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大数据时代的银行业图

发布时间:2019-09-14 10:10:11 编辑:笔名

大数据时代的银行业(图)

金融危机之后,世界各国的银行和金融机构逐渐意识到实现成功没有捷径。相对于全方位大规模的变革,从“帐户中心”到”客户中心”的框架改革是一个更好的实现路径。而这条路径只能通过我们通常所称的大数据分析来实现。

通常意义上的大数据是结构化数据和非结构化数据的组合。除了银行可获得的客户的结构化数据(例如账号、账户类型资产负债等),还有大量的非结构化数据。后者主要来源于电子邮件、呼叫中心、社交媒体、站、客户反馈和各种机构等。这种结构化和非结构化数据的结合聚集了巨量数据,对重大事项的决策起到了不可忽视的作用。

在当今竞争激烈的世界中,金融机构已经意识到,必须通过分析掌握各个细分市场客户的行为特点,才能够将合适的产品在合适的时间卖给合适的客户。在此之前,银行一直对巨量的非结构化数据视而不见,然而如今,银行已开始借助持续增加的各类数据进行大规模的投资活动。

根据凯捷咨询公司(Capgemini)最近发布的一项研究显示,超过70%的银行高管赞同以客户为中心这一理念的重要性,但只有37%的客户认为银行了解他们的需求和偏好并能给与及时的应对。

银行更加注重分析非结构化数据,并通过将其与结构化数据映射,全面了解客户特点,从而建立起一个实时的推荐系统以预测其下一步行动。在数字消费时代,金融机构正在深入探索极为丰富的大数据。这可以用在很多方面,例如银行提出的个性化报价。在银行业数字化的时代,个性化可以最大限度地发挥其盈利能力。

由商业银行开发并使用的实时推荐系统呈现出不断增长的趋势。例如,你可能会收到用信用卡购买电影票将享受折扣的促销短信;收到提醒咖啡时间快到了的短信,而你可以使用信用卡累积积分购买咖啡;当你出国旅行时,如果收到一条来自你银行的短信,通知你最近的自动取款机地点,这是否会给你带来惊喜?这就是大数据分析的力量。要充分利用和了解客户下一个可能的动作,将推荐在正确的时间发送给正确的人是非常重要的。


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