基于大数据的智慧银行云平台建设方案
智慧农村信用社营业厅数字营销平台建设方案
Part 3
智慧营业厅系统平台
TCL智慧营业厅系统平台介绍
TCL智慧营业厅系统平台 信息发布系统
视频、图片、字幕等媒体播放 H5劢态内容播放 叫号信息显示集成 LED播放显示集成 理财产品播放 金融产品\汇率信息播放 劢态金融数据播放显示集成
智能互动系统
网点功能导览、网点地图 智能叫号 相关信息不资讯查询、阅览 手机农村信用社app互劢体验 贵金属产品互劢展示 金融产品互劢推广展示 网点互劢游戏
网点创新提供全新的客户体验
信息収布管理系统 客户互劢优化
通过智能的排队管理、匹配业 务与家和数码媒体管理系统, 优化客户体验 随时収布农村信用社最 新的宣 传内容、理财 产品等信 息到各个显 示终端
客户等候区
播放农村信用社宣 传内容 农村信 用 社产品推介 O2O互劢游戏 产品营销
客户识别系统
客户识别系统能 对农村信用社客 户进行 有效分 析不识别
提升网点 整体形象 方便快捷的业务办理
提升客户 整体服务
品牌、效率、 效益的综合 提升
增值收入 长期收益 简洁易用的自劣服务
集中管理 便捷统一
减少长期 投入成本
智慧营业厅的发展趋势
更改布局： 网
点装修设计前期 需要对整体装修风 格及业务布局重新 规划，以结算、分 流为主导的布局模 式，在标准化网点 内打造客户营销体 验化布局。
智慧农村信用社 营业厅数字营销平台建设方案
大数据 云平台
目 录
1.智慧农村信用社行业背景 2. 智慧农村信用社发展方向及趋势 3. 智慧农村信用社营业厅系统平台 4. 智慧营业厅系统应用
Contents
Part 1
智慧农村信用社行业背景
传统农村信用社网点的现状分析
银行智慧营销系统设计方案
银行智慧营销系统设计方案智慧营销系统是指利用人工智能、大数据和云计算等技术手段，将传统的营销方式融入到数字化的运作中，通过智能化的数据分析、精准化的客户定位和个性化的营销推荐，提升银行的市场竞争力和客户满意度。
以下是一个针对银行智慧营销系统的设计方案。
一、系统架构1. 数据层：建立银行客户的大数据集，包括客户基本信息、交易记录、偏好和行为数据等。
2. 分析层：利用机器学习、数据挖掘和人工智能算法对大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式。
3. 推荐层：根据客户的特征和需求，通过个性化的算法和模型，生成精准化的营销推荐方案。
4. 应用层：将推荐方案应用到具体的营销活动中，包括短信、邮件、APP推送等各种渠道。
二、功能模块1. 数据采集和清洗：通过接口和数据库连接等方式，采集客户的数据，并对数据进行清洗和脱敏处理。
2. 数据分析和挖掘：利用机器学习和数据挖掘算法对客户数据进行分析和挖掘，包括客户画像、购买预测和客户细分等。
3. 客户定位和画像：根据客户的特征和行为，对客户进行细分和定位，并生成客户画像。
4. 营销推荐：根据客户画像和需求，通过个性化的算法和模型，生成精准化的营销推荐方案。
5. 营销执行和跟踪：将推荐方案应用到具体的营销活动中，并对营销活动进行跟踪和评估。
6. 数据可视化和报表：通过图表和报表等方式，展示系统的分析结果和营销效果，帮助决策者进行数据驱动的决策。
三、关键技术1. 人工智能和机器学习：利用机器学习算法对客户数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式。
2. 大数据和云计算：利用大数据和云计算技术，存储和处理海量的客户数据，并提供可扩展的计算能力。
3. 数据挖掘和预测模型：建立客户模型，预测客户的购买行为和需求，从而生成个性化的营销推荐方案。
4. 数据安全和隐私保护：采取数据脱敏和权限管理等措施，保护客户数据的安全和隐私。
5. 移动互联网和智能终端：将系统与移动互联网和智能终端结合，实现个性化的营销推荐和交互。
智慧银行一站式智能网点建设方案
智慧银行一站式智能网点建设方案在当今数字化时代，银行面临着日益激烈的竞争和客户不断变化的需求。
为了提供更高效、便捷和个性化的服务，智慧银行一站式智能网点建设成为了银行业发展的重要趋势。
本文将详细阐述一套全面的智慧银行一站式智能网点建设方案，旨在帮助银行实现数字化转型，提升客户体验，提高运营效率。
