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大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面（大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面的問(wèn)題）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-08 09:27:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 95

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)和人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域有哪些應(yīng)用
2、大數(shù)據(jù)都體現(xiàn)在哪些方面？
3、大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用在哪些方面
4、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面（大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面的問(wèn)題）

一、大數(shù)據(jù)和人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域有哪些應(yīng)用

大

數(shù)據(jù)從四個(gè)方面改變了金融機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)運(yùn)作方式，從而實(shí)現(xiàn)了巨大的商業(yè)價(jià)值。這四個(gè)方面（“四個(gè)C”）包括：數(shù)據(jù)質(zhì)量的兼容性

（Compatibility）、數(shù)據(jù)運(yùn)用的關(guān)聯(lián)性（Connectedness）、數(shù)據(jù)分析的成本（Cost）以及數(shù)據(jù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化

（Capitalization）。

　大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景正在逐步拓展。在海外，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制、運(yùn)營(yíng)管理、銷售支持和商業(yè)模式創(chuàng)新等領(lǐng)域得到了全面嘗試。在國(guó)內(nèi)，金

融機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還基本處于起步階段。數(shù)據(jù)整合和部門(mén)協(xié)調(diào)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的挑戰(zhàn)仍是阻礙金融機(jī)構(gòu)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值的主要瓶頸。

　數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是持續(xù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的支撐。深度應(yīng)用正在將傳統(tǒng)IT從“后端”不斷推向“前臺(tái)”，而存量架構(gòu)與創(chuàng)新模塊的有效整合是傳統(tǒng)金融

機(jī)構(gòu)在技術(shù)層面所面臨的主要挑戰(zhàn)。此外，數(shù)據(jù)生態(tài)的發(fā)展演進(jìn)有其顯著的社會(huì)特征。作為其中的一員，金融機(jī)構(gòu)在促進(jìn)數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展上任重道遠(yuǎn)。

為了駕馭大數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)要在技術(shù)的基礎(chǔ)上著重引入以價(jià)值為導(dǎo)向的管理視角，最終形成自上而下的內(nèi)嵌式變革。其中的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)（“TMT”）包括：團(tuán)隊(duì)（Team）、機(jī)制（Mechanism）和思維（Thinking）。

1.價(jià)值導(dǎo)向與內(nèi)嵌式變革—BCG對(duì)大數(shù)據(jù)的理解

“讓數(shù)據(jù)發(fā)聲！”—隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，這個(gè)聲音正在變得日益響亮。為了在喧囂背后探尋本質(zhì)，我們的討論將從大數(shù)據(jù)的定義開(kāi)始。

1.1成就大數(shù)據(jù)的“第四個(gè)V”

大數(shù)據(jù)是什么？在這個(gè)問(wèn)題上，國(guó)內(nèi)目前常用的是“3V”定義，即數(shù)量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。

　雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什么才是成就大數(shù)據(jù)的“關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)”。人們熱議的焦點(diǎn)之一是“到底多大才算是大數(shù)據(jù)？”其實(shí)這個(gè)問(wèn)題在“量”的層

面上并沒(méi)有絕對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)椤傲俊钡拇笮∈窍鄬?duì)于特定時(shí)期的技術(shù)處理和分析能力而言的。在上個(gè)世紀(jì)90年代，10GB的數(shù)據(jù)需要當(dāng)時(shí)計(jì)算能力一流的計(jì)算機(jī)

處理幾個(gè)小時(shí)，而這個(gè)量現(xiàn)在只是一臺(tái)普通智能手機(jī)存儲(chǔ)量的一半而已。在這個(gè)層面上頗具影響力的說(shuō)法是，當(dāng)“全量數(shù)據(jù)”取代了“樣本數(shù)據(jù)”時(shí)，人們就擁有了

大數(shù)據(jù)。

　另外一個(gè)成為討論焦點(diǎn)的問(wèn)題是，今天的海量數(shù)據(jù)都來(lái)源于何處。在商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)過(guò)去最關(guān)注的是ERP（Enterprise Resource

Planning）和CRM（Customer Relationship

Management）系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的共性在于，它們都是由一個(gè)機(jī)構(gòu)有意識(shí)、有目的地收集到的數(shù)據(jù)，而且基本上都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的深

入普及，特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，人機(jī)互動(dòng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了另一個(gè)重要的數(shù)據(jù)來(lái)源，比如人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)世界中留下的各種“數(shù)據(jù)足跡”。但所有這

些都還不是構(gòu)成“大量數(shù)據(jù)”的主體。機(jī)器之間交互處理時(shí)沉淀下來(lái)的數(shù)據(jù)才是使數(shù)據(jù)量級(jí)實(shí)現(xiàn)跨越式增長(zhǎng)的主要原因?！拔锫?lián)網(wǎng)”是當(dāng)前人們將現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)化的

最時(shí)髦的代名詞。海量的數(shù)據(jù)就是以這樣的方式源源不斷地產(chǎn)生和積累。

“3V”的定義專注于對(duì)數(shù)據(jù)本身的特征進(jìn)行描述。然而，是否是量級(jí)龐大、實(shí)時(shí)傳輸、格式多樣的數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)？

