大数据银行应用 ppt课件
银行大数据应用与培训方法
数据安全
随着大数据技术的广泛应用，银行 业的数据安全问题日益突出，如何 保障数据的安全性和隐私性成为一 大挑战。
数据分析人才短缺
大数据分析需要具备统计学、计算 机、数学、数据科学等学科背景和 技能，目前这类人才相对短缺。
大数据在银行业的应用价值
客洞察
运营效率提升
通过分析客户的行为、偏好、社交网 络等信息，银行可以更深入地了解客 户需求，提供个性化的产品和服务。
培训挑战及应对策
略
数据安全与隐私保护挑战及应对策略
数据泄露风险
银行业务涉及大量客户敏感信息，一旦泄露将造成严重后果。
应对策略
建立完善的数据安全管理制度，加强网络安全防护，采用加密技术对数据进行保 护，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
技术更新与人才储备挑战及应对策略
技术更新迅速
大数据技术日新月异，银行需保持与 时俱进以应对不断变化的业务需求。
某银行风险管理部大数据应用实践
风险识别
通过大数据分析，对银行各类业务进行风险识别和评估，及时发现 潜在风险点和风险传导路径。
风险量化
利用大数据技术和风险模型，对风险进行量化和评级，为风险决策 提供科学依据。
风险处置
针对识别出的风险点，制定相应的风险处置措施和应急预案，降低风 险损失和影响。
某银行零售业务部大数据应用实践
客户洞察
通过大数据分析，深入了解零售客户的消费习惯、需求和偏好， 为产品创新和个性化服务提供支持。
市场分析
利用大数据技术对零售市场进行趋势分析和预测，为业务决策和战 略规划提供数据支撑。
营销优化
基于客户洞察和市场分析，优化零售业务的营销策略和推广手段， 提高营销效果和市场份额。
大数据银行应用(PPT 45张)
构建银行业 大数据分析 平台
培养银行业 的大数据分 析人才
1
数据挖掘是什么？ 模型+算法 数据挖掘实践分享
2
3
心得与总结
从运筹帷幄到决胜千里…
…… 樯谈羽 橹笑扇 灰间纶 飞 巾 烟 灭 ......
大数据在银行业的应用场景
很多互联网公司愿意将自己定位为数据企业
未来银 行更加 倾向于 数据分 析挖掘
• 数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来 发展和引领行业的机遇。 • 数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提 高客户忠诚度 • “数据的收集能力+数据的分析能力=企 业智 商”
在大数据背景下面临的挑战
大数据时代银行业的应对策略
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源
国际同行业 大数据运用的 经验教训
推动大数据应用的策略
建立完善的 大数据工作 管理体系
增强数据 挖掘与分析 运用能力
以大数据技 术促进智慧 银行建设
建立基于 大数据分析 的定价体系
依托大数据 技术提升风 险管理水平
大数据在银行业的应用场景
未来银行业的发展趋势
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源
未来银 行业更 加倾向 于零售 营销
• 银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式须调整。 • 零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越 大的比重。 • 大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终 端 设备等媒介留下的海量碎片化数据，收集数据 并对客户的行为属性进行有效的分析，是支撑以 客户为中心发展模式的重要手段。 • 构建以客户为中心的精确的银行运营全景视图就 显得尤为重要。
大数据应用
主要内容
大数据在银行业的应用场景 未来银行业的发展趋势
《智慧银行解决方案》PPT课件幻灯片PPT
个 人 登 录 信 息
• 优惠卡制作
• 宣传墙 • ……
