金融业如何利用大数据进行精准营销
大数据分析在金融行业的应用方法
大数据分析在金融行业的应用方法主要包括以下几个方面：
1. 客户行为分析：通过分析客户的消费行为、交易行为等数据，可以更准确地把握客户的真实需求，进而提供更有针对性的金融产品和服务。
2. 风险控制：大数据分析在风险控制领域的应用非常广泛，如通过分析客户的行为数据、信用数据、身份验证数据等，可以帮助金融机构更准确地评估客户的信用风险，从而做出更合理的信贷决策。
3. 精准营销：基于大数据分析，金融机构可以更好地了解客户需求，进而制定更精准的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
4. 优化业务流程：金融机构可以利用大数据分析来优化业务流程，提高工作效率和准确性，降低成本。
5. 预测市场趋势：通过分析宏观经济数据、行业数据、市场趋势等数据，金融机构可以更好地了解市场变化，预测市场趋势，制定更加灵活的市场策略。
6. 决策支持：大数据分析可以为金融机构提供更加准确、及时的数据支持，帮助决策者做出更加科学、合理的决策。
在进行大数据分析时，金融机构需要注意以下几点：
1. 数据质量：确保数据的准确性和完整性是进行大数据分析的基础。
2. 数据安全：保护客户隐私和数据安全是金融机构必须重视的问题。
3. 技术支持：大数据分析需要强大的技术和数据处理能力，因此金融机构需要寻求专业的技术支持和合作伙伴。
4. 持续学习：大数据分析是一个不断发展的领域，金融机构需要不断学习和掌握新的技术和方法，以保持竞争力。
大数据分析技术在金融领域的应用
大数据分析技术在金融领域的应用随着科技的发展，大数据分析技术逐渐走进各个领域，并对传统行业的运营模式产生了重大影响。
金融领域是数据最为敏感、实时性最强的一个行业，大数据分析技术在该领域中的应用，可以帮助金融机构更精准地掌握市场动向，预测未来走势，弥补人力不足的缺陷，促进企业的发展。
一、大数据分析技术在金融机构中的运用金融机构作为处理数量巨大数据、复杂信息的行业，拥有海量的客户信息、市场数据、交易记录等。
通过大数据分析技术的运用，金融机构能够将这些数据转化为自己所需的知识，使得其核心业务得以更好的发展。
1.风险管理风险管理是金融机构最重要的部分之一，也是大数据分析技术广泛应用的领域之一。
传统风险管理是基于经验、财务报告等手动的风险识别方法进行的，难以适应市场快速变化的特点。
而大数据风险管理则是利用海量的数据并运用数据挖掘、机器学习、预测模型等分析方法，从而识别潜在的风险。
金融机构既能够识别出传统方法无法查探出的异常情况，又能够实现对真实世界市场的精准感知，加强预判和阻止。
因而大大提高了预防性监管的效率。
2.营销推广面对早已到来的大数据时代，金融机构有理由相信：利用深度学习、神经网络等AI技术，将知识累积到足够多，调节收益，降低风险。
大数据营销是金融机构运用大数据分析技术的又一重要领域。
传统营销方式相对单一，而大数据分析技术可以帮助金融机构深挖客户信息，精准分类客户人群，从而实现更有效的推广。
例如，银行的精准营销活动中，借助数据分析技术，能够对客户进行更详尽的分析和分类，准确掌握客户相关的消费习惯、偏好以及消费场景。
而这些细致入微的客户画像，又能够帮助该银行推出更具针对性的服务和配套产品，提升业务交易量。
3.市场分析市场分析和市场趋势预测都是金融机构的核心工作之一。
现在，计算机技术进入大数据算法时代，而金融机构也可以运用计算机技术对数据进行挖掘，从而更好地预测市场走势。
例如，在外汇市场上，金融机构可以运用大数据分析技术对货币市场走势进行预测，利用这样的分析系统，精细地分析数据，并轻松实现市场趋势的分析与预测。
30. 大数据在金融行业中的应用有哪些？
30. 大数据在金融行业中的应用有哪些？30、大数据在金融行业中的应用有哪些？在当今数字化时代，大数据已成为金融行业创新和发展的重要驱动力。
它正在重塑金融机构的运营模式、风险管理策略以及客户服务方式。
接下来，让我们深入探讨一下大数据在金融行业中的具体应用。
一、风险管理信用风险评估是金融机构的关键任务之一。