BCG認(rèn)為，成就大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵點(diǎn)在于“第四個(gè)V”，即價(jià)值（Value）。當(dāng)量級(jí)龐大、實(shí)時(shí)傳輸、格式多樣的全量數(shù)據(jù)通過(guò)某種手段得到利用并創(chuàng)造出商業(yè)價(jià)值，而且能夠進(jìn)一步推動(dòng)商業(yè)模式的變革時(shí)，大數(shù)據(jù)才真正誕生。

1.2變革中的數(shù)據(jù)運(yùn)作與數(shù)據(jù)推動(dòng)的內(nèi)嵌式變革

多元化格式的數(shù)據(jù)已呈海量爆發(fā)，人類分析、利用數(shù)據(jù)的能力也日益精進(jìn)，我們已經(jīng)能夠從大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造出不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值。那么，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的“大價(jià)值”究竟是如何產(chǎn)生的？

　無(wú)論是在金融企業(yè)還是非金融企業(yè)中，數(shù)據(jù)應(yīng)用及業(yè)務(wù)創(chuàng)新的生命周期都包含五個(gè)階段：業(yè)務(wù)定義需求；IT部門(mén)獲取并整合數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建并完善算法與

模型；IT發(fā)布新洞察；業(yè)務(wù)應(yīng)用并衡量洞察的實(shí)際成效。在今天的大數(shù)據(jù)環(huán)境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是“數(shù)據(jù)科學(xué)家”在生命周期中所扮演的角

色。大數(shù)據(jù)將允許其運(yùn)用各種新的算法與技術(shù)手段，幫助IT不斷挖掘新的關(guān)聯(lián)洞察，更好地滿足業(yè)務(wù)需求。

　因此，BCG認(rèn)為，大數(shù)據(jù)改變的并不是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的生命周期，而是具體的運(yùn)作模式。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)環(huán)境下，這樣的周期可能要經(jīng)歷一年乃至更長(zhǎng)的時(shí)

間。但是有了現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量和技術(shù)，機(jī)構(gòu)可能只需幾周甚至更短的時(shí)間就能走完這個(gè)生命周期。新的數(shù)據(jù)運(yùn)作模式使快速、低成本的試錯(cuò)成為可能。這樣，商業(yè)機(jī)構(gòu)

就有條件關(guān)注過(guò)去由于種種原因而被忽略的大量“小機(jī)會(huì)”，并將這些“小機(jī)會(huì)”累積形成“大價(jià)值”。

具體而言，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用相比，大數(shù)據(jù)在四個(gè)方面（“4C”）改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的運(yùn)作模式，為機(jī)構(gòu)帶來(lái)了新的價(jià)值。

1.2.1數(shù)據(jù)質(zhì)量的兼容性（Compatibility）：大數(shù)據(jù)通過(guò)“量”提升了數(shù)據(jù)分析對(duì)“質(zhì)”的寬容度

　在“小數(shù)據(jù)”時(shí)代，數(shù)據(jù)的獲取門(mén)檻相對(duì)較高，這就導(dǎo)致“樣本思維”占據(jù)統(tǒng)治地位。人們大多是通過(guò)抽樣和截取的方式來(lái)捕獲數(shù)據(jù)。同時(shí)，人們分析數(shù)據(jù)的手段

和能力也相對(duì)有限。為了保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，人們通常會(huì)有意識(shí)地收集可量化的、清潔的、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的“質(zhì)”提出了很高的要求。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，

“全量思維”得到了用武之地，人們有條件去獲取多維度、全過(guò)程的數(shù)據(jù)。但在海量數(shù)據(jù)出現(xiàn)后，數(shù)據(jù)的清洗與驗(yàn)證幾乎成為了不可能的事。正是這樣的困境催生了

數(shù)據(jù)應(yīng)用的新視角與新方法。類似于分布式技術(shù)的新算法使數(shù)據(jù)的“量”可以彌補(bǔ)“質(zhì)”的不足，從而大大提升了數(shù)據(jù)分析對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的兼容能力。

1.2.2數(shù)據(jù)運(yùn)用的關(guān)聯(lián)性（Connectedness）：大數(shù)據(jù)使技術(shù)與算法從“靜態(tài)”走向“持續(xù)”

　在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)“全量”的追求使“實(shí)時(shí)”變得異常重要，而這一點(diǎn)也不僅僅只體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集階段。在云計(jì)算、流處理和內(nèi)存分析等技術(shù)的支撐下，一系列新

的算法使實(shí)時(shí)分析成為可能。人們還可以通過(guò)使用持續(xù)的增量數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化分析結(jié)果。在這些因素的共同作用下，人們一貫以來(lái)對(duì)“因果關(guān)系”的追求開(kāi)始松動(dòng)，而

“相關(guān)關(guān)系”正在逐步獲得一席之地。

1.2.3數(shù)據(jù)分析的成本（Cost）：大數(shù)據(jù)降低了數(shù)據(jù)分析的成本門(mén)檻

　大數(shù)據(jù)改變了數(shù)據(jù)處理資源稀缺的局面。過(guò)去，數(shù)據(jù)挖掘往往意味著不菲的投入。因此，企業(yè)希望能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出“大機(jī)會(huì)”，或是將有限的數(shù)據(jù)處理資源投