通告： •发布金融公告信息 •发布营业消息 •发布银行新闻 •发布商业合作伙伴的介绍
和促销信息
客户反馈信息
银行可以建立虚拟网点，对关注网点的客户进展 业务宣传和推广
对关注银行业务的用户进展精准消息推送； 银行可以将商业客户纳入APP，提高对其效劳的附
有效分流核心网的流 量压力，AC的处理 压力，同时降低了包 传输时延。
不利于核心网检测管理 AP间的数据通信。
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客户沟通和业务 预约
…more
三维通信股份有限公司
智慧银行建立带来的价值
社会价值
符合智慧、低 碳、环保的开 展潮流，符合 社会开展 的
潮流。
经济价值
通过先进技术， 打造全方位效 劳的金融平台， 提升银行的差 异化竞争的能
力和水平。
品牌价值
打造智慧银 行品牌，提 高品牌影响 力， 树立高
端形象。
服务价值
先进的技术手 段提升管理效 率，提升效劳 质量，降低效
劳本钱。
提高银行附加价值，形成差异化竞争力 全功能的综合性网点，它将传统银行效劳模式和创新科技有机结合，强调以客户为中
心的效劳体验，为客户带来‘自助、智能、智慧’的全新感受和体验
销售与服务中心2014年
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我们的解决方案
▪ 基于智慧银行支撑平台和移动互联网运营平台的集中管理WiFi+云计算解决方 案
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《智慧银行解决方案》PPT课件幻灯 片PPT
本PPT课件仅供学习交流使用 请学习完毕自行删除
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演示文稿1
1.以客户 为中心
大数据对 银行业的
好处
2.优化风 险管理
3.提高灵 活性，优
化运营管
理
银行业大数据来源
交易数 据
通信和 社交媒
体
大数 据
实时市 场反馈
客户服 务记录
银行业利用大数据的主要形式
针对客户的优惠和交叉销售 提高客户服务的效率，提前解决客户问题 对支付诈骗的监测和调查 交易对手信用风险管理
➢ 减少金融诈骗，防范安全漏洞是银行业的挑战
• 降低误报，减少支付损失 • 实时监测，减少欺诈损失
银行业利用大数据的主要形式
3.对支付诈骗的监测和调查 • 降低监控诈骗的成本
➢ 减少金融诈骗，防范安全漏洞是银行业的挑战
• 降低误报，减少支付损失 • 实时监测，减少欺诈损失
银行业利用大数据的主要形式
4.交易对手信用风险管理 • 更完整、准确认清总体的交易对手风险
➢ 利用大数据理解交易对手的信用风险
• 从监测中预测和管理交易对手风险，避免违约风 险
银行业利用大数据的主要形式
1.针对客户的优惠和交叉销售 • 通过提高客户的接受率增加收入
➢大数据能让银行从更微提高交叉销售、产品渗透率
➢通过大数据能够提高客户对优惠、交叉销售的接受 率。
• 提高资产效率，增强客户口碑、宣传
➢提高客户的满意度和忠诚度
• 降低促销、营业成本，提高基础设施效率
银行业利用大数据的主要形式
2.提高客户服务的效率，提前解决客户问题 • 提高员工创新解决能力
➢能够预期了解到客户的需求，在问题出现前为解决 问题提供必要准备
• 通过交叉销售提高收入 • 降低成本，提高效率 • 保持、提高客户满意度
大数据金融的优质PPT++讲课稿
大数据金融的优质PPT一、大数据重定义在中国，大数据这个概念已经被各行各业很广泛的引用，变得家喻户晓了，但是限于本身的专业性内涵，大家对大数据的理解又存在巨大的差异。
成就大数据的不仅仅是传统定义中的“大”即三个“V”（Volume –量, Velocity –速度, Variety –多样性），而是“大”所能带来的“价值”。
当人们从海量数据中能够汲取价值，并借助其推动商业模式发生内嵌式变革时，具备“大”的特点的数据才成为真正的“大数据”。
毋庸置疑，今天中国大数据的时代正在汹涌而来，7亿的互联网用户，3.5亿的微信用户以及8亿的智能连接装置都使得数据作为一项基础设施，成为了互联网时代的核心资源。
