，依法核对上述人士的身份证件并查验和登记实名信息。

　　其中，身份证件包括居民身份证、户口簿或出生证明、护照、港澳居民来往内地通行证、台湾居民来往大陆通行证、外国人居留证件等合法身份证件。而实名信息就包括投保人、被保险人、受益人的姓名、身份证件类型和证件号码、手机号码等信息（姓名与身份证件号码合称身份信息）【虽然这里没有明确对手机号也需要做实名，但根据实名制的推行，及上层需要对下层实名管控，直接要求手机号也为本人实名会更容易合规管控，因此判断后续投保人的身份登记，运营商3要素应该会强制要求进行】

　　根据银保监会披露的数据显示，2019年我国寿险保单持有人只占总人口的8%，人均持有保单仅有0.13张。我国的保险赔付占灾害损失比重远低于国际上30%的平均水平。根据全国人口普查数据库的最新数据显示（近期公布人口数据），我国2018年全国人口数量为13亿9008万人。

　　据公安部统计，2018年全国新注册登记机动车3172万辆，机动车保有量已达3.27亿辆，其中汽车2.4亿辆，小型载客汽车首次突破2亿辆；机动车驾驶人突破4亿人，达4.09亿人，其中汽车驾驶人3.69亿人。

　　2019年1月29日，中国银保监会发布2018年保险数据统计报告。据统计，2018年保险业新增保单件数290.72亿件, 同比增长66.13%。

　　其中，产险公司签单数量282.63亿件，增长70.10%；人身险公司本年累计新增保单8.09亿件，下降8.46%。

　　从险种看，货运险签单数量48.90亿件，同比增长31.91%；责任险72.70亿件，增长81.70%；保证险22.86亿件，增长35.62%；车险4.48亿件，增长12.09%；寿险本年新增累计保单0.89亿件，下降19.86%；其中普通寿险5549.10万件，下降20.35%；健康险32.01亿件, 增长417.28%；意外险64.99亿件，增长168.51%。

　　其中车险、寿险、健康险、意外险等猎人相对熟悉，这种针对个人的投保场景均逐渐由上往下推动投保实名制的落实。因此这里往后每年的新增投保次数及存量用户非实名部分数量应该都当做核验运营商3要素的潜在调用次数。

　　但险种计件应该是按照险种种类数量计算的，不同险种产品每次购买的件数不一样，例如购买健康险，健康险就可选医疗险、住院险、门诊险等，一个人可能产生至少3-5个的投保件数，而运营商3要素核验每次按照个人计算。

　　根据猎人的经验，车险每人每次购买2个险种；寿险，每人购买1个；健康险，每人购买3个；意外险，每人每年起码购买5个。

　　则年潜在收入规模：（4.48亿件/2+0.89亿件+32.01亿件/3+意外险64.99亿件/5）*0.25元=（2.24+0.89+10.67+12.998）*0.25元=7亿元

　　则预估这个接口可以创造 7.46亿元的收支差。

　　规模驱动因素评价：无相关政策驱动，接口无法通过政策推动规模增长，只能依赖场景需求。

　　用于判断手机号的状态情况，包括：正常使用、停机、在网但不可用、不在网、销号、未启用、异常、预销户等

　　【预销号:比如当你手机长时间停机或者欠费,运营商就把你的手机号码预销号,当这个时间达到运营商的上限后,就直接销号了,比如预销号时间段内,你充值了,号码是可以回来的。预销号有时候运营商也会只让你接电话,不能打电话。

　　在网但不可用:号码刚买完还未进行激活的中间过程或者预销号,或长时间关机。】

　　场景驱动为主：贷前风控、贷后催收、电话营销等

　　运营商在网状态，是根据用户历史的缴费状态形成的接口产品，用于判断用户的手机号是否正常使用或有其他异常状态，一般返回参数包括停机、关机、在网但不可用、不在网、销号、未启用、异常、预销户等。

　　在风控环节一般是在贷前审核环节查询用户提供的手机号状态是否正常，手机号如果是非正常状态，则可能触发风控预警规则，侧面提现这个用户这个号码可能贷后无法联系或存在风险行为。