入到有可能產(chǎn)生大機(jī)會(huì)的“大客戶、大項(xiàng)目”中去，以此獲得健康的投入產(chǎn)出比。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)處理的成本不斷下降，數(shù)據(jù)中大量存在的“小機(jī)會(huì)”得見(jiàn)天

日。每個(gè)機(jī)會(huì)本身帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值可能并不可觀，但是累積起來(lái)就會(huì)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。所以，大數(shù)據(jù)往往并非意味著“大機(jī)會(huì)”，而是“大量機(jī)會(huì)”。

1.2.4數(shù)據(jù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化（Capitalization）：大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到價(jià)值的高效轉(zhuǎn)化

　在《互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)系統(tǒng)2020：新動(dòng)力、新格局、新戰(zhàn)略》報(bào)告中，我們探討了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在大變革時(shí)代所需采取的新戰(zhàn)略思考框架，即適應(yīng)型戰(zhàn)略。采取

適應(yīng)型戰(zhàn)略有助于企業(yè)構(gòu)筑以下五大優(yōu)勢(shì)：試錯(cuò)優(yōu)勢(shì)、觸角優(yōu)勢(shì)、組織優(yōu)勢(shì)、系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)和社會(huì)優(yōu)勢(shì)，而大數(shù)據(jù)將為金融機(jī)構(gòu)建立這些優(yōu)勢(shì)提供新的工具和動(dòng)力。從數(shù)

據(jù)到價(jià)值的轉(zhuǎn)化與機(jī)構(gòu)的整體轉(zhuǎn)型相輔相成，“內(nèi)嵌式變革”由此而生。

　例如，金融機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)做法中按部就班的長(zhǎng)周期模式（從規(guī)劃、立項(xiàng)、收集數(shù)據(jù)到分析、試點(diǎn)、落地、總結(jié)）不再適用。快速試錯(cuò)、寬進(jìn)嚴(yán)出成為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值

的關(guān)鍵：以低成本的方式大量嘗試大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的海量機(jī)會(huì)，一旦發(fā)現(xiàn)某些有價(jià)值的規(guī)律，馬上進(jìn)行商業(yè)化推廣，否則果斷退出。此外，大數(shù)據(jù)為金融機(jī)構(gòu)打造“觸

角優(yōu)勢(shì)”提供了新的工具，使其能夠更加靈敏地感知商業(yè)環(huán)境，更加順暢地搭建反饋閉環(huán)。此外，數(shù)據(jù)的聚合與共享為金融機(jī)構(gòu)搭建生態(tài)系統(tǒng)提供了新的場(chǎng)景與動(dòng)

力。

2.應(yīng)用場(chǎng)景與基礎(chǔ)設(shè)施—縱覽海內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)發(fā)展實(shí)踐

　金融行業(yè)在發(fā)展大數(shù)據(jù)能力方面具有天然優(yōu)勢(shì)：受行業(yè)特性影響，金融機(jī)構(gòu)在開(kāi)展業(yè)務(wù)的過(guò)程中積累了海量的高價(jià)值數(shù)據(jù)，其中包括客戶身份、資產(chǎn)負(fù)債情況、資

金收付交易等數(shù)據(jù)。以銀行業(yè)為例，其數(shù)據(jù)強(qiáng)度高踞各行業(yè)之首—銀行業(yè)每創(chuàng)收100萬(wàn)美元，平均就會(huì)產(chǎn)生820GB的數(shù)據(jù)。

2.1大數(shù)據(jù)的金融應(yīng)用場(chǎng)景正在逐步拓展

大數(shù)據(jù)發(fā)出的聲音已經(jīng)在金融行業(yè)全面響起。作為行業(yè)中的“巨無(wú)霸”，銀行業(yè)與保險(xiǎn)業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用尤其可圈可點(diǎn)。

2.1.1海外實(shí)踐：全面嘗試

2.1.1.1銀行是金融行業(yè)中發(fā)展大數(shù)據(jù)能力的“領(lǐng)軍者”

　在發(fā)展大數(shù)據(jù)能力方面，銀行業(yè)堪稱是“領(lǐng)軍者”?？v觀銀行業(yè)的六個(gè)主要業(yè)務(wù)板塊（零售銀行、公司銀行、資本市場(chǎng)、交易銀行、資產(chǎn)管理、財(cái)富管理），每個(gè)

業(yè)務(wù)板塊都可以借助大數(shù)據(jù)來(lái)更深入地了解客戶，并為其制定更具針對(duì)性的價(jià)值主張，同時(shí)提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力。其中，大數(shù)據(jù)在零售銀行和交易銀行業(yè)務(wù)板塊中的應(yīng)

用潛力尤為可觀。

　BCG通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，海外銀行在大數(shù)據(jù)能力的發(fā)展方面基本處于三個(gè)階段：大約三分之一的銀行還處在思考大數(shù)據(jù)、理解大數(shù)據(jù)、制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及實(shí)施路徑的

起點(diǎn)階段。還有三分之一的銀行向前發(fā)展到了嘗試階段，也就是按照規(guī)劃出的路徑和方案，通過(guò)試點(diǎn)項(xiàng)目進(jìn)行測(cè)驗(yàn)，甄選出許多有價(jià)值的小機(jī)會(huì)，并且不停地進(jìn)行試