以往，银行等金融机构主要依赖于客户的财务报表、信用记录等有限的信息来评估信用风险。
但如今，通过大数据分析，金融机构可以获取更广泛的数据来源，包括社交媒体数据、网络交易数据、移动支付数据等。
这些数据能够提供更全面、更实时的客户画像，帮助金融机构更准确地预测客户的还款能力和违约风险。
例如，通过分析客户在社交媒体上的言论和行为，可以了解其消费习惯、社交圈子以及个人信用观念。
如果一个客户经常在社交媒体上抱怨债务问题，或者其社交圈子中存在较多信用不良的人员，那么这可能暗示着该客户存在较高的信用风险。
市场风险预测也是大数据的重要应用领域。
金融市场波动频繁，传统的风险预测模型往往难以应对复杂多变的市场环境。
而大数据技术可以整合海量的市场数据，包括股票价格、汇率波动、商品期货数据等，并结合宏观经济数据、政策变化等因素，进行更精确的市场风险预测。
这有助于金融机构及时调整投资组合，降低市场风险带来的损失。
此外，操作风险的管理也因大数据而得到改善。
金融机构每天处理大量的交易和业务流程，其中可能存在各种人为失误、系统故障等操作风险。
通过对业务流程中产生的大量数据进行分析，可以及时发现潜在的操作风险点，并采取相应的防范措施。
二、精准营销大数据使金融机构能够实现更精准的客户细分和营销。
传统的客户细分方法通常基于年龄、收入、职业等有限的几个维度，而大数据可以综合考虑客户的消费行为、投资偏好、风险承受能力等众多因素，将客户细分为更小、更具相似性的群体。
比如，对于有定期储蓄习惯且风险承受能力较低的客户，可以向他们推荐稳健型的理财产品；对于喜欢频繁进行股票交易且风险承受能力较高的客户，可以推荐更具进取性的投资产品。
银行利用大数据精准营销案例
银行利用大数据精准营销案例
银行利用大数据精准营销案例：
案例一：信用卡精准营销
某银行在大数据分析的基础上，对客户进行了细致的划分，并针对每个客户群体进行了个性化的信用卡推广。
通过分析客户的消费行为、收入水平、购物偏好等数据，银行能够准确判断客户的信用卡需求，并通过不同的营销策略和优惠政策，精准地向客户推广最适合他们的信用卡产品。
这种精准营销的方法有效地提高了信用卡申请和使用的转化率，减少了无效推广的成本。
案例二：个人贷款精准营销
一家银行利用大数据分析客户的收入、消费记录、负债情况等数据，通过对客户信用评估模型的建立和优化，能够准确判断客户的还款能力和还款意愿。
基于这些数据，银行可以精确地推送个性化的贷款产品和服务给具有还款能力和意愿的客户，同时排除高风险客户。
这种精准营销提高了贷款的审批效率，同时降低了违约风险。
案例三：理财产品推广
某银行利用大数据分析客户的投资偏好、风险承受能力、资金规模等数据，根据客户的风险评级，精准地推送符合客户风险偏好和收益预期的理财产品。
同时，银行还结合客户的投资目标和期限需求，推送个性化的投资组合和资产配置方案。
这种精准的理财产品推广提高了客户的投资回报率，增强了客户对银行的满意度。
总的来说，银行借助大数据技术能够更好地了解客户的需求和行为，准确地判断客户的风险和潜力，从而精准地推送个性化的产品和服务。
这种精准营销能够提高客户转化率、降低营销成本，为银行带来更大的利润和市场竞争力。
大数据分析在互联网金融领域的应用
大数据分析在互联网金融领域的应用随着互联网的快速发展和科技的不断进步，大数据分析已经成为互联网金融领域的重要应用之一。
大数据分析技术能够处理和分析海量的数据，并从中提取出有用的信息和洞察，进而帮助金融机构做出更科学、更准确的决策，提高效率和盈利能力。
一、数据收集和整理大数据分析的第一步是数据的收集和整理。
在互联网金融领域，金融机构通过各种渠道收集来自客户的海量数据，包括个人信息、交易记录、浏览行为等。
这些数据被存储在云端或者内部数据库中，并进行分类和整理，以备后续的分析和应用。
二、风险评估和信用评分大数据分析在互联网金融领域的一个重要应用是风险评估和信用评分。
通过分析客户的个人信息、交易记录以及其他行为数据，金融机构可以对客户的信用状况进行评估，以确定是否给予借款或授信，并确定借款的额度和利率。