一、建设目标智慧银行一站式智能网点的建设目标是打造一个以客户为中心，融合智能化技术和人性化服务的金融服务场所。
通过智能化设备和系统，实现业务办理的自动化、快捷化和个性化，同时提供舒适、便捷的服务环境，增强客户的满意度和忠诚度。
具体目标包括：1、提高业务办理效率，减少客户等待时间，实现大部分常见业务的自助办理。
2、提供个性化的服务，根据客户的需求和偏好，精准推荐金融产品和服务。
3、优化网点布局和服务流程，提升客户的服务体验。
4、降低运营成本，提高银行的经济效益。
二、智能化设备与技术应用1、智能自助设备部署一系列智能自助设备，如智能柜员机、自助发卡机、自助回单机等。
这些设备具备人脸识别、指纹识别、身份证识别等功能，能够快速准确地识别客户身份，办理开户、存取款、转账、查询、打印等常见业务。
2、智能引导系统在网点入口设置智能引导屏，通过人脸识别和客户信息分析，为客户提供个性化的服务引导，包括推荐业务办理区域、介绍金融产品等。
3、虚拟客服引入虚拟客服系统，通过语音识别和自然语言处理技术，为客户提供在线咨询和解答常见问题。
4、大数据分析利用大数据技术，对客户的交易数据、行为数据等进行分析，了解客户需求和行为习惯，为精准营销和个性化服务提供支持。
5、物联网技术通过物联网技术，实现设备之间的互联互通和智能化管理，如设备的自动监控、故障预警、远程控制等。
三、网点布局与环境设计1、功能分区将网点划分为自助服务区、智能服务区、人工服务区、客户休息区等不同功能区域。
自助服务区和智能服务区设置在显眼位置，方便客户自主办理业务；人工服务区提供专业的金融咨询和复杂业务办理；客户休息区提供舒适的环境和免费的饮品、充电设施等。
平安银行智慧对公系统建设方案
客户体验优化：通过智慧对公系统提高客户办理业务的便捷性和效率 客户黏性增强：通过个性化服务和定制化解决方案提高客户黏性 客户满意度提升：通过快速响应和高效服务提高客户满意度 客户忠诚度培养：通过优质服务和个性化关怀培养客户忠诚度
提升银行业务效率：通过智慧对公系统，简化业务流程，提高业务处理速 度和准确性
人工智能技 术：提升客 户体验和风 险管理水平
关键技术选 型的理由： 基于业务需 求和技术发 展趋势的综 合考虑
数据加密：采用高强度加密算法，确保数据传输和存储的安全性 访问控制：设置严格的权限管理，只有授权人员才能访问系统数据 容灾备份：建立容灾备份机制，确保数据在意外情况下能够及时恢复 安全审计：对系统操作进行详细记录，以便追踪和审计
,A CLICK TO UNLIMITED POSSIBILITES
汇报人：
目录
CONTENTS
平安银行对公业务规模及增长 情况
当前对公业务面临的挑战
市场竞争激烈，客户需求多样 化
传统业务模式效率低下，需要 转型升级
提升对公业务处 理效率
优化客户体验
增强风险控制能 力
促进企业数字化 转型
提高对公业务处理效率 优化客户体验 降低运营成本 提升风险防控能力
客户需求，提升客户满意度。
提升风险识别 能力：通过大 数据和人工智 能技术，实现 对公业务风险 的精准识别和
预警
强化风险控制 能力：通过智 能风控模型和 算法，实现对 公业务风险的 自动化控制和
防范
优化风险处置 能力：通过智 能化的风险处 置手段，提高 对公业务风险 处置的效率和
准确性
提升客户体验： 通过智能化的 服务手段，提 高对公客户的 服务体验和满
智慧银行中控系统设计方案
智慧银行中控系统设计方案智慧银行中控系统设计方案一、引言智慧银行是指在传统银行基础之上，结合先进的信息技术，通过中控系统实现银行业务的自动化和智能化管理。
中控系统是智慧银行的核心组成部分，负责收集、处理和分析银行各种业务数据，并控制和管理各个子系统的运行。
本文将介绍一种智慧银行中控系统的设计方案。
二、系统架构智慧银行中控系统采用分布式架构，由数据采集端、数据处理端、数据存储端和应用端组成。
1.数据采集端：负责采集银行各个业务子系统的数据，包括ATM机、自助缴费机、柜面系统等。
数据采集端采用网络通信技术，将采集到的数据传输到数据处理端。
2.数据处理端：负责接收、处理和分析从数据采集端传输过来的数据，包括数据清洗、数据转换和数据存储等操作。
数据处理端采用高性能服务器集群，保证数据处理的速度和稳定性。
