1. 고객 관리
금융 기관은 또한 비즈니스 주문 데이터, 사용자 속성 데이터, 사용자 수익 데이터, 고객 조회 데이터, 재테크 제품 거래 데이터, 사용자 행동 등과 같은 많은 귀중한 데이터를 보유하고 있으며, 사용자 계정을 개설하여 사용자 레이블 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 바탕으로 위험 선호 데이터, 고객 직업, 취미, 소비 패턴 등의 선호 데이터를 결합하여 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객을 분류하고 기존 데이터 레이블과 외부 데이터 레이블을 사용하여 사용자를 그림으로 표시합니다. 또한 다양한 유형의 고객에게 다양한 제품 및 서비스 전략을 제공하여 고객 침투율, 고객 전환율 및 제품 전환율을 높일 수 있습니다. 즉, 대형 데이터 애플리케이션을 통해 금융 기관은 완전히 개인화된 고객 서비스 목표를 점진적으로 달성할 수 있습니다.
2. 제품 관리
대형 데이터 분석 플랫폼을 통해 금융 기관은 고객 피드백을 받고, 고객의 요구를 적시에 파악, 획득 및 파악할 수 있으며, 데이터에 대한 심층 분석을 통해 보다 합리적으로 제품을 설정할 수 있습니다. 큰 데이터를 통해 금융 기관은 제품의 기능적 특성과 사랑 상태, 제품의 가치, 고객이 선호하는 이유, 제품의 수명 주기, 제품의 이익, 제품의 고객층을 빠르고 효율적으로 분석할 수 있습니다. 잘 처리되면 필요한 고객에게 적합한 제품을 제공할 수 있습니다. 이는 고객 관계 관리의 중요한 부분입니다.
3. 영업 관리
빅 데이터 분석 플랫폼을 통해 다양한 형태의 사용자 데이터 (기본 정보 데이터, 부 정보 데이터, 교육 데이터, 소비 데이터, 브라우징 데이터, 구매 경로, 고객의 마이크로블로그, 고객의 위챗, 고객의 구매 행위) 를 발굴, 추적 및 분석하여 정확한 마케팅 수준을 높입니다.
특성
1. 웹 데모. 빅 데이터 금융 시대에 대량의 금융 상품과 서비스는 인터넷을 통해 전시되었으며, 고정망과 이동망을 포함한다.
2. 빅 데이터 기반 리스크 관리 개념 및 도구. 빅 데이터 금융 시대에는 리스크 관리 이념과 도구도 이에 따라 조정된다.
정보 비대칭은 크게 감소합니다. 빅 데이터 금융 시대에는 금융 상품과 서비스의 소비자와 제공자 간의 정보 비대칭이 크게 줄었다.
4. 효율이 높다. 빅 데이터 금융은 의심할 여지 없이 효율적이다. 많은 프로세스와 작업이 온라인으로 시작되고 완료되며 일부 작업은 자동으로 수행됩니다.
금융기업의 서비스 경계가 확대되었습니다. 첫째, 단일 금융기업에게는 가장 적합한 업무 규모가 확대되었다. 효율성 향상으로 운영 비용이 절감됩니다. 금융기업의 원가곡선도 달라진다.
제품의 제어 가능성 및 수용 가능성. 인터넷을 통해 드러난 금융상품은 통제할 수 있고 소비자가 받아들일 수 있다.