關注PConline企業站的朋友可能了解，此前的文章報道當中筆者和大家聊過大數據技術在教育行業當中的很多應用，我們都知道，現在是一個數據快速爆發的一個發展時代，蘊含很多機遇的同時也給很多IT企業帶來了挑戰，尤其是一些很多傳統企業，就像我們之前聊過的教育行業那樣。本期筆者再和大家來聊一個大數據時代背景下發生改變的傳統行業，金融行業。

大數據應用金融排第三

根據權威市場研究機構的調查結果顯示，當今國內大數據在行業當中的具體應用占比，最高的是互聯網行業，其次是電信行業，第三就是金融領域，由此我們不難看出金融行業對于這種新興IT技術的需求量還是非常龐大的。

根據麥肯錫公司給出的調查報告顯示，再把金融行業進行細分的話，銀行將會成為金融行業在大數據領域當中的重點應用，證券和保險分別排在第二和第三，當前國內已經很多銀行開始通過大數據技術來對業務的推動和發展保駕護航，在一些銀行的信用卡中心業務方面就已經實現了利用大數據技術保障實時的業務營銷。

金融行業用戶畫像

當前金融行業在運用大數據技術的過程當中，其實還是存在著一些問題和困擾的，比如，如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均每次刷卡金額800元，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴，按照傳統的數據分析，該客戶是一位滿意度較高流失風險較低的客戶。但現實的情況卻是，該用戶的信用卡和工資卡不在同一家銀行，還款不方便，好幾次打客服電話沒接通，客戶多次在微博上抱怨，該客戶流失風險較高。所以銀行不僅僅要考慮銀行自身業務所采集到的數據，更應考慮整合外部更多的數據，以擴展對客戶的了解。

從上述問題我們不難發現，金融領域在進行大數據技術的植入過程當中，一定要首先通過整合當今的眾多新技術，比如社交媒體、比如云端SaaS應用、比如用戶在網絡上反應的實際問題等等。企業客戶的產業鏈上下游數據。如果銀行掌握了企業所在的產業鏈上下游的數據，可以更好掌握企業的外部環境發展情況，從而可以預測企業未來的狀況。

金融企業如何更好的營銷

有專家曾經指出，對于金融行業的企業來說，實時營銷的方式方法是很重要的，實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷，比如客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷。

還有就是交叉營銷的方式，不同業務或產品的交叉推薦，比如一些銀行可以根據客戶交易記錄分析，有效地識別小微企業客戶，然后用遠程銀行來實施交叉銷售。

還有一類就是我們平時經常會遇到的方式，那就是根據用戶的數據分析出用戶的屬性和特點，從而進行個性化推薦。銀行可以根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性的營銷推廣。

利用大數據更好的優化運營

通過大數據，銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網絡渠道推廣的質量，從而進行合作渠道的調整和優化。同時，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務，從而進行渠道推廣策略的優化。

銀行可以將客戶行為轉化為信息流，并從中分析客戶的個性特征和風險偏好，更深層次地理解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品創新和服務優化。

銀行可以通過爬蟲技術，抓取社區、論壇和微博上關于銀行以及銀行產品和服務的相關信息，并通過自然語言處理技術進行正負面判斷，尤其是及時掌握銀行以及銀行產品和服務的負面信息，及時發現和處理問題，對于正面信息，可以加以總結并繼續強化。

對于像金融、教育等這類傳統行業的企業來說，要想植入全新的技術理念和應用其實相比一些互聯網行業以及年輕行業要難的多，但是我們不斷的發現往往像云計算、大數據這類新興技術在傳統行業當中的應用卻更為廣泛和迅速，這對于推動整個大數據產業的良性發展是具有非常積極意義的。