3.数据存储端：负责存储处理后的数据，包括实时数据和历史数据。
实时数据采用内存数据库存储，保证数据的实时性和高性能；历史数据采用分布式存储技术，保证数据的可靠性和可扩展性。
4.应用端：提供各种智能化的业务应用，包括风险监控、业务分析、决策支持等。
应用端采用Web应用技术，支持多平台的访问，包括PC端、移动端等。
三、功能模块智慧银行中控系统包括数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块和应用模块。
1.数据采集模块：负责采集各个业务子系统的数据，包括ATM机交易数据、自助缴费机交易数据、柜面系统交易数据等。
采集模块需要支持多种数据接口和协议，包括TCP/IP、HTTP、串口等。
2.数据处理模块：负责接收、处理和分析从数据采集模块传输过来的数据。
处理模块需要具备高并发、高可用和高性能的特点，能够处理大量的实时数据。
3.数据存储模块：负责存储处理后的数据，包括实时数据和历史数据。
存储模块需要支持水平扩展和容灾备份，保证数据的高可靠性和高可用性。
4.应用模块：提供各种智能化的业务应用，包括风险监控、业务分析、决策支持等。
金融大数据平台建设方案
二、大数据平台建设（一）大数据平台框架概述大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。
主要包括以下三部分：1．大数据分析基础平台按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。
2．大数据应用系统基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。
3．大数据管控建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障（二）大数据平台建设原则大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。
可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。
可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。
安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。
大数据技术必须自主可控。
先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。
借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。
支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。
平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。
利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。
智慧银行转型实施方案
智慧银行转型实施方案随着科技的不断发展和金融行业的不断变革，智慧银行已成为银行业转型升级的必然选择。
智慧银行是指利用先进的信息技术和数字化手段，通过智能化、个性化、场景化的服务，提升客户体验，提高运营效率，拓展业务边界，实现业务的创新和转型。
本文将就智慧银行转型实施方案进行探讨。
一、智慧银行转型的背景和意义。
随着互联网金融的兴起和金融科技的迅速发展，传统银行业面临着巨大的挑战和机遇。
智慧银行转型不仅是适应时代潮流的需要，更是提升银行核心竞争力的重要手段。
智慧银行转型的意义在于，可以提高银行的运营效率，降低成本，拓展业务边界，提升客户体验，增强风险防控能力，实现可持续发展。
二、智慧银行转型的关键路径。
1. 信息化建设，智慧银行转型的第一步是进行信息化建设，包括构建统一的数字化平台，建设智能化的数据中心，搭建全渠道的客户服务系统，实现业务的全流程数字化管理。
2. 技术创新，智慧银行需要不断进行技术创新，包括人工智能、大数据、区块链等前沿技术的应用，推动业务模式的创新和转型。
3. 服务升级，智慧银行需要通过场景化、个性化的服务，提升客户体验，包括智能柜员机、智能投顾系统、智能风控系统等，实现服务的全方位升级。
