大数据应用的简单场景分类
数据时代的到来，各行各业越来越重视大数据应用。大数据应用的分类，一般首先按行业分类，如银行、保险、零售、政府等，然后再按照应用种类，如客户管理类、产品管理类、风险管理、运营管理类等；或按照业务流程进行分类，如贷前审批类、贷中监控类、市场营销类等。
“场景(scenarios) ”一词起源于戏剧领域，指在一定的时间、空间内发生的一定的故事情节、互动画面。业务场景，指相关利益人（客户、员工、银行）在一定时间、空间内，为了完成各自目标进行的一系列交互，涉及产品、流程、系统工具、数据等。
今天，我们从大数据在业务场景的作用来分类大数据应用。
增强类大数据应用
这一类大数据应用的特点：
原有的业务场景；
场景的体系没有改变，相关人的目标、交互流程等保持不变；
场景中使用到的数据、工具、方法得到了加强。
总之，增强类应用解决的“老场景下的老问题”，这类的大数据应用例子包括：
大数据市场营销，相比传统营销方法，引入更多、更有针对性的外部数据（电商数据、线下教育培训等）来设计潜在客户名单。
贷前客户评估，为了更好地评价客户，引入公共事业数据、工商数据、行业数据、第三方征信等，并开发新的客户评估模型。
大数据征信：新数据、新算法。
反欺诈：原来反欺诈体系下，引入外部黑名单、司法、电信类、P2P等数据。
创新类大数据应用
严格讲，新数据、新算法都可以看做是创新，起码是一种“微创新”。这里的创新是指：利用大数据来服务新客户、设计新产品、规划新场景，解决的是“老场景下的新问题或新场景”。
这里的新客户与“增强类”中的市场营销有本质区别，后者的客户服务内容没有创新，仅仅是利用大数据找到的更多的潜在服务对象用于市场营销。
新场景、新产品的典型例子——滴滴打车，就是基于乘客及出租车的实时位置和大数据技术设计的。
在银行业，基于客户位置信息，APP中实时推荐周边商户、餐馆信息。基于ATM的交易数据、周边商户信息、节假日信息，重新规划ATM位置提高运营效率。
这类服务在大数据之前是不可想象的。
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