相较于欧美，中国的用户更愿意分享个人信息，根据BCG最近完成的一份调研结果来看。
问如果我给您定制一个个性化的产品，你是否愿意分享你通过使用这一产品所产生的数据。
93%的被调研客户会说“我愿意”。
而数据的种类多种多样，有超过一半的人愿意分享家庭类传感器的数据、病例上的数据、汽车传感器上的数据等等。
这在很大程度上反映了当前的80和70后作为互联网人的张扬心态。
这就给我们带来一些新的机会，让我们的金融行业有一些新的发展契机。
一般在讨论大数据的时候，很多都是在技术层面上展开，比如说大数据、小数据、快数据、慢数据等等。
但大数据的着眼点和落脚点始终在于是否能够推动实体经济或虚拟经济商业模式的转变从而产生巨大的价值。
从不同行业来看，金融行业的数据强度为上述各个行业之首，因此大数据理念在银行业十分流行，但其潜在价值尚未得到充分的开发和利用。
举例而言，银行中有着海量的数据存储，在每100万美元收入里，银行业会创造和使用的数据大概是820G，远多于其它行业。
而银行在数据的应用和价值创造上，却非常有限。
实际上如果可用的数据是百分之百，最后真正能够用于创造价值的数据只占总数据量的1/3左右。
因此对于大数据而言，各行各业普遍的问题是虽然有这样的海量数据，但是并没有很好的应用，未能带来实际的商业价值。
银行大数据审计ppt课件
二、商业银行的大数据架构体系
（一）数据类型
1.结构化数：传统的关系型数据库中的数据，可用二维表结构来表 示的数据。
2.半结构化数据：有一定的数据结构，但与内容混合一起，如电子 邮件、电子表格、网络新闻等。
3.非结构化数据：各种文档、图片、视频、音频、文本，此类数据 占比为多数。
13
二、商业银行的大数据架构体系
资本充足率
产品定价示例：
在三年之内零售客户 的存款增加了7千万英 镑，三年的平均年增 长率16%
UBS/渣打银行
合规 内部审计
监管合规示例：
UBS银行因交易欺诈 被处以15亿美元罚款， 渣打银行被指控协助 洗钱被罚3.4亿美元。
以此为契机，各自启 动了数据挖掘项目。
• 花旗和汇丰启动较早，主要关注业务发展、客户策略等，规模较大。 • UBS、渣打银行较晚启动，且先期重点侧重于风险合规。
36
四、大数据在内部审计的应用
2.模型体系
【模型体系一】基于数据分析与挖掘的财务管理审计 【模型体系二】基于数据分析与挖掘的负债业务审计 【模型体系三】基于数据分析与挖掘的信贷业务审计
37
四、大数据在内部审计的应用
3.审计案例——数据分析在内部审计咨询活动中的实践
基于数据分析与挖掘的经营效益审计
目录
1
大数据概述
2
商业银行大数据架构体系
3
商业银行大数据应用场景
4
大数据在内部审计的应用
5
大数据应用的体会与分享
2
一、大数据概述
（一）主要特征 1. 大数据六要素
（1）在线
（6）蕴含的商机 和效益
（5）精准分析能力 （4）高速
（2）海量 （3）多样化
《虚拟银行系统》课件
智能化服务
利用AI技术提供智能客服 、智能投顾等服务，提升 客户体验。
监管政策与法规发展
监管科技（RegTech）的应用
01
利用RegTech提升监管效率和合规性。
开放银行政策
02
推动开放银行建设，促进虚拟银行与传统银行的合作与创新。
数据安全与隐私保护法规
03
强化数据安全和隐私保护，确保客户信息安全。
详细描述
虚拟银行系统的概念最早起源于20世纪90年代，当时互联网开始逐渐普及，一些金融机构开始尝试通过互联网提 供金融服务。随着技术的不断进步和市场的需求增加，虚拟银行系统逐渐得到了快速发展。近年来，随着移动设 备的普及，虚拟银行系统也开始向移动端转移，提供了更加便捷的金融服务。
虚拟银行系统的优势与挑战
区块链技术
云计算与分布式存储
云计算和分布式存储技术将助力虚拟 银行系统实现高效的数据处理和存储 。
区块链技术将应用于虚拟银行系统， 提高交易安全性和透明度。
业务模式创新
01
02
03
场景化金融服务
虚拟银行将深入各类生活 场景，提供定制化的金融 服务解决方案。
无界化服务
突破传统银行的地域限制 ，实现跨境、跨地区金融 服务。
服务创新
