【大数据在银行业的应用1700字（论文）】

大数据在银行业的应用摘要：大数据（BigData）一词我们听着简单又复杂，对于它的概念我们并没有统一的规定。当前对于大数据的定义其更多的是泛指基于各类数据分析而进行了一系列生产活动，其根本在于对数据的利用。而随着时代的进步大数据也在银行业中得到了越来越广泛的应用。关键词：大数据；银行；应用银行业是金融领域的领头羊，因用户要求不同，银行面临着形形色色的经营活动，对比传统信息查询和存储，当前大数据所涉及到的操作办理情况，办事效率明显提高，比如实时营销、优化产品服务等，构建社交网络信息数据库等，大力发展小微贷款等，运用数据挖掘的方法，对部分交易数据后面的商业价值进行了分析。总体上，银行大数据的应用可划分为如下几大方面。1客户管理借助大数据分析平台，使顾客在社交网络，电子商务中、由终端设备和其他介质生成的数据，银行能够收集，分析资料，由此划分顾客，筛选优质客户、潜力客户和流失。更好的理解顾客，建立针对性服务方案，针对不同种类的用户，开展增值服务，增强顾客忠诚信赖度。2营销管理在客户管理的基础上银行可以有效地开展精准营销，包括：（1）实时营销实时营销针对消费者当前需求，向其提供货物或服务，自动采集客户资料。它和现代营销有一个共同点，那就是把消费者放在第一位，把消费者的需求作为切入点，把消费者的满足作为终点。例如，花旗银行运用大数据技术进行数据挖掘和实时营销。运用IBMWatson来处理海量的金融、客户数据，分析信用卡交易数据，为客户提供更加具有针对性的销售模式。（2）交叉营销交叉营销是指通过把时间、钱财、偏好、活动空间等资源进行整合，为企业提供低资本，高效率的一种营销方法。银行可以根据客户的不同需求，交叉推荐业务或者产品类型，去接触更多潜在的用户。从客户资产和产品持有数，构建客户产品价值贡献度模型，并将客户分为忠诚型，高价值型，潜力型和长尾型。图2客户产品价值贡献度模型（3）精准营销①客户细分。顾客细分就是按顾客性别、年龄和需求进行细分，风险偏好和价值等要素划分顾客，并且提供了另一种针对性强的商品，服务与销售模式。比如对三十岁至五十岁已婚家庭而言，这样的顾客在挑选选购商品的时候，更偏向低风险的理财产品。所以用大数据来划分顾客，并且为不同类的顾客提供不一样的商品与服务，与此同时，对银行行业营销模式进行了优化升级。②客户关联销售。关联销售是指企业在销售一个产品时，同时展示了其他的同类可以搭配的关联产品，以达到扩大产品销售的目的。利用关联规则，银行就可以有针对性地选择理财种类进行搭配，对于互补的产品进行隐性推荐，从而提高理财产品销售量。3客户生命周期管理所谓顾客生命周期，就是从一位顾客出发去认识企业，或企业希望向某一位以顾客为中心的人提供服务，直至顾客和商家之间业务关系全部结束，并彻底处理与其有关事项为止的时期，包括取得顾客、顾客上升与顾客损失与赢回等等[3]。比如，一个28岁青年白领客户，尽管目前身价并不高，但客户发展潜力无法衡量，成长价值高于目前收入平稳的中老年客户。银行可借助本行数据挖掘内在价值，挖掘成长价值较高者，理性预判顾客生命周期，从而开发出与顾客终身价值相符的商品与服务，降低客户流失。4风险管理银行业可以通过大数据进行全方位综合排查风险，可以判断出相关账户是否容易造成交易风险，从而识别交易欺诈。例如，汇丰银行选择SAS防欺诈管理系统，凭借着丰富的行业知识，SAS的解决方案领先全球，帮助企业增加客户价值，检测欺诈行为，从而更好地优化IT网络。5结论当前大数据在银行业的应用已经逐步成熟，2018年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》更加进一步说明大数据技术将应用更多的行业创新，改善经济运行机制，为国家新兴的行业领域注入新活力，切实提高经济发展水平，同时在创新方面迈出新的征程。参考文献：[1]李雪梅.如何进一步完善小企业服务[J].浙江金融,2018,(11):58-61[2]王兵.论中小商业银行小微企业信贷业务发展与风险防范[J].农村金融研究,2018,04:15-19.[3]潘振媛.小微企业信用评级体系初探[J].信息技术,2020,(8):189-192[4]黄志凌.大数据思维与数