同时，大数据分析还可以帮助金融机构识别潜在的风险因素，降低风险，减少坏账。
三、精准营销和推荐系统大数据分析还可以帮助互联网金融机构进行精准营销和推荐系统。
通过对客户数据的分析，金融机构可以了解客户的需求和偏好，从而有针对性地向客户推荐产品和服务。
例如，根据客户的交易记录和浏览行为，金融机构可以向客户推荐适合其需求的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度。
四、欺诈检测和安全保障在互联网金融领域，欺诈和安全问题是一直存在的挑战。
大数据分析可以帮助金融机构识别潜在的欺诈行为，并提供更加安全的服务。
通过对客户数据和交易数据的分析，金融机构可以建立模型和算法，实时监测和识别异常行为和欺诈风险，并及时采取相应的防范和措施，保护客户的资金安全。
五、资产配置和投资决策大数据分析在互联网金融领域的另一个应用是资产配置和投资决策。
通过分析市场数据、行业信息以及客户的投资偏好，金融机构可以制定更加科学和准确的资产配置策略，提高资产的收益和价值。
同时，大数据分析还可以帮助金融机构分析投资组合的风险和收益，并做出相应的投资决策，以提高投资的成功率和回报率。
大数据技术在金融领域中的应用
大数据技术在金融领域中的应用随着互联网的普及和科技的发展，数字化、信息化、智能化等一系列概念不断涌现，引领着社会的发展和进步。
其中，大数据技术作为信息化发展的重要组成部分，在目前的应用市场中越来越受到关注，尤其是在金融领域。
大数据技术的应用，将重塑金融发展模式，带来更好的金融体验和更高的效率。
一、大数据技术在金融领域中的应用1、风险控制方面对于金融机构来说，风险控制是至关重要的，而大数据技术正是为金融机构提供风险控制方面的帮助。
大数据技术可以通过收集、整理、分析和挖掘大量数据，实现对客户的行为、信用、财务和其他信息的深度剖析，从而更加准确地评估风险，并采取相应措施防范金融风险。
2、精准营销方面对于金融机构而言，精准营销是至关重要的。
大数据技术可以分析客户的行为、兴趣、购买力和消费习惯等，帮助金融机构更好地了解客户需求，提供更加精准的产品和服务，提高管理效率。
3、金融创新方面大数据技术不仅可以为传统金融机构提供支持，同时也推动了金融创新。
例如，基于大数据技术的互联网金融，通过在线交易、数据分析等方式，更加便捷地满足客户的需求，挖掘市场的潜力。
二、大数据技术在金融领域中的优势1、高效和精确大数据技术可以处理海量的数据，实时分析和处理大量的数据，从而在短时间内提供更加准确和有用的数据，对金融机构来说大大提高了效率和准确性。
2、深度分析大数据技术不仅可以从数据中挖掘并分析客户的需求和购买行为，还能够将数据转化为对商业决策的重要依据，为金融机构提供的决策建议。
3、降低成本通过大数据技术的应用，金融机构可以更加高效地管理数据，并降低因处理数据而带来的成本。
同时，客户的数据可以被处理和管理，从而进一步降低运行成本。
三、未来展望在未来，大数据技术将成为金融领域发展的关键。
随着人工智能、物联网等技术的发展，大数据技术将更加智能化和自主化，为金融机构提供更加优质、精准、高效的服务。
相信在不久的将来，利用大数据技术的金融机构将更加致力于提升服务质量，也将在金融领域中取得更好的发展。
大数据在金融行业的应用案例
大数据在金融行业的应用案例随着信息技术的不断发展，大数据技术在金融行业的应用越来越广泛。
大数据技术以其强大的数据处理和分析能力，为金融机构提供了更多的商业机会和竞争优势。
本文将介绍几个大数据在金融行业的应用案例，展示大数据技术在金融领域的重要作用。
一、风险管理金融机构面临着各种各样的风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
大数据技术可以帮助金融机构更好地识别、评估和管理这些风险。
通过大数据分析客户的信用记录、交易数据、社交媒体信息等多维数据，金融机构可以更准确地评估客户的信用风险，及时发现潜在的风险点，降低信用风险带来的损失。
二、反欺诈欺诈行为对金融机构造成了严重的损失，大数据技术可以帮助金融机构及时发现和阻止欺诈行为。
