前言：大数据技术正在给各个领域带来变革性的影响，成为各行各业颠覆性创新的驱动力和助推器。随着银行服务边界的扩大和客户接触渠道的多样化，银行的数据类型和数据量急剧增加。银行业利用大数据技术，通过数据的研究和应用，促进自身的发展和创新。银行可以依靠大数据平台跟踪和分析客户行为，从而获得用户的消费习惯、风险回报偏好等。根据用户的这些特点，银行和其他金融部门可以准确实施风险管理、准确营销、业务分析、绩效评估等。本文结合理论和实例，讨论了大数据在银行客户准确营销和服务方面的场景应用。

银行依托数据仓库和信息数据库，加强线上线下联动和全渠道信息的整合共享，全面整合和综合利用结构化、非结构化信息，形成客户的统一视图，准确发现和预测客户的财务需求，设计有针对性的产品，提供个性化服务。

银行可以根据数据仓库分析客户特征，分析筛选目标客户的基本信息、持有产品和交易行为，实现精准营销的闭环管理流程，为真正向以客户为中心的转型发展奠定良好的技术基础。

以贵阳银行为例，通过亿信华晨BI产品，实现客户风险统计报表、标准数据库、证据反馈、即席分析财务报表、固定报表、客户关系网络、担保链、领导驾驶舱等八个模块建设，系统涵盖常用的固定报表、分析报表、综合查询等业务需求；为了满足业务人员进一步分析财务收支数据的灵活方便，开发实现自助分析功能，为制定客户肖像、规划营销重点提供数据支持。

另一个例子是，一家银行以金融产品营销为起点，建立了资本保护和金融客户预测模型。通过提取7月份在分行购买资本保护金融产品的四星级以上客户，观察其在购买前半年的表现，通过 选择与客户购买产品密切相关的信息SAS EM决策树和评价模型( Logit模型)和神经网络模型分别建立购买预测模型，选择最佳模型计算客户在未来一个月内购买资本保护和财务管理的可能性，并准确定位目标客户。通过模型，短信营销客户反馈率是全行平均水平的11倍；客户经理营销客户购买率比以往高4倍以上，营销成功率显著提高。

在银行客户服务方面，大数据也提供了更方便、更智能的选择。商业银行每天都会从不同的渠道收到大量的客户声音，包括投诉、投诉和建议，这是银行提高客户服务效率和质量的基础。

过去，客户的需求是通过监控和分析人员的随机抽查来分析的，但这种处理方法不仅容易错过一些重要的建议和投诉，而且其巨大的工作量也难以保证这些建议和投诉的合理分类和正确处理。如何处理这些非结构化数据是银行使用非结构化数据价值的挑战，以获得客户的真实需求，提高服务质量，降低成本。一般来说，客户需求的深入洞察可以通过以下步骤和方法来实现。

对客户意见进行分类：对客户意见进行分类，可以分析各类意见的发生趋势，提高相应部门的处理效率。但是，在分类时，应结合具体的业务处理流程和实际场景。简单地说，它实际上是标记各种意见，如银行卡、自助服务等产品。

热词分析：热词分析是从客户反馈中提取最常用、最有意义的词，形成可视化的意见词云，但有时不能准确表达客户意见，如柜员、员工等，需要复杂的描述句子合并、抽象、细化，形成统一、一般的表达，如对象属性-评价。

选择适合业务场景的分析模型：文本分析模型有很多种。商业银行应选择合适的模型进行文本分析和挖掘，如使用简单的贝叶斯模型或LDA模型或抽象本体模型。根据实际情况选择合适的模型进行训练。一般来说，只有当文本数量较大时，才会使用合适的模型进行自动训练。

摘要：以上是大数据在银行客户营销和服务场景中的典型应用。当然，大数据的应用并不局限于此。大数据在银行风险管理、运营管理、绩效评估等方面也发挥着越来越重要的作用。下次我们将分享具体的内容。益信华晨是智能数据全生命周期的产品和服务提供商。目前，益信产品已成功应用于中国人民银行、中国进出口银行、中国农业发展银行、北京银行、天津银行等近200家银行机构，为亿万用户提供大数据服务。