虚拟银行系统在服务上也进行了大量创新，如采用人工智能技术实现智能客服、智能风控等，提高服 务效率和客户满意度。同时，虚拟银行系统还通过大数据分析，为客户提供更加精准的个性化服务。
04
虚拟银行系统的风 险管理
信用风险
总结词
信用风险是指借款人因各种原因未能按 时偿还贷款，导致虚拟银行系统遭受损 失的可能性。
详细描述
虚拟银行系统是一种新型的金融服务模式，它通过互联网和移动设备提供银行服务，客 户可以随时随地访问银行账户、查看交易记录、进行转账和支付等操作。与传统银行相 比，虚拟银行系统具有便捷性、高效性和安全性等特点，能够满足客户快速、高效、安
银行大数据应用
银行大数据应用银行大数据应用是指银行机构利用大数据技术和分析方法，对海量的数据进行采集、存储、处理和分析，以获取有价值的信息和洞察力，从而支持银行业务的决策和运营。
银行大数据应用可以匡助银行提高客户服务质量、降低风险、提升营销效果、优化运营成本等方面的业务目标。
一、银行大数据应用的背景和意义随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，银行业面临着海量的数据和信息的挑战和机遇。
银行大数据应用可以匡助银行从庞杂的数据中发现规律和趋势，提供精准的决策支持和业务洞察。
同时，银行大数据应用也可以匡助银行实现业务的创新和转型，提高竞争力和盈利能力。
二、银行大数据应用的主要场景1. 客户关系管理：银行可以通过大数据分析客户的消费行为、偏好和需求，精准推送个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
2. 风险管理：银行可以通过大数据分析客户的信用状况、还款能力和风险偏好，制定更加科学和准确的风险评估模型，降低信用风险和不良资产的风险。
3. 营销推广：银行可以通过大数据分析客户的购买行为和消费习惯，精准定位潜在客户和目标客户群体，制定个性化的营销策略，提高营销效果和转化率。
4. 运营效率优化：银行可以通过大数据分析业务流程和操作环节，发现瓶颈和问题，提出改进措施，优化运营效率和降低成本。
5. 防欺诈和安全管理：银行可以通过大数据分析客户的交易行为和模式，发现异常和风险信号，及时采取措施，防范欺诈和安全风险。
三、银行大数据应用的关键技术和方法1. 数据采集和存储：银行需要建立完善的数据采集和存储系统，实时、准确地采集和存储各类数据，包括客户信息、交易数据、市场数据等。
2. 数据清洗和预处理：银行需要对采集到的数据进行清洗和预处理，去除错误和异常数据，提高数据的质量和准确性。
3. 数据挖掘和分析：银行需要运用数据挖掘和分析技术，对海量的数据进行模式发现、关联分析、预测建模等，提取有价值的信息和规律。
4. 数据可视化和报表分析：银行需要将分析结果以直观和易懂的形式展示给决策者和业务人员，匡助他们理解和利用分析结果。
《网上银行介绍》课件
通过用户行为数据分析和用户画 像，提供个性化的界面、服务和 推送，提升用户体验和忠诚度。
跨界合作与创新
跨界合作
网上银行将与各类企业、机构进行跨 界合作，共同开发新的金融产品和服 务，拓展业务范围和市场。
创新发展
鼓励网上银行的创新发展，探索新的 业务模式和技术应用，以适应不断变 化的市场环境和技术发展。
提供常用功能的快捷键和快捷方式， 提高操作效率。
流程优化
简化操作流程，减少用户在操作过程 中的跳转和等待时间。
服务质量与响应速度
系统稳定性
保证网上银行系统的稳定性，避 免出现卡顿、崩溃等问题。
响应速度
优化系统响应速度，提高用户满意 度。
服务时间
提供足够的服务时间，满足用户需 求。
05
未来网上银行发展趋势
转账汇款
转账汇款
用户可以通过网上银行向其他银行账户进 行转账汇款，方便快捷。
实时到账
网上银行提供实时到账服务，确保汇款及 时到达。
跨行转账
用户可以向其他银行的账户进行跨行转账 ，实现跨行资金互转。
手续费查询
用户可以查询转账汇款的手续费标准，避 免出现不必要的费用。
投资理财
01 理财产品购买
用户可以在网上银行购买 各种理财产品，实现财富 增值。
信用卡还款
用户可以通过网上银 行对自己的信用卡进
行还款操作。
信用卡额度查询