通过分析大量的交易数据、客户行为数据和外部数据，大数据技术可以建立起欺诈检测模型，识别出异常交易和可疑行为，及时采取措施阻止欺诈行为的发生，保护金融机构和客户的利益。
三、精准营销大数据技术可以帮助金融机构实现精准营销，提高营销效率和客户满意度。
通过分析客户的交易数据、浏览记录、社交媒体行为等数据，金融机构可以更好地了解客户的需求和偏好，精准推荐符合客户需求的金融产品和服务，提高客户的满意度和忠诚度，实现营销的精准化和个性化。
四、智能投资大数据技术可以帮助金融机构实现智能投资，提高投资决策的准确性和效率。
通过分析大量的市场数据、经济数据、企业数据等多维数据，大数据技术可以帮助投资者更好地了解市场走势和投资机会，制定更科学的投资策略，降低投资风险，提高投资收益。
五、客户服务大数据技术可以帮助金融机构提升客户服务质量，提高客户满意度和忠诚度。
通过分析客户的交易数据、投诉记录、反馈意见等数据，金融机构可以更好地了解客户的需求和反馈，及时解决客户问题，改进服务质量，提高客户满意度，增强客户黏性。
总之，大数据技术在金融行业的应用案例丰富多样，涵盖了风险管理、反欺诈、精准营销、智能投资、客户服务等多个方面。
银行保险精准营销的方式方法
银行和保险公司在精准营销方面采用多种方式和方法，以更有效地吸引目标客户、提高销售效果和客户满意度。
以下是一些银行和保险精准营销的方式和方法：1. 数据分析和挖掘：- 利用大数据技术分析客户行为、偏好和历史数据，以精准了解客户需求。
- 通过数据挖掘，发现潜在客户群体和交叉销售机会。
2. 个性化营销：- 利用客户分析结果，提供个性化的产品和服务推荐。
- 通过个性化的广告、促销和推荐系统，满足客户个体差异。
3. 社交媒体营销：- 利用社交媒体平台进行定向广告，吸引潜在客户。
- 通过社交媒体分析客户的互动和反馈，优化精准广告投放。
4. 客户关系管理（CRM）系统：- 建立完善的CRM系统，记录客户信息、交互历史和需求。
- 利用CRM系统进行客户分层和定制化服务，提高客户忠诚度。
5. 移动应用和在线渠道：- 发展移动应用，提供便捷的金融和保险服务。
- 通过在线渠道，实时更新产品信息、推送个性化消息，增强客户互动。
6. 内容营销和教育：- 提供有价值的金融和保险知识，通过内容营销建立专业形象。
- 通过培训、研讨会等形式，提高客户对金融和保险产品的理解。
7. 联合营销和合作伙伴关系：- 与其他企业建立战略伙伴关系，共同推出互惠产品。
- 利用联合品牌和合作宣传，提高市场知名度。
8. 预测建模和机器学习：- 运用预测建模和机器学习技术，预测客户行为和需求。
- 通过实时调整策略，提高市场反应速度。
9. 客户反馈和调查：- 定期进行客户满意度调查，收集反馈信息。
- 根据客户反馈调整产品和服务，保持客户满意度。
10. 优惠和奖励计划：- 推出精准的优惠和奖励计划，吸引新客户和保持老客户。
- 制定个性化的奖励方案，鼓励客户提高使用频率和交易额。
通过综合运用上述方式和方法，银行和保险公司可以更好地满足客户需求，提高市场份额，实现精准营销的目标。
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金融业如何利用大数据进行精准营销
导读
近几年各行各业对大数据技术的应用越来越多，但凡有财力的企业都跃跃欲试，更何况是“手握重金”的金融行业。
金融业如何利用大数据进行精准营销？如何构建新一代大数据运营中心？且听永洪科技高级咨询师胡星昱围绕金融行业的经验分享。
说到大数据，有两点我们要强调一下：一个是数据资产化，另一个是决策数据化。
IT部门转变成利润中心
信息技术部门是做IT支撑的，每年都会进行软、硬件大批量采购，企业内部都认为信息技术部门是成本中心，信息技术部门的数据也都是伴随业务发生时产生的一个附属物。
随着大数据技术发展，企业希望通过数据寻找业务规律，对客户需求进行挖掘，因为这样做会给业务带来直接的价值，帮助业务进行优化和提升，所以数据成了金融机构的一项宝贵资产，掌握数据量最大的信息技术部门也逐渐成为企业的利润中心。
