⼤数据技术在银⾏业中的应⽤场景，主要有哪些？
2、⼤数据技术在银⾏业中的主要应⽤场景
(⼀)⼤数据时代下银⾏的精准营销
按照单个客户个性化的营销⽅案和沟通服务体系，⾦融机构依照信息化技术⼿段可以建⽴起精确的营销⽅案以实现对个⼈客户的精准营销(PrecisionMarketing)。这种建⽴在精准定位基础之上的营销活动，包含着对个体的关注和差异化的认同，可以最⼤限度地摊平企业的成本。精准营销对于每⼀位⾦融客户的兴趣、爱好、购买能⼒均可以做出预测和判断，根据综合化的评分向顾客推荐⾦融服务及产品，以保障推荐产品在其财⼒范围和兴趣半径之内。精准营销的基本理念如图2所⽰：
商业银⾏如何运⽤⼤数据技术？
传统银⾏业当中，认识产品、产⽣兴趣、付款购买三个环节是⾦融消费者在购买过程当中必然出现的环节。由于在认知产品的过程当中，消费者会通过⽹络、私⼈渠道进⾏检索，对产品信息、类别进⾏了解以确定其购买信息，在此过程当中产⽣的搜索数据便可以定位消费者的收⼊⽔平、兴趣和爱好，企业借助分布式存储和云计算深度挖掘这⼀系列关于该类消费者的信息，形成完整的客户关系系统(CRM系统)，从⽽设计出各种序列的营销⽅案，推送给消费者，实现精准化营销。
(⼆)⼤数据时代下银⾏的精细化管理
⼤宗交易数据是传统银⾏最为重视的业务内容，由于受制于银⾏较弱的数据处理能⼒，体量庞⼤、细节更多的精细化交易数据⽆法得到有效处理。例如，传统银⾏经营模式之下，商业银⾏仅能记录每次的银⾏卡消费信息，却⽆法实现实时的消费信息反馈，归集整理；在存款、贷款风险管控过程当中，银⾏也对于对⼩额贷款实施有效的风险管控。⼀般的商业银⾏在记录了客户消费和挑选产品的数据后，亦没有利⽤好这些并不是为商业银⾏经营活动(风控、催收)⽽产⽣的数据。顾客的每笔投资和消费都被记录分析之后，运⽤数据挖掘技术将产⽣信息化决策，有助于提升⽤户体验，精细化管理⽔平将不断提⾼。
(三)⼤数据时代银⾏的低成本管理
传统银⾏业中的信息数据是⼿⼯化产⽣的，容易产⽣错误。特别是在信贷活动过程当中，对于银⾏客户信息在记录过程中产⽣的错误将会给银⾏经营的有效性造成损失，这种传统的⼿⼯信息处理⽅式效率低下、准确度差、成本⾼。在商业银⾏的贷款业务当中，银⾏需要对客户的个⼈信息、财务状况和抵押品等内容进⾏尽职调查，信息获取的成本较⾼。但在⼤数据时代，商业银⾏对客户信息的采录过程完全⾃动，通过客户⾃填、⾃报，收录客户的个⼈信息，从⽽更加精确地了解到客户的实际情况，降低⼈⼯处理成本，提⾼办事效率。对于个体、⼩微层⾯的关注将有效解决长期以来困扰中国企业的“⼩微融资难”问题。
金融机构有哪些(四)⼤数据时代的集中化管理
商业银⾏的传统业务模式当中，跨地区、跨国经营成本极⾼，商业银⾏不仅要承担开设实体机构的成本，还要承担与代理⾏之间产⽣的摩擦经营成本。在⼤数据技术的帮助之下，商业银⾏总部机构将可以更加便捷地获取更多有价值的信息，不仅局限于当地的分⽀机构，跨越了地域、时空限制。对各个条线的集约化管理，使得银⾏总部的经营权利更加集中，分⽀⾏的执⾏功能将被强化，银⾏管理职责、风控策略将被集中于总⾏层⾯，有助于进⼀步提⾼机构总体执⾏⼒，避免上传下达过程当中的摩擦成本。
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