金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。
1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户
金融企业越来越难面对面接触到年轻人，了解年轻人金融产品的需求。
2、消费者需求出现分化，需要寻找目标客户
客户群体正在出现分化，市场上很少有一种产品和一种金融服务可以满足所有用户的需求。金融产品也需要进行细化，为不同客户提供不同产品。
金融企业需要借助于户画像，来了解客户，找到目标客户，触达客户。
1、信用信息和人口属性为主
3、将定量的信息归类为定性的信息
画像的目的是为产品筛选出目标客户，定量的信息不利于对客户进行筛选，需要将定量信息转化为定性信息，通过信息类别来筛选人群。
例如可以将年龄段对客户进行划分，18岁-25岁定义为年轻人，25岁-35岁定义为中青年，36-45定义为中年人等。可以参考个人收入信息，将人群定义为高收入人群，中等收入人群，低收入人群。参考资产信息也可以将客户定义为高、中、低级别。定性信息的类别和方式方法，金融可以从自身业务出发，没有固定的模式。
将金融企业各类定量信息，集中在一起，对定性信息进行分类，并进行定性化，有利与对用户进行筛选，快速定位目标客户。
1、人口属性：
2、信用属性：
用于描述用户收入潜力和收入情况，支付能力。帮助企业了解客户资产情况和信用情况，有利于定位目标客户。客户职业、收入、资产、负债、学历、信用评分等都属于信用信息。
4、兴趣爱好：
5、社交信息：
3)对数据进行分类和标签化(定量to定性)
金融企业集中了所有信息之后，依据业务需求，对信息进行加工整理，需要对定量的信息进行定性，方便信息分类和筛选。
七、移动大数据的商业价值
移动大数据可以验证P2P客户的居住地点，例如某个客户在利用手机申请贷款时，填写自己居住地是上海。但是P2P企业依据其提供的手机设备信息，发现其过去三个月从来没有居住在上海，这个人提交的信息可能是假信息，发生恶意欺诈的风险较高。
P2P企业可以利用移动设备的位置信息，了解过去3个月用户的行为轨迹。如果某个用户经常在半夜2点出现在酒吧等危险区域，并且经常有飙车行为，这个客户定义成高风险客户的概率就较高。移动App的使用习惯和某些高风险App也可以帮助P2P企业识别出用户的高风险行为。如果用户经常在半夜2点频繁使用App，其成为高风险客户的概率就较大。
移动大数据在预防互联网恶意欺诈和高风险客户识别方面，已经有了成熟的应用场景。通付盾自2011年起，就开始利用自身不断完善的网籍库和海量风险数据，预防互联网恶意欺诈和识别高风险客户，并取得了较好的效果。移动大数据应用场景正在被逐步挖掘出来，未来移动大数商业应用将更加广阔。
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