从战略方向上讲，以前在企业内部，主要是决策人员根据经验主观判断进行决策，这样做的风险很大，因为人会受到自己所处环境和情绪的影响。
所以企业必须借助数据的帮助来做决策，并进行客观的验证和预测，要从原来依据经验说话向依据数据说话进行转变。
在数据量和数据分析需求日益增加的挑战下，从战略层面上讲，金融机构需要建立一套“数据驱动型”的模式，即真正落实大数据运营中心。
从战术方面上讲，金融行业内企业可以尝试三种战术方向。
首先可以通过用户画像、精准营销来做运营优化。
其次是通过运营分析、产品定价来做精细化管理。
最后是利用实时的反欺诈反洗钱应用，以及中小企业的贷款评估来提高风险控制能力，最终实现全面提升金融企业的核心价值和能力。
新一代金融大数据运营中心
金融行业内的企业现在都需要一套整体化的业务架构。
构建业务架构要从搭建一套企业级数据中心说起。
企业级数据中心会包含企业的业务系统、外部数据和一些机器日志，这些结构化、半结构化和非结构化的数据，都要被汇集在一起。
在这些数据之上，金融行业内企业可以建立各种各样的分析模型。
比如利用用户画像做精准营销，用EVA指标模型和反欺诈模型做多维盈利分析、反欺诈的交易分析等。
运营优化、管理提升、风险监控，这三个方向到底给金融行业带来什么价值？
首先是精准营销。
精准营销真正要做的就是了解客户：客户到底是什么样的？客户是谁？客户需要什么产品？客户有什么产品偏好？客户喜欢哪些产品组合……还有就是如何进行有效营销、如何提升客户价值、保持客户忠诚度。
比如，现在很多金融机构都有APP，就可以分析用户在寻找什么产品，用户在找到一款产品并真正实现交易的过程中会浏览哪些页面，在哪个页面停留最长时间，交易中断是什么原因造成的等，而分析结果可以用于提升运营效果。
说到精准营销就不能不谈用户画像。
以前经常听到“360度用户画像”这个词。
但我觉得，“360度用户画像”更像一个广告宣传语，因为人是非常复杂的动物，很难用可数的纬度来100%地描述，所以需要从一定目的出发来建立用户画像。
尤其是在企业内部没有足够数据来构建用户画像，需要通过外界渠道来获取数据支撑的时候。
数据的获取是有成本的，更不应该盲目搭建用户画像体系。
也就是说，用户画像的本质其实应该是从业务角度出发，对客户需求、消费能力，以及客户信用额度等进行分析。
举个小例子，比如说做存贷款产品营销时，可对高价值信用卡用户的AUM进行分析。
筛选他们每月的消费金额、信用额度、当前存款情况、贷款有没有拖欠，是不是商务卡持有者等，通过这些维度对用户进行分析。
再针对不同用户分群给出不同的营销策略。
比如说哪些用户该提升额度，哪些应该为其推荐金融产品。
营销在落实时，可以先通过短信进行营销，再通过呼叫中心来了解客户意图。
当客户有意向时，再交由理财经理进行进一步跟进。
除精准营销，还有多维盈利分析。
多维盈利分析金融机构已经做很多年了，我最近也与国内几十家金融机构进行了交流，发现其实在业务上他们都希望多维盈利分析能够做到帐户级。
可实际上，大部分金融机构现有的IT架构只能支撑做到产品级，或是科目级分析。
为什么？就是因为金融机构普遍数据处理能力不够。
如果要跑一个帐户级的结果出来，系统要跑好几个小时。
而通过数据运营中心，就可以实现几十分钟出结果，企业就可以更好地进行精细化管理。
在风险监控方面，可以列出很多风险监控的指标，再通过这些指标用大数据平台进行实时监控，真正了解整个企业当前所处的风险等级。
传统业务架构存在的6大缺点
上述应用在传统架构下能否实现？我认为传统业务架构存在6大缺点。
第一是不够敏捷，对业务新需求满足的时间太长。
我通过交流了解到，有些金融机构内部业务新的需求提出后，需要几周，甚至几个月时间才能把报表提交上去，业务人员才能看到他需要的数据，这种效率显然跟不上市场变化。
第二是性能不佳，在海量数据面前，没有足够的计算能力去实时计算数据。
第三是洞察力弱，传统IT架构已无法深入挖掘海量数据的数据价值。
金融企业的分析人员已不满足于只看到数据呈现，还希望对数据进行聚类、分类的算法来挖掘数据价值。
第四是扩展性差，海量历史数据无法单机存储，传统的IT架构又不支持水平扩展。
