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文档简介

互联网金融时代商业银行大数据战略研究互联网金融时代已经到来，这对传统商业银行来说是一种挑战和机遇并存的局面。商业银行需要采用新的战略来适应这种新的形势。而在这种新的形势下，商业银行可以利用大数据进行创新，提高业务效率和盈利能力，这就要求商业银行在大数据方面有深入的研究。

一、互联网金融时代商业银行的新挑战

在互联网金融时代，商业银行遇到了许多新的挑战。最重要的挑战是市场竞争变得更加激烈。随着非银行金融机构进入市场，银行的传统利润来源逐渐减少，比如信贷业务，非银行金融机构提供各种各样的贷款和信用卡。此外，互联网金融时代下的客户需求变得更加多元化和个性化，客户们不再只是单纯的关心利率和费率，他们更加关心银行能否提供更好的服务和更加智能化的金融产品。

二、商业银行应该采用大数据战略

在互联网金融时代，商业银行可以通过大数据技术实现更高效的业务运营和营销策略。大数据可以帮助银行更好地了解客户，包括客户的兴趣、消费习惯和信用记录等，从而帮助银行提供更加个性化和精准的金融产品和服务。此外，商业银行可以利用大数据技术对风险进行分析和控制，并通过预测数据来预测市场趋势和客户需求。

商业银行可以利用大数据构建智能化的金融风控系统，帮助银行监控和评估风险，并及时预警。同时，商业银行可以利用大数据技术进行精准的广告投放和营销策略，帮助银行更好地吸引客户。

三、商业银行大数据战略研究的关键问题

商业银行大数据战略研究的关键问题包括以下几个方面：

1.大数据采集和存储：商业银行需要收集和存储大量的数据，比如客户的基本信息、行为数据、社交媒体信息等，这就需要建立高效的数据采集和存储系统。

2.大数据分析：商业银行需要对海量的数据进行处理和分析，从而提取有意义的信息和预测市场趋势和客户需求。因此，商业银行需要建立专门的数据分析团队或与专业的数据分析公司合作。

3.大数据应用：商业银行需要将分析出的数据应用到业务中，比如对产品进行优化、提高风险控制能力、改善客户服务等，这就要求商业银行具备丰富的业务知识和技能。

四、商业银行大数据战略研究案例

收集有关银行客户的数据并分析它们，帮助银行提高客户满意度，并增加收入。例如，银行可以通过分析某个客户购买了某个特定商品（如车辆）之后的花费模式，为该客户量身定制套餐服务，以实现获客、回头客和口碑营销。

另外一个例子是，一个银行利用大数据和机器学习技术创建一个自动风险控制模型以识别潜在欺诈者。这个模型可分析客户历史数据、无语言提醒等数据，识别往来客户的不同模式、交易规律、少数异常行为等客户行为，从而找到欺诈者。

在另一个研究中，一家银行使用大数据来创建“精准营销”的实时战略，从而更好地了解客户的购买习惯和需求，并为客户提供个性化的服务和产品。

总结

随着互联网金融时代的到来，商业银行的竞争形势发生了很大的变化，商业银行需要采用新的战略和技术来适应这种变化。与此同时，商

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