京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
农商行携手神州信息迈入基于大数据的移动营销
大数据是目前最前沿的一个领域。在大数据时代,通过海量信息收集、数据处理和数据分析,纷繁复杂的人类行为变得有规律可循,旧的生产关系和生活方式落伍出局,新的产业生态和游戏规则喷薄而出,任何领域都不可能例外,金融更是如此。
面对这场"数据地震",怎样才能有效掌握收集数据、分析数据、利用数据的办法和途径,怎样才能在海量数据中去伪存真、变"数"为宝,将成为广大商业银行特别是中小银行必须认真思考和探索的全新课题。
越来越多的农村信用联社高瞻远瞩,为了满足法人行社对数据的个性化需求,通过原始数据下发,鼓励有条件的行社先行先试、创新转型。福建某农商银行作为当地的先行者,在近30年的发展历程中,始终坚持科技引领业务发展的战略思维,为中小企业、个体户和广大农村经济发展提供了强有力的金融支撑。该行领导对信息科技高度重视,并积极通过IT创新提升客户服务水平,向最终户提供差异化服务。2014年6月,该行携手神州数码融信软件有限公司(神州信息旗下企业),启动了行内最大的项目--数据集成综合运用平台建设。
由于当地的中小企业、个体户多,银行数量也多,各家银行之间争夺客户的竞争十分激烈。面对这一现状,行领导考虑利用大数据思维在移动营销方面寻找转型过程中的突破点,提出利用行内的数据对客户进行360度分析,找出目标客户,并向客户主动推荐产品,依此在本地区银行内率先为客户提供精准营销服务。
这一想法落在科技层面,则要涉及到大数据收集和整合应用,数据抽取转换分析工具使用,以及跨PC和移动端等平台的应用开发。行方与神州数码融信需要共同解决三大问题:第一,种类繁多且分散在省联社、行内系统和各业务部门的数据该如何整合?第二,不同的设备,后台服务器、PC机、前端PAD和营业网点排队机之间该如何进行通讯与集成?第三,营销过程中总行管理人员、柜员、大堂经理、客户经理该如何分工?这其中涉及了数据、技术、人员、设备和管理流程的协同,系统工程非常复杂,神州数码融信 "量体裁衣"提出了适合的解决方案。
系统整体架构
围绕该行"大数据战略"的部署,双方多次讨论形成了建设思路,以"资源整合、客户为本、绩效驱动、业务转型"为目标,通过企业级数据整合,实现银行内部和外部、结构化和非结构化的数据集成,利用神州数码融信独有的金融数据模型建设数据平台,利用智能分析推荐平台和移动端APP应用搭建移动营销平台。
在实际建设中,该项目的重点是依据客户基本信息、账户数据、交易数据、行为数据,深度挖掘大数据中隐藏的价值,为银行寻找目标客户,分析、推荐产品实现精准营销。同时,通过移动端设备为客户提供差异化服务,借助PAD,手机、短信、微信等移动设备和电子化渠道初步建立了O2O的营销服务体系。除了重点建设移动营销平台外,该项目还建设了行内综合报表系统、领导驾驶舱、客户管理系统、智能排队系统、商户管理系统等数据应用系统。该套数据应用综合解决方案,不仅实现了该行科技的又一次腾飞,更为迎接全新的"大数据"信息化时代到来打下了坚实的基础。此次数据的成功应用,将助力银行创造先发竞争优势,打造不可复制的核心竞争力。
神州数码融信专家介绍,分析推荐是基于大量数据的运算与分析,分析推荐平台定位是提供可以根据不同的应用需求进行参数化配置的个性化数据分析、推荐服务,并提供基于风险的预警。该平台旨在帮助客户通过灵活的参数调整,来达到最优的推荐效果,进而帮助用户快速便捷的发现需要的信息,在合理的参数体系下,通过适合的方式获取需要的信息,提高用户体验,最终提升客户的忠诚度以及客户对服务的满意度。
当前,以互联网为代表的现代信息科技,特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展,移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用,已构建起了全新的虚拟客户信息体系,并将改变现代金融运营模式。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道,来自银行网点、PC、移动终端设备、传感器网络等传来的结构化、非结构化的海量数据,为银行创造了深化客户挖掘、强化交叉销售、加快产品创新的广阔空间。这也为银行突破同质性,实施差异化战略提供了支持。
因此该项目未来的发展,是在第三方电商数据方面和社交媒体数据方面进行更多、范围更广的集成,为全面、准确分析客户数据,分析推荐产品,让用户拥有极佳的用户体验方面持续优化和完善,推动该行成为本地区、乃至全省金融业的典范与标兵。
数据之争就是未来之争。未来的商业银行不仅要做数据大行,更要做数据分析、数据解读的大行,占据价值链核心位置,从数据中获得洞察力,引领传统模式变革。拥抱"大数据",神州数码融信将与更多的中小银行一起把握时代契机,为银行的用户提供高品质、差异化服务,助推金融市场的持续繁荣与发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09