　　我们通过这样几个场景了解：1.有欺诈行为的个人用户，申请贷款时提供不常用的实名手机号，这个号码常处于欠费或关机状态或销户状态，因为不希望贷款成功后，有人联系到自己，所以提供了非常用号码。

　　2.收入拮据的用户，想要贷款用于不明用途，但自己平时连手机费都无法按时缴费，手机可能处于非正常状态，这种客户不该通过风控。

　　3.黑中介帮资质不满足的用户进行材料包装，需要用户提供一个号码作为代接审核电话，这个号码正常情况关机或不使用，审核时的短期间才会启动。

　　而在贷后催收环节和营销，涉及到这样一个场景：

　　贷后催收一般是人工催收，虽然现在很多情况都通过机器人代替，但催收率来看，人工催收的话术不是一般机器话术短期内可以替代。同理，营销环节特别是理财、保险等高端产品营销，人工可以适应各种话术场景，因此这个环节大多还是会通过人工电呼，这个在成本可控的前提，会通过在网状态来识别哪些号码是正常状态，哪些非正常状态，减少人工拨打的这个时间，提高效率。【这里有个替代产品是空号检测，这个成本可能几厘就搞定，逻辑是非空号可以拨打或发短信】

　　因此基于以上场景，在借贷环节预估笔数和收入规模还相对容易，催收环节占比不多，营销环节难以估算。

　　在网状态的潜在市场规模可以这样预估下：

　　上文估算的互金借贷次数大概为8400万，据了解，在网状态部分机构在这个贷前核验环节会查在网状态，部分会在反欺诈或某规则通过后才调用在网状态，看手机号正常与否，来给用户评分或人工通知客户提交正常使用的号码。因此这里做个50%的折算，及有4200万的调用次数，4200万次*0.15元/次=630万的收入规模。

　　另征信相关产品1.76亿查询中，查询状态的环节折算率比互金的低很多，按20%计算，则收入规模：1.76亿*20%*0.15元=528万

　　营销环节产生的收入规模，理论上比借贷风控环节的多很多。如果按照互金的借贷人数为基数，理论上拨打-贷款成功的转化率应该有0.3%，以此简单推算拨打号码次数为8400万/0.3%=280亿次，如果1：1查询实名状态，起码也有个42亿的收入规模。当然这个环节真用得上实名状态的比例应该会更低或者计费会远低于0.15元的市场价。这里即使按10%的有效折算（10%拨打次数查状态或收费折算），也有个4.2亿的规模，远高于风控环节的规模。

　　则预估这个接口在金融行业最少可以创造 4.3亿元的收支差。如果加上全行业营销量级，这种查询号码状态的接口市场很有想象空间

　　规模驱动因素评价：无相关政策驱动，接口无法通过政策推动规模增长，只能依赖场景需求。用于判断手机号在网时间，一般返回区间值(0,3],(3,6],(6,12],(12,24],(24,+),T-1等，(0,3]表示在网时长0-3个月。

　　场景驱动为主：贷前风控

　　运营商在网时长，是根据用户历史的缴费历史记录形成的接口产品，用于判断用户的手机号缴费了多久，是否新使用的号码及号码稳定性，一般返回参数按照月划分的区间值。

　　在风控环节一般是在贷前审核环节配合查询状态是否正常，正常的话用户提供的手机号时长是多久，新开的手机号，则可能触发风控预警规则，侧面提现这个用户这个号码可能是用户为了申请贷款新注册的手机号，存在风险倾向。

　　我们通过这样几个场景了解：1.有欺诈行为的个人用户，因为不希望贷款成功后，有人联系到自己,因此申请贷款时提供的不是自己的常用号码，只是临时申请了个新号码。

　　2.有欺诈行为的个人用户，自己常用的号码可能在多处借贷有留过信息或者借过给别人申请贷款，或者自身是黑中介或号码曾经因为其他原因被运营商录入黑名单，为了绕过风控，临时开个新号码，防止被查到关联的不良信息。

