京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如若问起现在处于怎样的时代,想必你会脱口而出”互联网时代”,其实,“互联网的时代”早已变了性质。由于移动互联网的极速扩张,“人”已经更多地融入到了互联网之中,海量用户行为数据由此产生,“大数据时代”到来了。引用麦肯锡对于“大数据”时代的形容,“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产要素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
大数据时代银行所面临的挑战
在这个大数据的时代,巨头互联网企业都开始涉足金融行业,且不断推出新的产品、新的商业模式、并拥有更好的用户体验,传统银行业务正在逐渐被蚕食。为何传统金融业巨鳄银行一步步被互联网企业逼到必须要奋起直追,原因有很多,是时代的原因、技术的原因、消费者需求的不断改变……其总结起来有几下几点:
1、互联网击碎了空间的阻碍,使得客户对物理距离的敏感度越来越强。
2、客户对金融服务的需求是不分时间的全天候、实时的业务需求。
3、客户获取信息的渠道和范围已经大大增加。客户已经不再被动选择,而是追求更加个性化的产品和服务,并根据搜集来的各种信息做出判断、随时分享,将个人体验的影响扩大到更大范围的群体之中。
4、互联网企业通过客户在互联网上留下的海量足迹,进行挖掘与运用,大胆进行金融转型,通过大数据主动了解客户需求。
5、互联网企业具有互联网场景入口的优势,触达客户更为精准。
在大数据时代,金融企业也需要互联网化。而传统银行,必须走下神坛,积极地寻找客户、了解客户、服务客户。
电子银行的困局
在这样的背景下,传统银行也奋起直追,在寻求转型的出路,电子银行应运而生。但目前,传统银行互联网化的步伐仅仅是增加了一个互联网渠道,如开设网上银行、手机银行等,互联网和大数据的价值并未真正体现,比如,银行为客户提供手机银行APP、提供了网银,但客户不会去开通和使用。
传统银行如何正确地互联网化、如何有效利用大数据改善银行与用户的沟通、如何让大数据结合场景帮助传统银行更好地运作,这些问题都亟待解决。
大数据如何帮助电子银行面对挑战?
目前,大数据助力电子银行主要通过四个方面:1、拓宽数据广度与维度,让电子银行更了解客户;2、对大数据专业化的应用,让电子银行能够为客户定制金融服务;3、通过大数据帮助电子银行定位客户偏好产品;4、通过大数据帮助电子银行定位客户偏好场景。5、通过大数据帮助电子银行精准营销。
以集奥聚合为例,不仅可以为商业银行客户提供了各类时效性应用标签,还通过安排专业的数据分析师的驻场方式,与客户一起深入剖析阻力,帮助客户分析大数据,应用大数据,并根据电子银行部的业务目标,对手机银行潜在客户进行行为分析,洞察客户习惯偏好,健全潜在客户画像,帮助客户锁定手机银行潜在客户高频生活场景,筛选更低成本、更高回报的合作商户及权益,并输出专业的分析报告。协助该银行找到了最合适电子银行部目标客群的合作商户,并进行合作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21