錯(cuò)和調(diào)整。而另外三分之一左右的銀行則已經(jīng)跨越了嘗試階段。基于多年的試錯(cuò)經(jīng)驗(yàn)，他們已經(jīng)識(shí)別出幾個(gè)較大的機(jī)會(huì)，并且已經(jīng)成功地將這些機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的

商業(yè)價(jià)值。而且這些銀行已經(jīng)將匹配大數(shù)據(jù)的工作方式嵌入到組織當(dāng)中。他們正在成熟運(yùn)用先進(jìn)的分析手段，并且不斷獲得新的商業(yè)洞察。

　銀行業(yè)應(yīng)用舉例1：將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到信貸風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域。在美國(guó)，一家互聯(lián)網(wǎng)信用評(píng)估機(jī)構(gòu)已成為多家銀行在個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的好幫手。該機(jī)構(gòu)通過(guò)分

析客戶在各個(gè)社交平臺(tái)（如Facebook和Twitter）留下的數(shù)據(jù)，對(duì)銀行的信貸申請(qǐng)客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并將結(jié)果賣(mài)給銀行。銀行將這家機(jī)構(gòu)的評(píng)估結(jié)

果與內(nèi)部評(píng)估相結(jié)合，從而形成更完善更準(zhǔn)確的違約評(píng)估。這樣的做法既幫助銀行降低了風(fēng)險(xiǎn)成本，同時(shí)也為銀行帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方面的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

　相較于零售銀行業(yè)務(wù)，公司銀行業(yè)務(wù)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用似乎缺乏亮點(diǎn)。但實(shí)際上，大數(shù)據(jù)在公司銀行業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域正在發(fā)揮著前所未有的作用。在傳統(tǒng)方法中，銀

行對(duì)企業(yè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多是基于過(guò)往的營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)和信用信息。這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因?yàn)橛绊懫髽I(yè)違約的重要因素并不僅僅只是企業(yè)自身的經(jīng)

營(yíng)狀況，還包括行業(yè)的整體發(fā)展?fàn)顩r，正所謂“覆巢之下，焉有完卵”。但要進(jìn)行這樣的分析往往需要大量的資源投入，因此在數(shù)據(jù)處理資源稀缺的環(huán)境下無(wú)法得到

廣泛應(yīng)用，而大數(shù)據(jù)手段則大幅減少了此類分析對(duì)資源的需求。西班牙一家大型銀行正是利用大數(shù)據(jù)來(lái)為企業(yè)客戶提供全面深入的信用風(fēng)險(xiǎn)分析。該行首先識(shí)別出影

響行業(yè)發(fā)展的主要因素，然后對(duì)這些因素一一進(jìn)行模擬，以測(cè)試各種事件對(duì)其客戶業(yè)務(wù)發(fā)展的潛在影響，并綜合評(píng)判每個(gè)企業(yè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)。這樣的做法不僅成本

低，而且對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的速度快，同時(shí)顯著提升了評(píng)估的準(zhǔn)確性。

　銀行業(yè)應(yīng)用舉例2：用大數(shù)據(jù)為客戶制定差異化產(chǎn)品和營(yíng)銷方案。在零售銀行業(yè)務(wù)中，通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)判斷客戶行為并匹配營(yíng)銷手段并不是一件新鮮事。但大數(shù)據(jù)

為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供了廣闊的創(chuàng)新空間。例如，海外銀行開(kāi)始圍繞客戶的“人生大事”進(jìn)行交叉銷售。這些銀行對(duì)客戶的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，由此推算出客戶經(jīng)歷“人生

大事”的大致節(jié)點(diǎn)。人生中的這些重要時(shí)刻往往能夠激發(fā)客戶對(duì)高價(jià)值金融產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)意愿。一家澳大利亞銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，家中即將有嬰兒誕生的客戶對(duì)

壽險(xiǎn)產(chǎn)品的潛在需求最大。通過(guò)對(duì)客戶的銀行卡交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，銀行很容易識(shí)別出即將添丁的家庭：在這樣的家庭中，準(zhǔn)媽媽會(huì)開(kāi)始購(gòu)買(mǎi)某些藥品，而嬰兒相關(guān)

產(chǎn)品的消費(fèi)會(huì)不斷出現(xiàn)。該行面向這一人群推出定制化的營(yíng)銷活動(dòng)，獲得了客戶的積極響應(yīng)，從而大幅提高了交叉銷售的成功率。

　客戶細(xì)分早已在銀行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，但細(xì)分維度往往大同小異，包括收入水平、年齡、職業(yè)等等。自從開(kāi)始嘗試大數(shù)據(jù)手段之后，銀行的客戶細(xì)分維度出現(xiàn)了突

破。例如，西班牙的一家銀行從Facebook和Twitter等社交平臺(tái)上直接抓取數(shù)據(jù)來(lái)分析客戶的業(yè)余愛(ài)好。該行把客戶細(xì)分為常旅客、足球愛(ài)好者、高

爾夫愛(ài)好者等類別。通過(guò)分析，該行發(fā)現(xiàn)高爾夫球愛(ài)好者對(duì)銀行的利潤(rùn)度貢獻(xiàn)最高，而足球愛(ài)好者對(duì)銀行的忠誠(chéng)度最高。此外，通過(guò)分析，該行還發(fā)現(xiàn)了另外一個(gè)小