用户可以查询自己的 信用卡额度，以便更 好地管理信用消费。
其他业务
外汇交易
用户可以在网上银行进行外汇买卖操作。
贷款申请
用户可以在网上银行申请贷款，满足资金需求。
03
网上银行安全保障
登录安全保障
高教社2024金融大数据分析教学课件-03 项目三 大数据在银行业的应用
23
03 大数据技术与银行精准营销
精准营销
➢ 精准营销是针对目标客户群体的个性化和定向化营销策略，旨在通过深入理解客户需求和行为，提 供定制化的营销信息和服务。
➢ 精准营销基于大数据分析、人工智能等技术，识别客户特征、行为模式、需求、兴趣习惯等，以数 据为支撑制定营销决策。
➢ 通过精准定位和个性化沟通，有针对性的向客户提供产品服务，以提高营销活动的转化率，实现 资源的最优化利用。
大数据技术应用于精准营销
数据收集与分析
➢ 收集用户行为数据 ➢ 数据整合 ➢ 数据分析与挖掘
个性化推荐
➢ 用户行为分析 ➢ 精准广告投放 ➢ 提升用户满意度
客户画像构建
➢ 理解客户需求 ➢ 细分目标市场 ➢ 建立客户画像
交叉营销
➢ 挖掘潜在需求 ➢ 推荐产品和服务 ➢ 整合优化资源
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用户画像
➢ 用户画像是一种数据驱动的抽象模型，代表了典型或目标用户的关键特征和行为。 ➢ 通过用户画像，帮助企业理解用户需求，优化产品设计，制定更精准的营销策略
衰退期：交易量下 降
流失期：客户关系 终止
大数据技术在客户生命周期管理中的应用
01
02
客户获取
对新进客户的主 要特征及关键购 买因素进行分析， 从而发现潜在客 户群并选择有效 的营销渠道来获 取潜在客户
客户提升
分析业务使用情 况和客户行为特 征，发现客户潜 在需求和客户价 值提升障碍。适 时地推出满足潜 在需求的新产品 以及适应各类客 户群的个性化服 务。
研究客户对不同类型金融产品的需 求和偏好，如更倾向于投资还是储 蓄，以定制个性化服务。
评估客户对风险的接受程度，帮助 银行在推荐投资产品时做出更合适 的选择。
大数据金融全套课件
THANKS
常用可视化工具
介绍常用的数据可视化工具，如 Tableau、Power BI、D3.js等，以及 如何使用这些工具进行数据可视化。
04
大数据金融产品与服务
信贷评估与风险控制
信贷评估模型
基于大数据和机器学习算法，构建信贷评估模型，对借款 人的信用历史、财务状况、行为数据等进行全面分析，以 评估其信用等级和违约风险。
大数据分析工具
介绍常用的大数据分析工具，如Python、R语言、SAS等，以及 如何使用这些工具进行数据分析。
大数据可视化技术
数据可视化原理
可视化案例分析
阐述数据可视化的基本原理和设计原 则，以及如何选择合适的可视化工具 和技术。
通过实际案例，展示如何利用可视化 技术呈现复杂数据和洞察数据背后的 规律。
大数据在金融市场中的应用场景
02
风险管理、投资决策、市场预测等。
大数据在金融市场中的优势
03
提高数据处理效率，降低信息不对称程度，增强市场稳定性。
金融市场与大数据结合前景
金融市场与大数据结合的意义
推动金融市场创新发展，提高市场运行效率。
金融市场与大数据结合的未来趋势
智能投顾、量化投资、区块链等技术的广泛应用策略
01
大数据金融安全挑战
02
数据泄露风险
03
系统安全漏洞
大数据金融安全挑战及应对策略
恶意攻击与欺诈行为 应对策略 加强数据安全保护
大数据金融安全挑战及应对策略
完善系统安全防护
建立风险监测与应急响应机制
大数据金融监管政策与法规
监管政策 法规建设
智能投顾服务
利用大数据和人工智能技术，为投资者提供智能化的投资顾问服务，包括资产配置、投资组合监控、市场动态分析等，以 提高投资决策的准确性和效率。
大数据技术在银行业中的应用
大数据技术在银行业中的应用一、引言随着互联网技术和移动设备的发展，数据积累了快速增长。
大数据已成为解决众多行业问题的重要手段。
银行作为服务行业，日常操作中产生了大量数据，大数据技术在银行业中的应用也越来越受到重视。
二、风险管理领域作为金融行业的重要组成部分，银行的风险管理至关重要。