　　3.黑中介帮资质不满足的用户进行材料包装，需要用户提供一个号码作为代接审核电话，这个号码是新注册的。

　　在网时长的市场价格一般在0.2元左右，调用笔数可以参考在网状态的互金调用笔数和征信调用笔数。约可以创造1544万的收支差。

　　规模驱动因素评价：属于刚需功能。

　　各机构都希望知道自己用户的位置信息，例如借贷机构与银行。借贷机构希望知道用户的申请地址的真实性及位置轨迹，银行希望知道用户的资金发起是否本人非盗刷，这些场景都是风控相关。还有更多的场景用于其他，下文细说。

　　因此关于位置的产品，一直很吃香，但因为敏感的问题，基本无相关位置具体信息查询的接口。但各拥有位置信息的机构为了合规，推出了核验类产品，不主动告知机构用户位置，只根据机构提供的用户位置做是否的反馈。

　　要知道位置核验产品的逻辑，需要先知道位置信息一般有哪些来源.

　　1. GPS，经纬度精细定位用户位置，各种APP上大多会记录个人GPS信息。5-20M以内误差。GPS定位 原理是用手机自带的gps模块，通过gps卫星定位系统判断出当前的位置坐标（东经 北纬 ），然后通过移动网络（gprs）传输到后台服务器上，后台服务器将之显示在地图上，用户可以通过网络进行随时查看。

　　2.网络IP地址，每个IP地址有相应的位置，例如WIFI，和局域网。IP一般是公里级误差，WIFI是20-50M

　　3.运营商基站（LBS），手机需要有通讯信号，需要与各基站连接上。精确位置一般1-5KM误差，与基站密度有关。

　　LBS定位的优势是方便、成本低，因为它是通过现有的基站进行定位的。理论上说，只要计算三个基站的信号差异，就可以判断出该设备所在的位置，而不受天气、高楼、位置等影响。

　　缺点：这种基站定位的方法，在没有基站的位置上，误差范围会比较大，并且有些地方没有基站是不能实现定位功能的，因此如果手机是使用LBS定位的，就一定要问清自己所在的地方是不是有服务基站。

　　4、电商及物流公司，历史收货位置信息，可得治工作或常住地址，但无法实现实时监测。

　　以上位置获取方式的不同，造成了不同位置产品的准确性不一样。基于GPS的定位方式是利用手机上的GPS定位模块将自己的位置信号发送到定位后台来实现手机定位的。这种技术在我们手机APP上很常见。而基站定位则是利用基站对手机的距离的测算距离来确定手机位置的。这种技术也就是运营商所使用的。

　　但由于GPS与网络IP这些都容易被位置修改软件攻破，现在用来做位置核验，电商物流公司的位置只是定点位置，不能实时获取。因此现在就准确性来说基站的位置信息相对更精确，在一些非追逃、法院传票的场景，例如盗刷、及用户城市变动风险判断有一定的使用场景。当然应用更广泛和颗粒度更细的肯定是GPS打点获取的位置。

　　一种位置核验产品举例

　　位置核验入参：手机号+具体住址或城市名，部分机构要求提供用户身份信息

　　返回：是/否，或者告知与定点的误差距离（这个距离一般以位置到基站的距离为准）

　　我们通过以下使用场景了解下：

　　1. 用户申请贷款，在住址和公司地址一栏填写的信息不知道是否真实，通过位置核验接口，查询验证准确性及距离误差，来判断用户是否填了虚假信息。

　　2. 银行用户网上交易，风控一般要求用户发起交易地址与用户所在地址是一致的，以防异地盗刷，通过发起交易地址与用户所在地址进行校验，发现位置不一致，则可能存在盗刷，及时通知用户，拦截交易。

　　3. 公安需要对目标名单人群做监控，监控规则是监控名单是否经常不在本市，经常去澳门（有赌博嫌疑），外国（有高消费或出逃嫌疑），通过定时发起位置核验，查询监控群体位置变动情况，及时做防范。

　　这里暂不针对GPS的位置信息做解析，主要GPS容易被修改，且定位的是手机位置，基站定位的是手机卡位置，两者还是有区别的，虽说正常情况，卡机一般是一起的。针对GPS的应用在下文另提。