客群：“敗家族”，即財(cái)富水平不高、但消費(fèi)行為奢侈的人群。這個(gè)客群由于人數(shù)不多，而且當(dāng)前的財(cái)富水平尚未超越貴賓客戶的門(mén)檻，因此往往被銀行所忽略。但

分析顯示這一人群能夠?yàn)殂y行帶來(lái)可觀的利潤(rùn)，而且頗具成長(zhǎng)潛力，因此該行決定將這些客戶升級(jí)為貴賓客戶，深入挖掘其潛在價(jià)值。

　在對(duì)公業(yè)務(wù)中，銀行同樣可以借助大數(shù)據(jù)形成更有價(jià)值的客戶細(xì)分。例如，在BCG與一家加拿大銀行的合作項(xiàng)目中，項(xiàng)目組利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將所有公司客戶

按照行業(yè)和企業(yè)規(guī)模進(jìn)行細(xì)分，一共建立了上百個(gè)細(xì)分客戶群。不難想象，如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)的支持，這樣深入的細(xì)分是很難實(shí)現(xiàn)的。然后，項(xiàng)目組在每個(gè)細(xì)分群中找

出標(biāo)桿企業(yè)，分析其銀行產(chǎn)品組合，并將該細(xì)分群中其他客戶的銀行產(chǎn)品組合與標(biāo)桿企業(yè)進(jìn)行比對(duì)，從而識(shí)別出差距和潛在的營(yíng)銷機(jī)會(huì)。項(xiàng)目組將這些分析結(jié)果與該

行的對(duì)公客戶經(jīng)理進(jìn)行分享，幫助他們利用這些發(fā)現(xiàn)來(lái)制定更具針對(duì)性的銷售計(jì)劃和話術(shù)，并取得了良好的效果?？蛻魧?duì)這種新的銷售方式也十分歡迎，因?yàn)樗麄兛?/p>

以從中了解到同行的財(cái)務(wù)狀況和金融安排，有助于對(duì)自身的行業(yè)地位與發(fā)展空間進(jìn)行判斷。

　銀行業(yè)應(yīng)用舉例3：用大數(shù)據(jù)為優(yōu)化銀行運(yùn)營(yíng)提供決策基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)不僅能在前臺(tái)與中臺(tái)大顯身手，也能惠及后臺(tái)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域。在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)生水起的當(dāng)

下，“O2O”（OnlineToOffline）成為了銀行的熱點(diǎn)話題。哪些客戶適合線上渠道？哪些客戶不愿“觸網(wǎng)”？BCG曾幫助西班牙一家銀行通過(guò)

大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行了解答。項(xiàng)目組對(duì)16個(gè)既可以在網(wǎng)點(diǎn)也可以在網(wǎng)絡(luò)與移動(dòng)渠道上完成的關(guān)鍵運(yùn)營(yíng)活動(dòng)展開(kāi)分析，建立了12個(gè)月的時(shí)間回溯深度，

把客戶群體和運(yùn)營(yíng)活動(dòng)按照網(wǎng)點(diǎn)使用強(qiáng)度以及非網(wǎng)點(diǎn)渠道使用潛力進(jìn)行細(xì)分。分析結(jié)果顯示，大約66%的交易活動(dòng)對(duì)網(wǎng)點(diǎn)的使用強(qiáng)度較高，但同時(shí)對(duì)非網(wǎng)點(diǎn)渠道的

使用潛力也很高，因此可以從網(wǎng)點(diǎn)遷移到網(wǎng)絡(luò)或移動(dòng)渠道。項(xiàng)目組在客戶細(xì)分中發(fā)現(xiàn)，年輕客戶、老年客戶以及高端客戶在運(yùn)營(yíng)活動(dòng)遷移方面潛力最大，可以優(yōu)先作

為渠道遷徙的對(duì)象。通過(guò)這樣的運(yùn)營(yíng)調(diào)整，大數(shù)據(jù)幫助銀行在引導(dǎo)客戶轉(zhuǎn)移、減輕網(wǎng)點(diǎn)壓力的同時(shí)保障了客戶體驗(yàn)。

　BCG還曾利用專有的大數(shù)據(jù)分析工具NetworkMax，幫助一家澳大利亞銀行優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局。雖然銀行客戶的線上活動(dòng)日漸增多，但金融業(yè)的鐵律在互聯(lián)

網(wǎng)時(shí)代依然適用，也就是說(shuō)在客戶身邊設(shè)立實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)仍然是金融機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。然而，網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)成本往往不菲，如何實(shí)現(xiàn)網(wǎng)點(diǎn)資源的價(jià)值最大化成為了每家銀行

面臨的問(wèn)題。在該項(xiàng)目中，項(xiàng)目組結(jié)合銀行的內(nèi)部數(shù)據(jù)（包括現(xiàn)有的網(wǎng)點(diǎn)分布和業(yè)績(jī)狀況等）和外部數(shù)據(jù)（如各個(gè)地區(qū)的人口數(shù)量、人口結(jié)構(gòu)、收入水平等），對(duì)

