许多国内金融行业已经开始尝试通过大数据来推动业务运营。例如，中信银行信用卡中心可以利用大数据进行技术企业实现实时营销，光大银行建立了社交网络会计信息管理数据库，招商银行利用大数据资源开发小额贷款。其大数据技术给银行带来的变化可以分为四个方面：

第一个变化：目标客户肖像

客户肖像主要分为个人客户肖像和企业客户肖像。个人目标客户肖像包括中国人口统计特征、消费行为能力以及数据、兴趣数据、风险偏好等；产业链上下游数据包括公司的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据。其中还有更多外部数据的整合。例如：

（1）客户在社交媒体上的行为数据。通过打开银行企业内部控制数据和外部经济社会发展数据，可以获得更完整的客户拼图，从而影响进行最准确的营销和管理；

（2）建设银行等客户在电商网站上的交易数据，将自己的电商平台与贷款业务相结合；

（3）公司客户产业链的上游或下游数据。如果银行掌握了公司产业链的上下游数据，可以更好地掌握公司外部环境的发展，从而预测企业的未来；

（4）其他有利于企业扩大银行对客户兴趣的数据，比如我们目前我国网络广告行业的数据DMP数据信息平台的互联网用户管理行为分析数据；

第二个变化：实现精准营销

银行可以在客户画像的基础上进行精准营销，包括：

（1）即时营销。即时营销是根据客户的即时状态进行营销，如客户当时的位置、客户的最新消费等信息；或变生活状态的事件视为营销机会；

（2）交叉营销。不同业务或产品的交叉推荐。例如，招商银行发展可以通过根据不同客户交易的详细分析，有效识别小微企业的客户，然后使用远程银行系统进行交叉销售等；

（3）智能推荐。银行可以根据客户的喜好，如客户的年龄、资产规模、财务偏好等，准确定位客户群体，分析其潜在的金融服务需求，从而进行有目的的营销推广；

（4）客户生命周期管理。客户生命周期成本管理系统包括企业获取新客户、防止客户流失和赢回客户等。例如，通过建立客户损失预警模型等。

第三个变化：实现风险防控

包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别。

（1）中小企业进行贷款风险管理评估。银行可以通过企业的生产、流通、销售、财务等相关信息分析信用风险，量化企业的信用限额，从而更有效地开展中小企业贷款。

（2）实时欺诈交易风险识别和反洗钱工作分析。银行可以结合智能规则引擎，使用持卡人的基本信息、卡的基本信息、交易历史、客户的历史行为模式、正在发生的行为模式（如转账）对交易进行实时反欺诈分析。

第四个变化：实现运营优化

（1）市场和渠道进行分析可以优化。通过大数据，银行可以监控不同营销渠道的质量，特别是网络渠道的推广，然后调整和优化合作渠道。

（2）产品和服务优化: 银行可以将客户行为转化为信息流，分析客户特征和风险偏好，洞察客户习惯，智能分析和预测客户需求，优化创新产品和服务。

（3）舆论分析：银行可以通过爬虫技术、论坛、微博、自然语言处理技术，特别是及时掌握银行、银行金融产品和服务的负面影响信息，及时研究发现和处理技术问题；总结和继续加强积极信息。同时，银行还可以掌握同行业银行的正负信息，及时了解同业的好方面，为自身业务优化提供参考。

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