　　这几个场景如何预估市场规模？

　　首先借贷风控环节，这里的调用笔数可以根据上文提到的借贷调用次数计算，8400万笔*0.6元+1.76亿次*20%*0.6元=7152万元。

　　银行盗刷规模，与银行的非本人卡转账支付交易次数有关，这块暂不展开。公安监控的也暂不展开。有兴趣的可以私下交流。

　　规模驱动因素评价：无相关政策驱动，接口无法通过政策推动规模增长，只能依赖场景需求。

　　用户详单数据，运营商没有单独出这样的详单分析接口，但在数据行业，被眼尖的机构做成了集合爬虫接口，前端用户申请借贷，需要主动输入手机号及登录密码，机构爬虫进去把用户在运营商的详细数据都爬取出来，然后主要把数据详单这块数据做文章，各机构叠加自己的一些数据形成运营商详单分析报告。因此猎人在这里将其列为非体系内，但是成功依靠运营商数据赚钱的一种成熟方式。

　　详单字段主要包括：

　　起始时间、通话时长、呼叫类型（主被叫）、对方号码、本机通话地、对方归属地、通话类型、业务类型、通话费。

　　机构叠加字段：号码库对应机构名或使用属性。例如座机号码一般都可以找到对应的机构，以此区分银行、信用卡、互金机构、催收机构等，业务类型多指手机号的使用者属性，催收机构人员、黑中介、黑名单用户等。

　　如何应用分析？举几个例子

　　1. 辅助判断是否非常用手机：虽然风控环节会做在网时长核验，但时长再长，也不能排除养卡行为，养卡行为通话次数和时间肯定会有异常，这样可以辅助判断，避免通过新手机号进行骗贷的情况发生。

　　2.基于号码的关联图谱评价用户资质：验证联系人中是否存在黑名单用户，与黑名单用户联系频繁，可能会是一伙人或者受黑名单用户影响；验证联系人中是否存在公安、法院、银行风控、催收机构等，公安不会无缘无故经常和你通话，法院也不会无缘无故与你聊天，与这些机构联系频繁，说明这个用户存在很大风险问题；验证联系人中的是否存在优质用户，比如通话记录中有多个系统内部标注的高净值用户，且联系频繁，主要看呼出时间和是否有主动呼入，这些人属于优质用户，通过二度关系间接判定用户的资质。

　　3.催收号码库来源：通话详单有详细的非脱敏通话号码清单，机构获取后，可以为后续的催收做准备的，这些号码比用户主动填写的紧急联系人还管用。这样机构催收时，如果无法通过该号码与借款人取得联系，可以通过通讯录中的他人号码间接与借款人取得联系。

　　4.其他：根据通话时长及频率判断关系紧密度；根据号码归属地，判断关系圈区域范围；根据通话时间分布，判断是否有非正常时间活动，例如大半夜常通话；配合APP内置爬虫，将通讯录名字标注与机构记录的标注对比，分析用户可疑行为，例如在用户通讯录备注的催收人员号码为快递号码，但机构记录的是某催收公司职员，等

　　规模驱动因素评价：无相关政策驱动，接口无法通过政策推动规模增长，只能依赖场景需求。

　　运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据，我们结合电信行业的具体情况，可以将运营商的数据特征总结如下：

　　只用用过手机的用户，基本都会在运营商留下数据痕迹。我们通过日常场景来反推运营商内部可能存储的用户数据维度，来推测还有哪些运营商数据可以用来做接口产品或者平台产品。这里暂时排除工业物联网等场景，只针对个人用户。

　　移动端入口：手机品牌,手机型号；日常通讯交互产生的数据-通话时间、通话语音、通话对象（个人或公司）、通话类型（呼入呼出）；短信时间、短信图片、短信对象、短信内容；日常上网产生的：APP名，APP打开时间、APP在网时间、WIFI地址、网页地址、网页流量、网页时长网页类型；基站记录相关-开关机时间、基站切换导致的位置变换。可以衍生类似APP类型，APP使用轨迹等。短信内容中可以提取用户余额、转账、借贷注册、借贷情况、还款情况等体现用户资质的内容。基站打点、WIFI等可以得知用户常在位置轨迹及区域，判断消费能力和资质能力等。

