集奥聚合:2017大数据商业银行应用实践案例


大数据商业银行应用实践案例

 


商业银行大数据作用凸显

 


银行发展大零售业务面临新的业务环境

 

移动互联网带来了新型互联网金融机构的挑战,新形势下,商业银行一方面加强自身的线上渠道建设,一方面试图与各类机构进行业务合作。如何有效推广线上渠道,如何选择第三方渠道,亟待对用户进行深刻洞察,促进多渠道的融合转型。大零售业务直接面对个人客户,用户数量庞大,相对于较为集中的对公业务,零售业务需求高度碎片化,商业银行需提供差异化、精准化的服务满足客户的金融需求。数据成为银行精细运营的关键,银行现有数据难以反映客户的全面金融需求。

 


银行引入互联网大数据,与行内数据拼接,具有较大的现实意义

 

  • 补充,补全用户画像。电商的交易数据、社交类数据、网络行为数据等来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户,降低业务风险。
  • 关联,进行场景化营销。通过大数据合作,采集并整理旅游、装修、教育等行业相关数据,发掘客户实时需求,将消费场景转化成银行的营销场景。
  • 预测,客户价值判定。外部数据的补充可以辅助银行全方位判别用户在其他银行及金融市场的行为,并通过深度学习模型,预测用户多元化的金融需求。
  • 增值,促进交叉营销。银行可借助大数据对某一业务用户身份、社交、电商、金融等相关属性进行关联分析,结合业务特征交叉营销,增强客户粘性,减少成本。

 


某商业银行大数据应用实践案例

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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