350多個(gè)區(qū)域進(jìn)行了評(píng)估，并按照主要產(chǎn)品系列為每個(gè)區(qū)域制定市場(chǎng)份額預(yù)測(cè)。項(xiàng)目組還通過(guò)對(duì)市場(chǎng)份額的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行模擬，得出在現(xiàn)有網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量不變的情況下

該行網(wǎng)點(diǎn)的理想布局圖。該行根據(jù)項(xiàng)目組的建議對(duì)網(wǎng)點(diǎn)布局進(jìn)行了調(diào)整，并取得了良好的成效。這個(gè)案例可以為許多銀行帶來(lái)啟示：首先，銀行十分清楚自身的網(wǎng)點(diǎn)

布局，有關(guān)網(wǎng)點(diǎn)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和地址的信息全量存在于銀行的數(shù)據(jù)庫(kù)中。其次，有關(guān)一個(gè)地區(qū)的人口數(shù)量、人口結(jié)構(gòu)、收入水平等數(shù)據(jù)都是可以公開(kāi)獲取的數(shù)據(jù)。通過(guò)

應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)把這兩組數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，就可以幫助銀行實(shí)現(xiàn)網(wǎng)點(diǎn)布局的優(yōu)化。BCG基于大數(shù)據(jù)技術(shù)而研發(fā)的Network

Max正是用來(lái)解決類似問(wèn)題的工具。

　銀行業(yè)應(yīng)用舉例4：創(chuàng)新商業(yè)模式，用大數(shù)據(jù)拓展中間收入。過(guò)去，坐擁海量數(shù)據(jù)的銀行考慮的是如何使用數(shù)據(jù)來(lái)服務(wù)其核心業(yè)務(wù)。而如今，很多銀行已經(jīng)走得更

遠(yuǎn)。他們開(kāi)始考慮如何把數(shù)據(jù)直接變成新產(chǎn)品并用來(lái)實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式，進(jìn)而直接創(chuàng)造收入。例如，澳大利亞一家大型銀行通過(guò)分析支付數(shù)據(jù)來(lái)了解其零售客戶的“消費(fèi)

路徑”，即客戶進(jìn)行日常消費(fèi)時(shí)的典型順序，包括客戶的購(gòu)物地點(diǎn)、購(gòu)買(mǎi)內(nèi)容和購(gòu)物順序，并對(duì)其中的關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析。該銀行將這些分析結(jié)果銷售給公司客戶（比如

零售業(yè)客戶），幫助客戶更準(zhǔn)確地判斷合適的產(chǎn)品廣告投放地點(diǎn)以及適合在該地點(diǎn)進(jìn)行推廣的產(chǎn)品。這些公司客戶過(guò)去往往需要花費(fèi)大量金錢(qián)向市場(chǎng)調(diào)研公司購(gòu)買(mǎi)此

類數(shù)據(jù)，但如今他們可以花少得多的錢(qián)向自己的銀行購(gòu)買(mǎi)這些分析結(jié)果，而且銀行所提供的此類數(shù)據(jù)也要可靠得多。銀行通過(guò)這種方式獲得了傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之外的收入。

更重要的是，銀行通過(guò)這樣的創(chuàng)新為客戶提供了增值服務(wù)，從而大大增強(qiáng)了客戶粘性。

二、大數(shù)據(jù)都體現(xiàn)在哪些方面？

1、大數(shù)據(jù)正在改善我們的生活

大數(shù)據(jù)不單單只是應(yīng)用于企業(yè)和政府，同樣也適用我們生活當(dāng)中的每個(gè)人。比如說(shuō)一個(gè)比較基礎(chǔ)的點(diǎn)，就是我們可以利用穿戴的裝備（如智能手表或者智能手環(huán)）生成最新的數(shù)據(jù)，這讓我們可以根據(jù)我們熱量的消耗以及睡眠模式來(lái)進(jìn)行追蹤。

2、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化

大數(shù)據(jù)還會(huì)更多的幫助業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化。我們可以通過(guò)利用社交媒體數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)搜索以及天氣預(yù)報(bào)等等去挖掘出大量的有價(jià)值的數(shù)據(jù)，其中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用最廣泛的就是供應(yīng)鏈以及配送路線的優(yōu)化。從這兩個(gè)方面，地理定位和無(wú)線電頻率的識(shí)別追蹤貨物和送貨車，利用實(shí)時(shí)交通路線數(shù)據(jù)制定更加優(yōu)化的路線。

3、理解客戶、滿足客戶服務(wù)需求

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用目前在這領(lǐng)域是最廣為人知的。重點(diǎn)是如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)更好的了解客戶以及他們的愛(ài)好和行為。企業(yè)非常喜歡搜集社交方面的數(shù)據(jù)、瀏覽器的日志、分析出文本和傳感器的數(shù)據(jù)，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數(shù)據(jù)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。舉一個(gè)比較簡(jiǎn)單的例子就是通過(guò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，電信公司可以更好預(yù)測(cè)出流失的客戶，沃爾瑪則會(huì)更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)哪個(gè)產(chǎn)品會(huì)大賣(mài)，汽車保險(xiǎn)行業(yè)會(huì)了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

4、提高醫(yī)療和研發(fā)

