【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】本文從中信銀行、民生銀行、青島銀行3個大數(shù)據(jù)應用案例中，以應用背景、數(shù)據(jù)源、實現(xiàn)途徑、應用效果4個視角去看待大數(shù)據(jù)在銀行的應用狀況。
　　案例一：中信銀行玩轉大數(shù)據(jù)，以客戶為“上帝”
　　
　　應用背景：
　　
　　信用卡業(yè)務競爭本質上就是客戶的競爭，而且是客戶的競爭。針對客戶發(fā)現(xiàn)、客戶提升、客戶保持、市場細分、忠誠度、貢獻度、個性化服務乃至個人信用風險等等一系列圍繞客戶關系的新問題，支持日常運作的信用卡生產(chǎn)系統(tǒng)是面向柜員和交易的日常營運和客戶服務基礎設施，無法提供眾多分析、決策型用戶對大量歷史數(shù)據(jù)同時進行突發(fā)的、復雜的決策分析，而建立一套以客戶為中心的信用卡業(yè)務分析系統(tǒng)則是實現(xiàn)上述命題的必要可行手段。
　　
　　數(shù)據(jù)源:
　　
　　個人特征數(shù)據(jù)：年齡、性別、職業(yè)、收入、工作區(qū)域、社會關系等。
　　
　　資產(chǎn)數(shù)據(jù)：個人定期存款、活期存款、信用貸款、抵押貸款等。
　　
　　其他數(shù)據(jù)：個人互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、個人位置信息數(shù)據(jù)、商戶數(shù)據(jù)(商戶客戶對象、商品種類等)。
　　
　　實現(xiàn)路徑：
　　
　　通過整合銀行內部信用卡相關的所有重要數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)進行快速而準確的分析和挖掘，以及提供的、多層次的輔助決策支持手段，銀行短時間內對市場變化及趨勢做出更好的戰(zhàn)略性商業(yè)決策，以挖掘重點客戶、提高服務質量、減少運作成本，為銀行帶來有利的市場競爭優(yōu)勢。
　　
　　應用效果：
　　
　　客戶識別。通過客戶信息的分析，識別出給銀行帶來更好利潤并且信用好的客戶，并為這些客戶提供更多更好的服務。
　　
　　風險降低。針對信用差的客戶，實時監(jiān)控，防止發(fā)生壞賬呆賬行。
　　
　　案例二：IBM助力民生銀行應對金融業(yè)的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)
　　
　　應用背景：
　　
　　在利率市場化和人民幣化進程中，銀行存貸利差收窄趨勢將是必然之路，特別是隨著互聯(lián)網(wǎng)金融等新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)，銀行過去受國家政策保護的壟斷利潤，正在縮減。這個時候，通過大數(shù)據(jù)來驅動業(yè)務運營及產(chǎn)品創(chuàng)新，搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數(shù)據(jù)平臺，幫助銀行通過大數(shù)據(jù)分析應對金融業(yè)的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，完善及大力發(fā)展銀行業(yè)中間業(yè)務，避免產(chǎn)品品種雷同、老舊等情況的出現(xiàn)，做到個性化的營銷。
　　
　　數(shù)據(jù)源：
　　
　　個人特征數(shù)據(jù)：年齡、性別、職業(yè)、收入、工作區(qū)域、社會關系等。
　　
　　資產(chǎn)數(shù)據(jù)：個人定期存款、活期存款、信用貸款、抵押貸款等。
　　
　　其他數(shù)據(jù)：個人互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、個人位置信息數(shù)據(jù)、商戶數(shù)據(jù)等。