　　PC端入口：IP地址、网页地址、网页类型、网页流量、网页查看时长。这些基本字段又可以产生很多衍生字段。

　　物联网入口：智能手表、智能电视、智能空调、智能冰箱等智能家具，可以知道用户在室内的各种行为轨迹，这里不展开了。【猎人预测往后的优质数据源及更精准的用户画像将在物联网机构巨头中产生】

　　可以看出运营商体系，可以得知一个个人的超级详细的画像，但由于各种原因：数据使用合规性原因-如何脱敏输出很难界定；各类数据存储分省分部门，聚合起来就非常难；数据产品化，无法指定到哪个部门进行研发，中间的利益关系太复杂，想要推动这个事情还存在很多问题。因此才有了外部数据公司的存在价值，开发各种爬虫适配各省各市各运营商的用户信息页面获取详单数据。

　　另外一个原因是运营商用户画像，除了运营商3要素、时长、状态和位置核验是在风控层验证过比较有效可用的数据，在金融风控领域可以直接产生一定的规模价值，运营商上文提到的各种详细字段形成的用户画像，由于价格和建模关联度等影响，在风控建模领域迟迟得不到良好的应用。

　　因此运营商及运营商旗下科技子公司逐渐在商业应用层进行平台产品的盈利模式验证。

　　运营商大数据平台集合了一切运营商可用及脱敏的数据，针对的是群体决策类业务，大多以用户GPS打点的位置为主，用户运营商画像为辅，可以应用于除金融风控场景的众多场景。这个应用过程，大多需要结合或借鉴使用机构的历史数据及经验，双方才可以有深度的结合产生好的效果。

　　群体精准营销

　　运营商通过挖掘用户历史数据及实时数据，形成用户的基本信息、生活习惯、消费行为等特征数据，利用模型算法等，提炼并整理符合匹配金融机构或其他类型机构目标客群的用户的特征、行为偏好的关键词和特定标识，通过短信、网络营销等渠道为各行业提供有效的大数据精准营销分析与触达服务。

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　　网点洞察评估与选址

　　通过对网点服务范围内的人群GPS轨迹分析，找出各个轨迹汇集点，也就是人群大概率进出经过的路径上进行网店布局。并对已建网点及自助终端机进行提供拆除或优化建议。网店评估及选址适合银行网店布局、店铺开店选址、各种服务网点选址优化等。

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　　区域客群驻留特征分析

　　提供对指定商业区域（如商场、商铺、连锁门店等）的客群驻留特征、客群常驻地、客群到访偏好、客群属性特征、客群互联网特征、区域主干道人流热力、通达圈分析的全面洞察分析，做到“知人知地”。举例：为一家商场进行客群轨迹监控，监控哪个门客流大-这个门做活动招商效果会更好，场内客流哪个路径走动更多-这条路径铺租可以提高、哪类店铺更受客群喜好-可以多引进这类店铺，哪些离开的客群去了外面其他场内没有的店铺-引进没有的店铺类型等。

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　　人流与交通线路优化

　　根据城市人流出行轨迹，规划地面与地下公共交通路线设计与站点选址，方便城市居民出行。深入分析驶入交通节点车流来源方向和驶出交通节点去向，了解重要交通结点（跨江大桥、十字路口等）早晚高峰人流量，为分析城市拥堵原因合理设计交通信号灯的整体规划提供数据支撑，结合车流量、客流出行轨迹、出行时长、车速等数据分析每路段的公路疲劳指数。

　　以上只是一些运营商大数据平台的应用场景举例，其实运营商数据现在逐渐在与各政府部门联合，例如可以监控各洗浴场所人流情况、监控城市常驻及外来人口变动情况、监控城市各商圈人流流动情况、各景区人流来源及出行方式等。

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　　其实用穷举法与行业场景拆解后可以交叉形成非常多的可以实现商业价值的产品。边幅问题，本文暂分享到这里，关于金融领域的各种风控、反欺诈、营销等场景及跨行业场景的数据应用欢迎交流。