大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的計(jì)算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內(nèi)就可以解碼整個(gè)DNA。并且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時(shí)可以更好的去理解和預(yù)測(cè)疾病。就好像人們戴上智能手表等可以產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一樣，大數(shù)據(jù)同樣可以幫助病人對(duì)于病情進(jìn)行更好的治療。大數(shù)據(jù)技術(shù)目前已經(jīng)在醫(yī)院應(yīng)用監(jiān)視早產(chǎn)嬰兒和患病嬰兒的情況，通過(guò)記錄和分析嬰兒的心跳，醫(yī)生針對(duì)嬰兒的身體可能會(huì)出現(xiàn)不適癥狀做出預(yù)測(cè)。這樣可以幫助醫(yī)生更好的救助嬰兒。

5、金融交易

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)主要是應(yīng)用金融交易。高頻交易（HFT）是大數(shù)據(jù)應(yīng)用比較多的領(lǐng)域。其中大數(shù)據(jù)算法應(yīng)用于交易決定?，F(xiàn)在很多股權(quán)的交易都是利用大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行，這些算法現(xiàn)在越來(lái)越多的考慮了社交媒體和網(wǎng)站新聞來(lái)決定在未來(lái)幾秒內(nèi)是買(mǎi)出還是賣(mài)出。

6、改善我們的城市

大數(shù)據(jù)還被應(yīng)用改善我們?nèi)粘Ｉ畹某鞘小＠缁诔鞘袑?shí)時(shí)交通信息、利用社交網(wǎng)絡(luò)和天氣數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化最新的交通情況。目前很多城市都在進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析和試點(diǎn)。

7、改善安全和執(zhí)法

大數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用到安全執(zhí)法的過(guò)程當(dāng)中。想必大家都知道美國(guó)安全局利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行恐怖主義打擊，甚至監(jiān)控人們的日常生活。而企業(yè)則應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行防御網(wǎng)絡(luò)攻擊。警察應(yīng)用大數(shù)據(jù)工具進(jìn)行捕捉罪犯，信用卡公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)工具來(lái)檻車欺詐性交易。

三、大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用在哪些方面

可以應(yīng)用在云計(jì)算方面。

大數(shù)據(jù)具體的應(yīng)用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)犯罪的發(fā)生。

2、google流感趨勢(shì)(Google Flu Trends)利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)禽流感的散布。

3、統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特.西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2012美國(guó)選舉結(jié)果。

4、麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。

5、梅西百貨的實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制。根據(jù)需求和庫(kù)存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對(duì)多達(dá)7300萬(wàn)種貨品進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)。

6、醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來(lái)很多國(guó)家都在積極推進(jìn)醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)有資金來(lái)做大數(shù)據(jù)分析。

7、及時(shí)解析故障、問(wèn)題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。

8、為成千上萬(wàn)的快遞車輛規(guī)劃實(shí)時(shí)交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)來(lái)定價(jià)和清理庫(kù)存。

10、根據(jù)客戶的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。

大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面（大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面的問(wèn)題）

擴(kuò)展資料：

大數(shù)據(jù)的用處：

1、與云計(jì)算的深度結(jié)合。大數(shù)據(jù)離不開(kāi)云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。

自2013年開(kāi)始，大數(shù)據(jù)技術(shù)已開(kāi)始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合，預(yù)計(jì)未來(lái)兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營(yíng)銷發(fā)揮出更大的影響力。

2、科學(xué)理論的突破。隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命?？赡軙?huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。

參考資料：

百度百科--大數(shù)據(jù)

四、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)不斷向世界的各行各業(yè)滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)，經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)門(mén)戶網(wǎng)站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因?yàn)橛脩羯暇W(wǎng)行為軌跡的相關(guān)數(shù)據(jù)都會(huì)被搜集記錄，并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，使用推薦系統(tǒng)將用戶可能需要的物品進(jìn)行推薦，從而達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷的目的。下面簡(jiǎn)單介紹幾種大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景。

大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面（大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面的問(wèn)題）

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)看病更簡(jiǎn)單。過(guò)去，對(duì)于患者的治療方案，大多數(shù)都是通過(guò)醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行，優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠?yàn)榛颊咛峁┖玫闹委煼桨?，但由于醫(yī)師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)平臺(tái)積累了海量的病例、病例報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等信息資源.所有常見(jiàn)的病例、既往病例等都記錄在案，醫(yī)生通過(guò)有效、連續(xù)的診療記錄，能夠給病人優(yōu)質(zhì)、合理的診療方案。這樣不僅提高醫(yī)生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時(shí)間接受最好的治療。下面列舉大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，具體如下。

(1) 優(yōu)化醫(yī)療方案，提供最佳治療方法。

面對(duì)數(shù)目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細(xì)胞時(shí)，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫(kù)。如果未來(lái)基因技術(shù)發(fā)展成熟，可以根據(jù)病人的基因序列特點(diǎn)進(jìn)行分類，建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫(kù)。在醫(yī)生診斷病人時(shí)可以參考病人的疾病特征、化驗(yàn)報(bào)告和檢測(cè)報(bào)告，參考疾病數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時(shí)，醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點(diǎn)，調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時(shí)進(jìn)行治療。同時(shí)這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。

