1, 고객 초상화 애플리케이션
고객 초상화의 응용은 주로 개인 고객 초상화와 기업 고객 초상화로 나뉜다. 개인 고객 초상화에는 인구 통계 특징, 소비능력 데이터, 관심 데이터, 위험 선호도 등이 포함됩니다. 기업 고객 초상화에는 생산, 유통, 운영, 재무, 판매 및 고객 데이터, 관련 산업 체인 상류 및 하류 데이터 등이 포함됩니다. 은행이 보유한 고객 정보가 포괄적이지 않다는 점은 주목할 만하다. 은행 자체의 데이터만으로는 이상적인 결과나 잘못된 결론을 내리기가 어려울 수 있다.
2. 정밀 마케팅
고객 초상화를 바탕으로 은행은 실시간 마케팅을 포함한 정밀 마케팅을 효과적으로 수행할 수 있다. 실시간 마케팅은 고객의 실시간 상태 (예: 고객의 위치, 고객의 최신 소비 등) 에 따른 맞춤형 마케팅입니다 (한 고객이 신용카드로 임산부 제품을 구매하면 모델링을 통해 임신 확률을 추정하고 임산부가 좋아하는 상가를 추천할 수 있음). 또는 생활 여건을 바꾸는 사건 (직업을 바꾸거나 혼인 상태를 바꾸거나 주택자 등) 을 바꿀 수도 있다. ) 마케팅 기회로.
3. 위험 관리
중소기업 대출 위험 평가 및 사기 거래 식별을 포함합니다. 중소기업 대출 위험 평가. 은행은 기업의 생산, 유통, 판매, 재무 등의 관련 정보를 통해 대형 데이터 마이닝 수단과 결합하여 대출 위험을 분석하고, 기업의 신용 한도를 정량화하며, 중소기업 대출을 더욱 효과적으로 전개할 수 있다.
실시간 사기 거래 식별 및 돈세탁 방지 분석 은행은 카드 소지자의 기본 정보, 카드의 기본 정보, 거래 내역, 고객의 과거 행동 패턴, 진행 중인 행동 패턴 (예: 이체) 등을 활용할 수 있습니다. 스마트 규칙 엔진과 함께 실시간 거래 부정 방지 분석을 수행할 수 있습니다 (예: 빈번하지 않은 국가의 고유 사용자 이체 또는 익숙하지 않은 장소에서 온라인 거래 수행).
4. 운영 최적화
시장 및 채널 분석 및 최적화 큰 데이터를 통해 은행은 다양한 마케팅 채널, 특히 온라인 채널의 품질을 모니터링하여 협력 채널을 조정하고 최적화할 수 있습니다. 또한 어떤 채널이 어느 은행의 제품이나 서비스를 홍보하기에 더 적합한지 분석하여 채널 홍보 전략을 최적화할 수 있습니다.
빅 데이터의 장점과 단점
예로부터 지금까지의 예측 분석 능력은 모두가 동경하는 능력 중 하나이며, 빅 데이터 예측은 데이터의 가장 중요한 응용이다. 오늘날의 빅 데이터 예측은 기록 기록을 분석하고 적용하고, 수학 분석 모델을 통합하고, 미래를 예측하고, 결과를 추론하는 것입니다.
빅 데이터 시대, 사람들은 실수로 개인 정보 보호의 위협을 경험할 것입니다: 빅 데이터 기술 서비스 제공 업체는 사람들의 개인 정보를 모니터링하고, 쇼핑 응용 프로그램은 사람들의 소비 습관을 모니터링하고, 바이두 검색 엔진은 사람들이 웹 페이지를 탐색하는 습관을 모니터링하고, 데이트 소프트웨어는 사람들의 대인 관계를 모니터링하고, 투자 재테크 제품은 사람들의 부를 감시합니다.