数据跨境管理和反洗钱控制已经成为国际贸易的主要目标。
大数据技术应用于银行业，可高效地分析和处理大量数据，识别风险并实施相应方案。
这有助于银行节约时间和减少成本，在保证资产安全和控制风险的同时，减少了客户体验的负面影响。
三、用户分析和增长领域在数字化时代，客户的行为越来越多地由在线上进行，银行需要深度了解客户行为，才可以更好的满足客户需求，提升用户体验。
大数据技术在用户分析的领域发挥重要作用，通过数据的准确分析，银行可以更好地洞察客户的行为、关注点、偏好和风险。
为了实现客户经验的最佳提升，银行可以基于大数据技术创造个性化的服务和产品。
此外，使用大数据技术可以在获取新客户和保留客户方面实现更高效的增长。
四、反欺诈领域随着电子支付和在线银行账户的广泛使用，银行也发现自己成为了欺诈者和犯罪分子的攻击目标。
大数据技术可以用于根据历史的支付行为和信用记录快速识别欺诈行为，防止欺诈行为造成资产损失。
大数据技术可以自动监控、识别和报告任何异常事件，帮助银行提高客户满意度。
五、资产管理领域银行管理代理理财资产的能力可以通过大数据技术进一步改善。
银行可以针对客户的风险偏好和需求建立更具针对性的投资组合，从而实现更高的回报和风险控制。
通过大数据技术，银行可以快速分析市场趋势并对资产分配做出更明智的决策，提高资产管理效率。
六、结论随着数字技术和移动技术的发展，银行可以收集并分析大量数据，发现隐藏在数据背后的规律与趋势。
使用大数据技术可以优化决策、提高效率和降低风险。
银行业务的大规模数据分析有助于推动更加科学和智能的金融服务，从而更好地满足客户需求。
大数据在银行、保险、证券等金融行业的应用
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将定量的信息归类为定性的信息 • 定量的信息不利于对客户进行筛选，需要将定量信息转化为定性信息，通过信息类
别来筛选人群 • 可以将年龄段对客户进行划分，18岁-25岁定义为年轻人，25岁-35岁定义为中青年，
客户画像应用
• 客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像 • 个人客户画像：包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等 • 企业客户画像：包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产
业链上下游等数据
女性 起居：晚12
点-早7点 喜欢瑜伽/常慢跑
居住地 北京 80后 白领 常去 星巴克 常去上海 宾馆 ：中高 档 中国移动 4G高流量用户
1 客户画像
个人客户画像 企业客户画像
银行大数据
风险管控
中小企业贷款风险评估
实时欺诈交易分析
反洗钱业务分析
3
2 精准营销
交叉营销 个性化推荐 客户生命周期管理
银行大数据应用可以分为四大方面：客户画像，精准营销，风险管控，运营优化。
11
PART 02.1 银行客户画像应用
银行的大数据应用场景比较丰富，比较典型的集中在数据库营 销、用户经营、数据风控、产品设计和决策支持等。目前来讲， 大数据在银行的商业应用还是以其自身交易数据和客户数据为 主，外部数据为辅；描述性数据分析为主，预测性数据建模为 辅；经营客户为主，经营产品为辅。
13
客户画像背后的原因
• 客户消费习惯的改变，企业无法接触到客户，无法了解客户需求;
大数据技术与应用培训课件ppt精品模板分享(带动画)
用户画像：通过数据挖掘，对电商平台的用户进行精准画像，包括性别、年龄、地域、职业 等特征
购买偏好：分析用户的购买偏好，包括商品类别、品牌、价格等，为电商平台提供个性化推 荐和定制化营销方案
浏览行为：通过对用户浏览行为的监测和分析，了解用户的兴趣和需求，优化商品陈列和页 面设计
营销策略：根据用户行为数据，制定针对性的营销策略，提高用户转化率和订单价值
什么是数据可视化
可视化类型：表格、 图表、地图等
可视化工具： Tableau、 PowerBI、D3.js 等
可视化最佳实践： 明确目的、选择合 适的图表、优化布 局、色彩搭配等
