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有效利用“大数据”，提升精确营销能力_精确营销策略 　　有效利用“大数据”，提升精确营销能力 不需任何担保、抵押，只要凭借企业信用资质即可申请贷款，二十四小时随用随借、随借随还—很快前，阿里巴巴金融向一般会员开放的“网络金融”再度使“大数据”时代商业银行加紧战略转型议题喧嚣尘上在“大数据”时代，伴随移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用、全新虚拟用户信息体系的构建，作为数据密集型行业，充足认识和利用“大数据”，将是未来商业银行赢得市场的利器　　下面我从以下四个方面，就怎样有效利用大数据，来实现精确营销谈谈自己的部分想法　　一、未来银行业的发展趋势   1、未来银行业愈加倾向于零售营销用户是驱动零售企业生存发展的关键资源在银行业经营战略转变和利率逐步市场化的背景下，银行依靠存贷款利差发明利润的盈利方法也必需调整零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越大的比重而绝大部分用户数据通常是用户在社交网络、移动终端设备等媒介留下的海量碎片化数据，怎样搜集数据并对用户的行为属性进行有效的分析，是支撑以用户为中心发展模式的主要手段　　2、未来银行愈加倾向于科技创新   创新是银行实现差异化发展的驱动力。

现在银行产品、银行的经营管理系统全部面临着同质化严重的问题，所以需要经过技术创新来不停增强银行业的关键竞争力——帮助银行改善金融系统，改进和用户之间的交互，改善并简化用户的银行业务体验大数据时代为银行业务发展和技术创新带来了新机遇　　3、未来银行愈加倾向于数据分析挖掘   很多互联网企业比如亚马逊、Google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业因为信息时代，数据成为经营决议的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇对于银行业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化用户体验，提升用户忠诚度形象地说，“数据的搜集能力+数据的分析能力=企业智商”，这关乎商业决议的快速和正确，关乎企业的生存和发展　　二、银行业大数据特点 和其它行业相比，银行业的数据有以下特点：业务系统自动化、信息化程度较高；　　业务系统较多，数据相对分散；　　数据监管较严格，数据格式相对规范；　　数据规模较大，数据范围较齐全　　银行业数据的相对优势，为银行业率先试水大数据开发发明条件经过建设数据仓库，整合了全行数据资源，建立统一的数据质量监控体系，为全行用户分析、监管合规、财务绩效、运行管理、风险管理提供了有力的支撑在这方面，我行已经走在了国有商业银行的前列。

 三、银行实施大数据战略过程中的误区误区一：重数据应用，轻数据管控 部分银行在实施开发大数据过程中，过分看重数据的业务应用，追求“短、平、快”的从海量数据中淘出“金子”，忽略了数据管控的主要性，造成整个大数据战略实施过程中缺乏统筹计划，业务应用信息正确性不高等重大问题只有在大数据开发过程中数据应用和管控“双管齐下”，才能确保整个大数据开发战略高效率、高质量、可连续发展　　误区二：实施大数据战略只是技术性工作 一说到大数据开发，大家的第一反应是这属于技术人员的工作，业务管理人员的参加热情往往不高不过，我们开发大数据的目标是为了能给银行带来实际效益和应用价值的，是为了服务于银行经营和管理的，不应该只是技术人员的“独角戏”这跟总行提出的推进网点“三综合”建设：打造综合性网点、综合制柜员和综合化营销队伍，实施前后台分离，提升网点的综合服务能力的要求如出一辙全员参加到大数据的开发，才能真正发挥大数据对指导实现精确营销的价值　　误区三：实施大数据战略就是建设数据仓库银行实施大数据战略是一个长久的、连续的、迭代的过程，数据仓库是实施大数据战略的基础，但大数据战略不但仅包含数据仓库建设，还包含数据标准化的咨询、数据管控体系建设和依靠数据仓库建设起来的多种报表分析、专题应用、决议支持等子系统。

　　误区四：大数据开发的组织机构建设 信息结果作为银行实施大数据战略过程中产生的关键财富，需要在规范、安全的信息管理体系中开发、使用和保留信息管控包含数据标准化、数据质量监控、数据需求管理、信息安全管理等内容，包括信息管理、软件开发、运行管理、财务管理、营销条线等业务部门，需要信息管理部门统筹计划，各业务、技术部门通力配合　　4、怎样应用大数据实现精确营销的分析1、针对性营销大数据能够提供一些企业交易特点和资金需求特点，能够帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业处理流动性问题大数据能够帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精确营销产品，增加新卡用户，比如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品　　2 、社交化营销-善融商务大家的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业能够开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的用户需求数据，进行产品和渠道推广经过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段结果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传输来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。

　　3、信用风险评定银行能够利用大数据增加信用风险输入纬度，提升信用风险管理水平，动态管理企业和个人用户的形用风险建立基于大数据的信用风险评定模型和方法，将会提升银行对中小企业和个人的资金支持个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在马上到来的信用消费时代取得领先基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预计高风险信用违约时间，立即介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈　　4 、欺诈风险管理信用卡企业能够利用大数据立即预计和发觉恶意欺诈事件，即使采取方法，降低信用开欺诈风险银行能够基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、PoS机、ATm等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方法，能够填补和完善现在反欺诈监控方法的不足尤其在识别用户行为趋势方面，大数据含有较大的优势　　5 、提升用户体验银行能够依据大数据分析，能够对进入网点的用户提供定制服务和问候，在节假日为用户提供定制服务，预知企业用户未来资金需求，提前进行预约，提升用户体验私人银行能够依据大数据分析汇报，帮助用户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提升用户体验保险业务能够依据大数据预计为用户提前提供有效服务，提升用户体验，同时增加商业机会。

理财业务能够利用大数分析，快速推出行业汇报和市场趋势汇报，帮助投资者立即了解热点，提升用户满意度　　6、需求分析和产品创新大数据提供了整体数据，银行能够利用整体样本数据，从中进行筛选能够从用户职业，年纪，收入，居住地，习惯兴趣，资产，信用等各个方面对用户进行分类，依据其它的数据输入纬度来确定用户的需求来定制产品银行还能够依据企业的交易数据来预计行业发展特点，为企业用户提供金融产品服务　　7、运行效率提升大数据能够展现不一样产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运行管理效率，有力于内部效率提升大数据能够帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提升营销精度，降低营销费用大数据能够展现风险视图控制信用风险，同时加紧信用审批大数据能够帮助保险行业快速为用户提供保险方案，提升效率，降低成本理财产品也能够利用大数据动态提供行业汇报，快速帮助投资人　　8、决议支持大数据能够帮助金融企业，为马上实施的决议提供数据支撑，同时也能够依据大数据分析归纳出规律，深入演绎出新的决议基于大数据和人工智能技术的决议树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决议提供有力支持。

金融行业新产品或新服务推向市场前，能够在局部地域进行试验，大数据技术能够对采集的数据进行分析，经过统计分析汇报为新产品的市场推广提供决议支持　　总而言之，进入大数据时代，金融行业的用户信息、交易信息、资产信息、信用信息等数据经过有效采集和整理分析，将会成为含有价值的数据信息内部数据结合外部数据将形成含有主要价值的数据资产，能够有效帮助金融企业进行精确营销，降低运行费用，提升欺诈管理水平，提升信用风险管理水评，为决议提供有效支持，同时帮助金融企业了解用户需求，开发出符合用户需要，含有创新精神的新产品简单的讲大数据将帮助金融行业提升运转效率，降低支出成本，提升风险管理水平，基于用户需求进行产品创新　　XX/。