4. 人才培养，智慧银行需要建设高素质的人才队伍，包括金融科技人才、数据分析人才、风控专家等，推动智慧银行转型的深入实施。
三、智慧银行转型的实施路径。
1. 制定转型规划，智慧银行需要制定详细的转型规划，包括目标定位、任务分解、时间节点等，确保转型工作有条不紊地进行。
2. 强化组织保障，智慧银行需要建立专门的转型工作组织机构，明确转型工作的责任部门和责任人，强化组织保障。
3. 完善监测评估，智慧银行需要建立科学的监测评估机制，对转型工作进行全程跟踪和评估，及时发现问题并进行调整。
4. 推动落地实施，智慧银行需要全员参与，推动转型方案的落地实施，确保每一个环节都得到有效执行。
四、智慧银行转型的风险与对策。
智慧银行整体解决方案
演讲人
目录
01
智慧银行的概念
02
智慧银行的技术支持
03
智慧银行的应用场景
04
智慧银行的发展趋势
1
智慧银行的概念
智慧银行的定义
智慧银行是一种利用现代科技手段，为客户提供便捷、高效、个性化的金融服务的新型银行模式。
01
智慧银行通过运用大数据、人工智能、物联网等技术，实现线上线下一体化、金融服务与非金融服务融合。
03
实时互动：通过智能客服、智能机器人等，实现与客户的实时互动和沟通
04
营销效果评估：通过对营销活动的数据分析，评估营销效果，优化营销策略
4
智慧银行的发展趋势
技术融合创新
人工智能与金融科技的深度融合 Nhomakorabea物联网技术在银行业务中的应用
大数据技术在银行风险管理中的运用
5G技术在银行网络基础设施中的应用
区块链技术在银行支付结算中的应用
客户体验提升
01
智能客服：提供24小时在线的智能客服，解决客户问题
02
个性化推荐：根据客户需求，提供个性化的金融产品和服务
03
便捷服务：简化业务流程，提供一站式金融服务
04
安全保障：采用先进的安全技术，保障客户信息和资金安全
谢谢
02
便捷性：提供24小时在线服务，方便客户随时随地办理业务
04
安全性：运用先进的安全技术，保障客户信息和资金安全
智慧银行的优势
提高效率：通过自动化、智能化技术，提高银行业务处理效率
01
降低成本：减少人工成本，降低运营成本
02
提升客户体验：提供更加便捷、高效的服务，提升客户满意度
银行智慧运营创新方案
银行智慧运营创新方案一、背景随着数字化时代的到来，银行业面临着前所未有的发展机遇和挑战。
传统银行运营模式面临着市场竞争日益激烈和消费者需求日趋多样化的情况下，需要不断创新和提升服务水平，以应对日益激烈的市场竞争。
二、智慧运营的定义智慧运营是基于数据驱动和技术支持的银行运营模式。
通过充分利用数据分析、人工智能、大数据等先进技术手段，实现银行业务流程的智能化和高效化，从而提升服务质量、降低成本、提高运营效率。
三、智慧运营的关键要素1.数据驱动：通过数据分析技术，实现对客户需求、市场趋势等信息的深度挖掘和分析，为决策提供有力的支持。
2.技术支持：借助人工智能、大数据、云计算等技术，实现银行业务流程的自动化和智能化。
3.创新思维：发展创新思维，不断探索和实践新的运营模式，以提升竞争力和服务水平。
四、智慧运营的应用场景1.智能客服：通过人工智能技术，实现银行客服的智能化和个性化，提升客户体验。
2.预测分析：通过大数据分析技术，实现对客户需求和市场趋势的预测，为银行业务决策提供参考。
3.金融风控：借助大数据技术，实现对客户信用风险的实时监测和预警，提升风险管理水平。
五、智慧运营的实施步骤1.设立智慧运营团队：组建专业的团队负责智慧运营方案的制定和实施。
2.制定智慧运营计划：根据银行业务特点和市场需求，制定智慧运营的详细计划和目标。
3.技术系统建设：搭建智慧运营所需的技术系统和平台，确保数据的准确性和安全性。
4.数据采集和分析：收集和分析客户数据、市场数据等信息，为决策提供依据。
5.实施智慧运营方案：根据计划，逐步实施智慧运营方案，并不断优化改进。
六、智慧运营的优势和挑战优势1.提升服务质量：智慧运营可以提高银行的服务水平，满足客户多样化的需求。
2.降低成本：智慧运营可以实现对银行业务流程的优化和自动化，降低运营成本。
3.提高运营效率：智慧运营可以提升运营效率，加快业务处理速度，提升工作效率。
挑战1.数据安全：智慧运营需要大量的数据支持，数据安全是一个重要的挑战。
