12.4.2  銀行業(yè)大數據應用場景

1．在客戶營銷和服務方面

銀行依托數據倉庫和信息庫，加強線上線下聯動及全渠道信息的整合共享，全面融合并綜合利用行內外各類信息，包括結構化、非結構化的信息，形成全行客戶的統一視圖；通過數據深入分析客戶的消費偏好，準確發(fā)現并預測客戶的金融需求，設計有針對性的產品，提供個性化的服務。

(1)精準營銷銀行可基于數據倉庫實現客戶特征的分析，可以根據客戶基本信息、持有產品、交易行為等進行目標客戶的分析和篩選，并實現精準化營銷的閉環(huán)管理流程，為真正向以客戶為中心的轉型發(fā)展奠定良好的技術實現基礎。

某銀行依托數據倉庫，精確定位1億多目標客戶，成功營銷800多萬戶，營銷效率得到大幅度提升，有力支持了客戶拓展和重點產品交叉銷售工作；主動向980萬目標客戶提供金融服務關懷活動，有效提高了840萬目標客戶的忠誠度和歸屬感。

某銀行以理財產品營銷為切人點，建立了保本理財客戶預測模型。通過提取某分行轄內2013年7月購買保本理財產品的四星級以上客戶，觀察其在購買前半年的表現，選取與客戶購買產品緊密相關的信息，通過SAS EM中的決策樹、評定模型（Logit模型）、神經網絡模型分別建立購買預測模型，并從中選擇最優(yōu)模型來計算客戶在未來一個月內購買保本理財的可能性，精準定位目標客戶。2013年年底，選取了兩家支行作為試點，通過模型，短信營銷客戶反饋率較全行平均水平提升了11倍；客戶經理營銷客戶購買率較以往提升4倍以上，營銷成功率顯著提升，在預測模型推薦并最終購買理財產品的客戶中，有24. 4%的客戶以往從未購買過理財產品，有效地實現了客戶拓展。