提升决策效率
助力企业升级 转型
增强业务创新 能力
实现数据驱动 的精准决策
发展趋势：持续增长，影响范围更广，与各行业融合 技术创新：人工智能、区块链、物联网等技术的融合，推动大数据发展 应用前景：智慧城市、金融风控、医疗健康等领域，大数据将发挥更大作用 挑战与问题：数据安全、隐私保护、技术人才短缺等问题需要解决
分布式存储系 统：将数据分 散存储在多个 节点上，提高 存储容量和可
靠性
数据仓库：将 存储的数据进 行整合、清洗 和加工，为数 据分析提供支
持
数据存储与管理 数据预处理 分布式计算 大数据挖掘
数据挖掘：从大量数据中提取有用的信息和知识 可视化技术：将数据以图形、图像、动画等方式呈现，便于理解和分析 大数据挖掘与可视化应用：为企业提供决策支持、市场分析、风险评估等服务 大 数 据 挖 掘 与 可 视 化 工 具 ： 如 Ta b l e a u 、 Po w e r B I 等 ， 提 高 工 作 效 率 和 成 果 质 量
了解自身背景和需求，明确学习目标和方向。 结合实际工作场景，选择合适的大数据技术和工具，提高工作效率和质量。 通过实践操作，加深对大数据技术与应用的理解和掌握，提高解决问题的能力。 不断学习和更新知识，跟上大数据技术和应用的最新发展，提升自身竞争力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
利用大数据的集成挖掘分析客户的消费、投资习惯，为客 户量身定做金融产品与服务。（支付、融资）
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“专业市场”的产品运用
电商——“大数据” 为企业及其下游商家提供覆盖整个销售链的融资服务
，解决买卖双方的资金需求，帮助企业度过难关，扩大经 营。
构建银行业 大数据分析 平台
培养银行业 的大数据分 析人才
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20
7
大数据在银行业的应用场景
客户管理
案例2：客户流失分析。借助大数据平台搜集到客户 行为记录，通过对已流失客户的行为进行分析，找到 客户流失发生时的关键路径，进而能够利用流失客户 的行为模式有效定位有流失倾向的客户，以便银行工 作人员能够在客户流失前进行挽回工作。
8
大数据在银行业的应用场景
电商——“大数据” 让客户多一个网上的渠道，形成和客户在支付结算、
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
大数据在银行业的应用场景
银行需要借助由大数据 构建的企业经营全景视 图来进行活动，进而寻 找最优的模式支持5
大数据在银行业的应用场景
客户管理
案例1：花旗银行工作人员可以利用大数据分析获取 银行客户信息并且分析客户的下一步需求，进而向客 户营销相关金融产品。比如，某人为自己的孩子开办 了一款 信用卡，当孩子上大学后，就会分析这位顾 客所需要的金融产品。如果之后家长有装修厨房的计 划，那么花旗银行的工作人员会向这位家长推荐适合 装修的贷款，满 足客户各方面的潜在需求。
建行“善融商务”、交行“交博汇”等银行电商平台 。
10
大数据在银行业的应用场景
营销管理
用户消费数据
浏览记录
银行大数 据平台
挖掘、追踪、分析 ，将不同客户群体
进行聚类
金融商品购买路径等
获取用户消 费习惯、风 险收益偏好 等特征信息
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大数据在银行业的应用场景
营销管理
根据不同客户 特性打造个性 化的产品营销 服务方案，将 最适合的产品 服务推介给最 需要的客户。
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大数据在银行业的应用场景
未来银 行更加 倾向于 数据分 析挖掘
很多互联网公司愿意将自己定位为数据企业
1.数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来发 展和引领行业的机遇。