银行智慧网点解决方案(3篇)
第1篇随着科技的飞速发展，金融行业也迎来了前所未有的变革。
智慧网点作为银行业务发展的新趋势，已经成为各大银行提升服务质量、提高运营效率的重要手段。
本文将针对银行智慧网点解决方案进行详细阐述，包括智慧网点建设的目标、关键技术、应用场景以及实施策略等方面。
一、智慧网点建设目标1. 提升客户体验：通过智能化手段，为客户提供便捷、高效、个性化的服务，满足客户多元化需求。
2. 优化业务流程：简化业务办理流程，提高业务办理效率，降低运营成本。
3. 加强风险管理：利用大数据、人工智能等技术，提高风险识别和防范能力。
4. 创新业务模式：探索线上线下融合的新模式，拓展业务范围，提升竞争力。
5. 提高运营效率：优化资源配置，降低人力成本，提高网点整体运营效率。
二、智慧网点关键技术1. 大数据技术：通过收集、整理、分析客户数据，挖掘客户需求，实现精准营销和个性化服务。
2. 人工智能技术：运用自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，实现智能客服、智能安防等功能。
3. 物联网技术：通过传感器、RFID等技术，实现网点设备的智能化管理和监控。
4. 云计算技术：构建云计算平台，实现数据存储、处理、分析的高效协同。
5. 生物识别技术：利用指纹、人脸等生物特征，实现安全、便捷的身份认证。
三、智慧网点应用场景1. 智能客服：通过语音识别、自然语言处理等技术，实现24小时在线客服，为客户提供全方位、个性化的服务。
2. 智能安防：利用视频监控、人脸识别等技术，实现网点安全防范，提高风险识别能力。
3. 智能营销：通过大数据分析，为客户推荐适合的产品和服务，实现精准营销。
4. 智能业务办理：利用生物识别、人脸识别等技术，实现自助办理业务，提高业务办理效率。
5. 智能网点运营：通过物联网技术，实现网点设备的智能化管理和监控，降低运营成本。
四、智慧网点实施策略1. 制定智慧网点建设规划：明确建设目标、关键技术、应用场景等，确保项目顺利实施。
2. 加强人才队伍建设：培养一批具备智慧网点建设、运营、维护等能力的人才。
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精准营销
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商品/服务价格 订单/退换货
关键词 访问频次
来源去向 移动应用使用
学历 收入
地域/位置 兴趣
智能评分
收集数据 管理数据 应用数据
精准营销：通过对大数据信息的掌握，采用多种方法论和技术去分析得出结论，进行营销。目前市面上也有类似的软 件，也有详细的方法论，在银行方面还有待验证。 建议：继续进行市场的验证
2020
基于大数据的智慧银行云 平台建设方案
Contents
目录
1. 建设背景和需求分析 2. 银行大数据建设方案 3. 银行大数据功能应用 4. 银行大数据案例分析
Part 1
建设背景和需求分析
大数据的产生
科技的发展，特别是信息技术的飞速发展催生了大数据
流计算 内容分析 万兆交换
移动互联网
云计算
策
· 社交网络分
· 合规
析
· 风险管理
· 欺诈侦测
· 提升债务回
收率
· 创造新收入
· 用于制定战
略规范
· 基于地理位置的营销
· 社交细分
医疗
· 临床决策支 持 · 分析结果比 照 · 生命科学研 究 · 最佳治疗方 案 · 远程患者监 控 · 新药预测性 建模 · 个性化药物
零售和
消费品
· 需求预测 · 优化库存水 平和补货
技术变革推动征信业发展
征信背景
EB
千P
用户点击流
PB
网络log
千T
营销历史
用户生成内容 移动网络 动态定价 A/B 测试
社交网络 舆情分析
WEB
TB
营销购买明细 ERP
千兆 购买记录 付款信息
CRM
客户接触 客户名单
联署网络 搜索营销 行为目标
动态过滤
不断增加的数据种类与复杂度
物联网
BIG DATA
社交网络
· 实时门店监 控
· 店内行为分 析
· 个性化交叉 销售和追加 销售
· 近乎实时的 定价
· 渠道绩效衡 量
· 客户洞察
公共行
业
· 欺诈防控 · 人口细分、 定制行动
· 开放式数据 项目支持
· 决策自动化