(2)有效預(yù)防預(yù)測(cè)疾病。

解決患者的疾病,最為簡(jiǎn)單的方式就是防患于未然。通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)于群眾的人體數(shù)據(jù)監(jiān)控，將各自的健康數(shù)據(jù)、生命體征指標(biāo)都集合在數(shù)據(jù)庫(kù)和健康檔案中。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，推動(dòng)覆蓋全生命周期的預(yù)防、治療、康復(fù)和健康管理的一體化健康服務(wù),這是未來(lái)健康服務(wù)管理的新趨勢(shì)。當(dāng)然，這一點(diǎn)不僅需要醫(yī)療機(jī)構(gòu)加快大數(shù)據(jù)的建設(shè)，還需要群眾定期去做檢查，及時(shí)更新數(shù)據(jù)，以便通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)防和預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生，做到早治療、早康復(fù)。當(dāng)然,隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，一些大規(guī)模的流感也能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，越來(lái)越多的金融企業(yè)也開(kāi)始投身到大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價(jià)值潛力指數(shù)中排名第一。下面列舉若干大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的典型應(yīng)用，具體如下。

(1) 精準(zhǔn)營(yíng)銷。

銀行在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構(gòu)建用戶360立體畫(huà)像，即可對(duì)細(xì)分的客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)銷等個(gè)性化智慧營(yíng)銷。

(2) 風(fēng)險(xiǎn)管控。

應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以統(tǒng)一管理金融企業(yè)內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和外部征信數(shù)據(jù),更好地完善風(fēng)控體系。內(nèi)部可保證數(shù)據(jù)的完整性與安全性，外部可控制用戶風(fēng)險(xiǎn)。

(3) 決策支持。

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營(yíng)決策，為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，從而使經(jīng)營(yíng)決策更高效、敏捷、精準(zhǔn)。

(4) 服務(wù)創(chuàng)新。

通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個(gè)人與政府提供增值服務(wù),不斷增強(qiáng)金融企業(yè)業(yè)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

(5) 產(chǎn)品創(chuàng)新。

通過(guò)高端數(shù)據(jù)分析和綜合化數(shù)據(jù)分享,有效對(duì)接銀行、保險(xiǎn)、信托、基金等各類金融產(chǎn)品，使金融企業(yè)能夠從其他領(lǐng)域借鑒并創(chuàng)造出新的金融產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用

美國(guó)零售業(yè)曾經(jīng)有這樣一個(gè)傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷售，結(jié)果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長(zhǎng)!為什么看起來(lái)風(fēng)馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?后來(lái)經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，這些購(gòu)買(mǎi)者多數(shù)是已婚男士，這些男士在為小孩購(gòu)買(mǎi)尿不濕的同時(shí)，會(huì)同時(shí)為自己購(gòu)買(mǎi)一些啤酒。發(fā)現(xiàn)這個(gè)秘密后，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購(gòu)買(mǎi)的時(shí)候更方便，銷量自然也會(huì)大幅上升。

之所以講“啤酒-尿布”這個(gè)例子，其實(shí)是想告訴大家，挖掘大數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值，是零售業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，下面列舉若干大數(shù)據(jù)在零售業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，具體如下。

(1) 精準(zhǔn)定位零售行業(yè)市場(chǎng)。

企業(yè)想進(jìn)人或開(kāi)拓某一區(qū)域零售行業(yè)市場(chǎng)，首先要進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析，只有通過(guò)項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析才能最終決定是否適合進(jìn)人或者開(kāi)拓這塊市場(chǎng)。通常需要分析這個(gè)區(qū)域流動(dòng)人口是多少?消費(fèi)水平怎么樣?客戶的消費(fèi)習(xí)慣是什么?市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知度怎么樣?當(dāng)前的市場(chǎng)供需情況怎么樣等等，這些問(wèn)題背后包含的海量信息構(gòu)成了零售行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研的大數(shù)據(jù)，對(duì)這些大數(shù)據(jù)的分析就是市場(chǎng)定位過(guò)程。

(2) 支撐行業(yè)收益管理。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，為企業(yè)收益管理工作的開(kāi)展提供了更加廣闊的空間。需求預(yù)測(cè)、細(xì)分市場(chǎng)和敏感度分析對(duì)數(shù)據(jù)需求量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多采集的是企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，容易忽視整個(gè)零售行業(yè)信息數(shù)據(jù)，因此難免使預(yù)測(cè)結(jié)果存在偏差。企業(yè)在實(shí)施收益管理過(guò)程中如果能在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，依靠一些自動(dòng)化信息采集軟件來(lái)收集更多的零售行業(yè)數(shù)據(jù)，了解更多的零售行業(yè)市場(chǎng)信息,這將會(huì)對(duì)制訂準(zhǔn)確的收益策略，贏得更高的收益起到推進(jìn)作用。

(3) 挖掘零售行業(yè)新需求。

作為零售行業(yè)企業(yè)，如果能對(duì)網(wǎng)上零售行業(yè)的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，建立網(wǎng)評(píng)大數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為、價(jià)值取向、評(píng)論中體現(xiàn)的新消費(fèi)需求和企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題，以此來(lái)改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品，量化產(chǎn)品價(jià)值，制定合理的價(jià)格及提高服務(wù)質(zhì)量，從中獲取更大的收益。

以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)金融應(yīng)用在哪些方面相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。