2.数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高 客户忠诚度
3. “数据的收集能力+数据的分析能力=企 业智商”
18
在大数据背景下面临的挑战 挑战
以主动营销和个性化营销 打破传 统无差异的、被动的产品服务营销 方式。
提升银行产品的精准营销水 平
提升客户对银行服务的认可程度以 及客户经理 在营销过程中的专业 程度
12
大数据在银行业的应用场景
营销管理
例如，银行针对不同的客户分类推荐相应的理财产品 ，根据客户的购买习惯和风险偏好进行产品组合营销 ；根据客户的产品清单和浏览记录进行路径分析，主 动推送关联产品营销等，真正做到个性化的主动营销 服务。
银行可以通过大 数据分析平台， 接入客户通过社 交网络、电子商 务、终端设备等 媒介产生的非结 构化数据
社交网络、 电子商务
收集、分析、甄别
其他终端设 备等媒介
客户进行分类
根据用户行为 对用户进行聚 类分析，进而 可以有效的甄 别出优质客户 、潜力客户以 及流失客户
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大数据在银行业的应用场景
客户管理
LOG O
“大数据”的引领 ——小企业业务研讨会
ppt课件
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主要内容
大数据在银行业的应用场景 未来银行业的发展趋势 在大数据背景下面临的挑战
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精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
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未来银行业的发展趋势
未来银 行业更 加倾向 于零售 营销
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源。
1.银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式须调整。
2.零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越 大的比重。
3.大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终 端设备等媒介留下的海量碎片化数据，收集数据 并对客户的行为属性进行有效的分析，是支撑以 客户为中心发展模式的重要手段。
4.构建以客户为中心的精确的银行运营全景视图就 显得尤为重要。
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大数据在银行业的应用场景
未来银 行更加 倾向于 科技创 新
创新是银行实现差异化发展的驱动力。
目前银行产品、银行的经营管理系统都面 临着同质化严重的问题，因此需要通过技术 创新来不断增强银行业的核心竞争力—— 帮助银行改进金融系统，改善与顾客之间的 交互，改进并简化客户的银行业务体验。大 数据时代为银行业务发展和技术创新带来了 新机遇。
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大数据在银行业的应用场景
风险管理
大数据分析
建立完善 的风险防 范体系。
客户行为、 客户信用度、 客户风险以 及客户的资 产负债状况
自然属性 、 行为属性
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大数据在银行业的应用场景
风险管理
Wonga是英国一家小额贷款公司，他们利用海量数 据挖掘算法来做一些贷款业务。Wonga对过去客户 的各种碎片化信息进行数据获取和整理，用大量 的 数据串成了客户特征的全貌，同时根据不良贷款等风 险信号不断完善调整模型，有效控制风险。如今它已 获得了5亿美金的年利润，其风险管理能力也获得业 界的 认可。