京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据迎来核爆时代 银行大数据变现的三大关键
大数据跟业务有什么关系?大数据能给银行业带来价值么?大数据能变现吗?据相关资料统计,移动互联网出现之后,海量的用户行为数据产生了巨大的价值。从2012年至2015年,大数据一直处于1.0时代,主要应用为大数据的采集、存储、处理、挖掘、分析等,停留在数据效率问题上。2015年之后,大数据进入以获取价值为主的2.0时代,即实现大数据变现的价值时代。但是,大数据究竟怎样才能真的带给企业价值呢?可能这是每一个企业都未知和渴望求知的话题,而处于风口浪尖中的银行业也不例外。
一个大数据给银行带来的新价值
银行业是个高度信息化的行业,从核心的银行系统到ATM取款机,从信用卡到网银系统,银行在每个环节都高度依赖信息系统和数据。现在,如何把数据变现是所有银行最为关心的话题之一。
那么,大数据能给银行带来新的价值吗?不久前,一家大型国际银行将大数据分析技术应用于精准营销,并取得了不错的成果。每天都有成千上万的客户通过访问银行网站、移动App寻找信息或办理业务,但当一部分客户中断了申请流程或未能得到帮助时,如何提高营销成功率及提高客户体验就成为了大数据变现时代的重点。该银行通过大数据平台,收集客户的行动和搜索数据点,形成数据标签,当客户访问银行网页或走进银行的某一分支机构时,大数据平台就可以实时分析、洞察客户之前的行动标签,包括线上搜索信息、手机银行的查询动作等,为客户推荐相关产品及信息,从而实现精准营销,获取大数据变现价值。
从大数据技术帮助该银行获得如此价值的实际案例中,我们相信,随着大数据技术不断地完善,随着新技术的不断提出,大数据平台的可靠性、性能也将随之提升,将帮助银行业顺利迎接大数据2.0时代。那么,行业客户如何才能掌握将大数据变现的诀窍呢?今天,比特网就不负重家所望,采访了Teradata天睿公司大中华区金融行业咨询主管余俊越,深度揭开银行业大数据技术面纱。
银行业大数据变现的关键
大数据变现主要是通过企业内部和外部两部分数据同时作用,在内部有业务交易数据、流程型数据、交互式数据等可以形成变现资产,外部则是行业数据和互联网等数据。
首先,银行业目前已经在内部数据的分析、应用层面较为成熟。而在大数据2.0时代,银行业有望实现内外部数据的结合,获取数据变现价值。例如,在反欺诈应用方面,银行可结合自身的传统风险模型,拓展外部征信范围,借用工商数据、行业数据、网络关系模型,甚至关联运营商数据、垂直电商数据等,对个人、小微及中小企业客户进行整合信用评级,以过滤欺诈及坏帐风险。同时,大数据实时分析客户信用卡交易数据、网络位置行为和商户交易历史等可以防止客户与商户的套现欺诈,实现动态预警及追踪。
第二,银行业若想在大数据变现时代取得领先,移动大数据将是关键中的关键。除了将自身银行移动App中的交互行为进行收集和处理外,银行必须向互联网企业学习,打破自身的数据闭环,坚持信息共享,寻找有价值的外部数据,进行跨界合作。也就是说,在大数据价值变现时代,移动互联网数据将成为银行业大数据应用的基础数据。移动大数据包括用户位置信息、个人喜好、生活轨迹和社交媒体上的情绪意见表达等等,全都具有银行业传统数据不具备的特点——持续、多变与实时,其潜在价值相当可观。
第三,深入的客户洞察是掌控客户的关键,因此客户标签也将成为大数据金融的关键工具。简单来说,客户标签就是对客户行为洞察后建立的客户特征,通过整理客户现有的行为和知识,形成完善的结构化客户知识标签,从而全面立体地认知客户。标签具有相关性和大概率特点,可从基本属性特点和需求分析方面来定义,可分为用户属性、产品信息、应用交易、交互历史、消费偏好等类型,从而定义出银行业需要的客户群体信息,是用户画像、精准营销、风险监测、决策支持、战略定位等高级应用的基础,是大数据变现时代的基本元素。
总之,随着数据变现模式的深入探索,可期待在未来创造出更多不同的商业模式,带来更具竞争能力的领导优势
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04