第五是无法挖掘非结构化数据价值，现在每年金融机构的数据增量中有百分之七十到八十的数据属于非结构化数据，如果不能把这部分数据的价值挖掘出来，是严重的浪费。
第六是成本高，从系统搭建到项目实施整个过程不可控。
动辄上百万元资金成本或一到两年时间成本的项目在金融机构中很多。
所以，永洪提出了新一代的金融大数据应用中心的IT架构，可以根据业务需求不同，分为在线需求和离线需求。
在线or离线
为什么要分在线和离线？其实，很多需求都是按时效性区分的。
举个小例子，比如我们会分析现有的客户中，哪些属于即将流失的客户，哪些是高价值客户。
在这个过程中，要经过复杂的模型，考量多个指标来判断，而结果也许并不需要马上就得到。
但在分析某个地区时，高价值客户最近的消费倾向这种分析需求是非常灵活且时刻变化的，这就要求能够实时得到计算结果。
下面，我把在线和离线分开介绍。
在线分析需求，我们总结出了一个最佳实践。
这里顺便回答下如何实现敏捷分析的问题。
在以前的架构中，通常是把业务逻辑和数据模型结合在一起，也就是根据业务需求制作数据模型，制作CUBE，做二次表，进行汇总计算，最后反馈和展现的只是一个很小数据量的结果。
在那这样的架构中，前端需求一旦变化就需要改模型，造成工作量大，交付时间也会拖长。
所以永洪提倡把数据模型和业务逻辑分开。
数据模型只把跟分析主题相关的数据关联到一起，做一张大宽表。
比如，现在要进行营销相关分析，就把数据交易数据、用户数据、渠道数据都打通，关联起来，但这些数据不要汇总，也就是要保持交易记录级的数据粒度，而要分析哪些纬度，需要什么粒度的数据，都可以通过实时的计算，这样就不会造成业务逻辑和数据模型混在一起。
不能每个分析需求都建一个CUBE，之前我见过有的企业数据仓库中有上千个cube，因为数量太大，根本没人来管理。
而每当有新需求提出，也只能做新CUBE。
这么做对企业来说有风险。
如果不愿意对数据来进行汇总计算，而是进行实时计算，就要提供大量细节数据实时计算的能力，这时可以采用了MPP数据集市来处理在线分析需求。
在这个过程中，永洪运用了列存储、分布式计算、列存计算的技术来提高运行效率，就算是百亿级的数据，也可以通过这种分布式的集群，实时进行分析计算，然后反馈给用户。
此外，大数据平台离线分析是通过Hadoop的平台来做结构化和非结构化数据的存储，解析。
然后在上面会用YARN量做资源管理——根据分析需求决定是用批处理模块还是搜索模块、是用流处理还是用机器学习等。
永洪科技现正在帮助国内各个企业进行数据挖掘应用。
我们的客户范围涉及电信行业、能源、政府、金融、零售，还有IT互联网行业，永洪会帮助他们提升数据运营效果。
接下来，简单介绍几个做过的案例。
首先是一个股份银行，永洪通过大数据平台，帮助他们进行用户画像的精准营销，把金融机构持卡人的信息、信用卡信息、微信卡信息都拿过来。
在大数据平台上，通过画像和算法给用户进行画像分群，根据分析需求来构建画像模型，基于Map Raduce聚类和算法对用户进行分类，然后再进行数据域处理，最终完成用户的画像。
另外,永洪也帮助华北一些金融机构在传统数仓上搭建在线分析平台，以及帮助他们建立全行的报表平台。
例如行长驾驶舱和业务类型报表。
永洪也为中信金融机构杭州分行、四川分行搭建了在线分析平台。
杭州分行通过在线平台帮助用户实时分析零售数据。
以前他们的分析人员大部分精力都用在整理数据和制作报表上，通过永洪的在线平台，业务人员可以自己接触到数据，并且可快速地生成分析报告，把真正精力都放在分析数据这块。
现在，整个行业正处在数据架构和数据分析系统的变革时期，永洪科技非常希望通过提供专业技术和服务来帮助金融机构把数据价值挖掘出来，提高业务能力，提高竞争力。
作者简介
胡星昱：澳大利亚莫纳什大学商业信息系统硕士，拥有3年大型企业需求分析，项目实施和解决方案制作经验；曾为国外大型零售企业和政府机构设计和实现数据分析系统，成功推进国内多个大型金融项目的需求、设计、研发、
实施工作。
在企业级系统集成，大数据，BI领域有丰富的项目经验；目前主要负责产品和解决方案的咨询工作。