设备融资租赁行业还没有实现大规模发展大数据优势。然而，随着高级分析在企业领导级的潜力变得越来越明朗化，随着相似企业的经验总结，这一现象渐渐发生改变。设备融资租赁基金会（ELFE）委任Genpact进行一项关于企业潜在利益的前瞻性研究。“大数据：一个设备融资租赁业的研究报告”借鉴了Genpact的经验——作为一个业务流程和技术管理服务以及大数据分析引用的全球领导者。本文深入研究了这些研究成果，并探寻支持设备金融操作的业务流程的分析价值。

　　

　　大数据与设备融资租赁业

　　

　　设备融资租赁业已经从低迷的经济中展现出新的活力。现在，企业面临着另一挑战。

　　

　　当今不稳定市场竞争加剧，迫使企业降低成本的同时，顾客也变得越来越谨慎。领头企业正在利用更加复杂的系统了解市场趋势，实现客户洞察，建立运营灵活性，以面临挑战。操作“更智能、更快”的需求虽被认识到，但并未实现。这是由于越来越需要整合和分析海量业务信息来进行有效决策。这也是大数据经常讨论的事。事实是，整合多渠道大量不同信息的任务——实时——压倒了传统数据库技术。大数据工具通过大规模并行计算系统先进软件解决这一问题，代表性的有现存低价系统“商品集群”。每个行业都面临着这样的挑战：利用大数据现有优势，制定一个切实可行的计划。

　　

　　从银行和金融服务业获得线索

　　

　　行业数据管理的进步使精妙分析数以百万计字节的数据成为可能，从迄今的超载信息中突出清晰、可控模型。特别是银行和金融服务业在运用大数据分析中开了先锋，尤其是在客户互动和风险管理方面。

　　

　　下面是一些重点领域：

　　

　　欺诈检测-预测分析发现异常消费行为，当警告标识出现时，快速联系客户。

　　

　　风险管理-新来源客户数据整个拓宽了传统信用评级范围。

　　

　　个性化-大数据分析创建360度客户视图和目标定制的产品系列弥补了线上渠道的个人互动的损失

　　

　　客户行为预测-高级分析揭示客户的需求，增加了向上销售和交叉销售的机会

　　

　　情感联系-情感分析可以捕获通过社会媒体和其他渠道客户反馈，对投诉迅速作出反应，并设计忠诚度计划

　　

　　设备租赁公司结算

　　

　　如今，大数据计算在设备租赁业务上拥有巨大潜力，并长期被定位在行业转换上。

　　

　　正如ELFE所说：“设备租赁和金融公司运用大数据，得到对市场、客户、渠道、产品、法规、竞争对手、供应商和员工更全面的了解。”运用预测分析——大数据引擎——仅仅是被一家公司的创新能力所限制。当实时数据分析得到的可控洞察信息能够支持决策时，设备融资租赁公司能够获得更具响应性的交易结构，更健康的风险评估以及更优质的客户体验。所有这些加起来，组成了更健康的底线。大数据分析能够通过几个模型提升决策。通过分析和在网络间传送所有的相关信息建立透明度，为企业提供更优质的可视性。它允许对大量资源中的数据进行实施评估，揭示了之前从未见过的模式。高级分析甚至能建立模型测试研究假设，模拟提出的业务模式和策略。其结果不但可以得到更好的产品和服务，更能得到全新的产品。

　　

　　最佳实施方法

　　

　　ELFE的平行市场应用研究揭示了集中指导大数据应用的最佳实践。

　　

　　本次调研有意义的部分是利用终端、企业范围评估大数据应用的潜在情景。目标是建造一个灵活的框架，使之能够容纳随着时间推移整个业务发展的目标，同时保证数据-洞察-实施过程的可扩展性和成本效率。总之，越来越多的案例证明分析必须被视为一个业务过程，能够“业务化”以在企业内部进行分析。其他最佳案例包括以下内容：

　　

　　为每个业务目标吸引利害关系人，跨专业职能以实现全面统筹。考虑将想要更好了解客户的利害关系人编入品牌团队。