银行大数据分析：向以客户为中心转型

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银行大数据分析：向以客户为中心转型

作者：胡世忠

来源：《软件和信息服务》2015年第01期

胡世忠

IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理

全面负责IBM软件中间件业务和解决方案业务，包括WebSphere、信息管理、企业内容管理、商业分析和Tivoli品牌在大中华区的销售、市场以及运营工作。

你是否好奇服务你的银行为何总是向你发送各种信息—一张新的信用卡，新的房屋贷款，针对新企业的新的信用额度？很明显，这种海量推送式的市场营销说明银行实际上对你的需求和个性缺乏了解。好消息是，这种乱七八糟的小广告一样的推送可能很快就会成为历史。今天，绝大多数的银行机构正在引入大数据分析技术，尝试理解大数据如何帮助他们转变客户体验。一如其他客户主导的产业，银行也在通过预判客户的行为和需求来努力争取客户。 为了将自身转变为真正让客户信赖的企业，银行必须明白关键因素其实就埋在自己手中那庞大的客户数据里。银行需要对这些数据进行深挖、分析，探究分析结果所展现的问题和机会，并最终提供与众不同的客户体验。

这类针对转型的分析直到最近还未能实现。近期，得益于大数据技术的发展，通过利用更多量、多样和多源的数据，针对客户的分析也越来越深入细致，客户开始以个体为单位鲜明地出现在企业眼中。这种强大的预测分析将帮助企业决定下一个最佳的、客户个性化的业务决策，而且比以往更快、更准确。

那么，针对这种转型，一家银行需要什么样的大数据分析技术和能力？ 1.通过完善企业整体的客户数据管理来实现客户资料在实际流程中的应用。

2.用Hadoop系统来快速部署、存储和分析海量多层次的客户数据，帮助进行客户分析。 3.针对数据仓库设备帮助加速客户数据的分析，在数分钟内完成复杂客户分析，深挖客户需求和喜好。这套设备也能帮助整合计算力来提供实时数据分析，帮助实现与客户的快速互动。

4.使用内容分析帮助解析针对客户的洞察，预测分析客户的需求和行为来帮助判断下一个最佳方案。

5.将活动管理和客户互动体系作为投放业务方案的平台。