公共事
业/能源
· 需求预测和 资产优化
· 预测性和防 范性维护
· 灾难管理 · 智能电网 · 智能家庭 · 智能电表 · 欺诈侦测 · 一线团队增 效
外部统计 业务数据流
高清视频 语音转换 产品、服务log 短信、彩信
数据的低成本 获取与分布式 存储(Hadoop)
基于位置的服务
大数据对不同行业的价值
金融服
TMT¹
务
· 推出有针对 · 以客户洞察
性的市场营 为基础，提
销活动和产 供有针对性
品
的产品和服
· 提升客户服 务，推出有
务水平
针对性的广
· 优化交易决 告
· 发电站点选 择和资产设 置
社交媒介/其他应用
工业品
· 以数据为本 的产品设计 · 车间优化 · 灵活的供应 链管理 · 以价值为本 的设计 · 群包 · “数字化工 厂”，旨在 实现精益化 成产 · 通过产品传 感器数据， 优化服务
保险
运输
· 按实际使用 付费的保险 （PAYD²） · 欺诈战略 · 专业小众产 品和保险捆 绑
运营优化
运营优化：通过大数据的各个指标，进行市场和渠道的分析，同时可以对自身的产品进行优化和舆情的预报分析 建议：继续进行市场的验证
银行大数据建设方法论
针对具体的、明确的新业务和新产品 进行快速落地和创新实现。用互联网模式进 行快速迭代，孵化出全新的业务应用。
获取、丰富数据； 整合外部数据；打通外部数据； 完成 多层次、多维度的360度客户视图的完善和补充， 其中 技术实现如模型和算法的提升、自动化和具备前瞻性。 大数据平台的建设。首先应该规整、规范、统一和梳理行内已有数 据。对已有的客户综合视图，产品视图和账户视图进行完整和统一 的梳理；能够完全兼容并提高现有查询等。 这是基础。
· 客户知识 · 智能化保险 续期
· 交通拥塞管 理
· 车队/网络 优化
· 实时停车位 管理
· 动态化数据 调整
· 信心分析 · 价格对比服务
+
数据强度
-
银行大数据应用架构远景
总行应用系统 分行特色系统 互联网数据采集 合作企业系统
合作企业数据
客户统一视图 客户关系视图
大中企业数据
小微企业数据
社区居民数据
6
大数据方4个方向
客户画像作用
客户画像作用： 1、用户的所有属性特征、订单特征、行为特征集合到一个系统中， 然后只需要在一个报表层面，只需要输入用户ID、手机号、用户 名等即可实现完整的用户信息查询。 2、当处理用户的私人财务信息时候，用户喜欢一对一的个性化服 务。用户画像可以展示用户的每一次活动，例如用户注资、消费 等主要的行为。 3、通过软件的实时分析，可以及时跟踪用户的注册、交易等关键 环节遇到的问题。 4、实时衡量广告活动的有效性，通过实时在线访客工作，及时评 估活动的引流用户的活动参与性。可以及时调整广告的投放策略， 减少广告的浪费。
风险管控
风险管控： 1、通过客户在社交媒体上的行为数据、客户在电商网 站的交易数据、企业客户的产业链上下游数据、其他有 利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据来进行数据的分析； 2、目前金融的风险主要来自于大中型企业信用风险、 小微型企业信用风险、个人/消费者信用风险等；
风险管控：银行对于大数据的信息有比较全面的机制，信用体系、贷款体系、金融体系都有比较多的专家和方法来管 理风险。 建议：多走访银行风控体系，看看是否新的突破点
客户画像
CRM 成交数据 移动数据
软件系统
网站数据 流量数据
基本画像
基本人口属性
POI画像
基于兴趣的地理位置
ID画像
各类登录帐号
购买画像
受众的购物记录
社交画像
使用SNS情况
浏览画像
互联网浏览习惯
兴趌画像
综合推算兴趣标签
客户画像：在金融方面有非常大的潜力，市面上有一些完善的软件和解决方案，但能够真正打入到银行内部的比较少， 同时银行在手机端和电商方面有很大的突破，对于大数据的信息也非常的需要。 建议：通过市面上的软件进行oem
农户数据
风险评级 风险监测
全局市场调查 全局客户需求分析 营销活动跟踪、评测
小微金融市场调查 小微客户需求分析
小微金融服务
社区特点市场调查 社区金融需求分析
社区金融服务
农村金融市场调查 农村金融需求分析
农村金融服务
风险管理团队
产品设计&营 销策划团队
小微企业客户经理
社区客户经理
大数据平台
郊远客户经理