第一，大数据时代下的金融行业的精准营销

金融机构可以根据个别客户的个性化营销方案和通信服务系统，利用信息技术手段建立精确的营销方案，从而实现针对个别客户的精确营销(Precision Marketing)。这一以精确定位为基础的营销活动，包含了对个体的关注和差异化的认同，能够最大限度地分摊企业的成本。精确营销能够对每个金融客户的兴趣、爱好、购买能力作出预测和判断，根据综合评分向客户推荐金融服务和产品，保证推荐产品不超出其财力和兴趣范围。

在传统金融行业中，对产品的认识、产生兴趣、支付购买三个环节是金融消费者购买过程中不可避免的环节。因为在认知产品的过程中，消费者将通过网络、私人渠道进行检索，对产品信息、类别进行了解，以确定其购买信息，在此过程中产生的搜索数据便可定位消费者的收入水平、兴趣和爱好，企业借助分布式存储和云计算深入挖掘这一系列有关此类消费者的信息，形成完整的客户关系系统(CRM)，从而设计出多种序列营销方案，推送给消费者，实现精准营销。

㈡大数据时代下的金融精细化管理

在传统金融中，大宗交易数据是最受关注的业务内容，但由于受金融业务数据处理能力较弱的制约大数据时代下的金融，规模较大、细节较细的大宗交易数据不能有效处理。比如，在传统金融运作模式下，商业金融只能记录每一次金融卡的消费信息，但无法实现实时反馈消费信息，进行归集和整理；在存贷风险控制过程中，金融也对小额贷款进行了有效的风险控制。普通商业金融在记录了客户消费和选择产品的数据之后，也没有利用这些数据，因为这些数据并非商业金融经营活动(风控、催收)的结果。在对客户每一笔投资和消费进行记录分析后，利用数据挖掘技术进行信息化决策，有助于提升用户体验，精细化管理水平将不断提高。

㈢大数据时代的低成本财务管理

传统金融行业的信息数据是人工生成的，容易产生差错。尤其在信贷活动过程中，由于金融客户信息记录过程中产生的误差，会对金融业务的有效性造成损失大数据时代下的金融，这种传统的手工信息处理方式效率低，准确性差，成本高。商业性金融贷款业务中，金融需要对客户的个人信息、财务状况、抵押品等进行尽职调查，获取信息的成本较高。但是在大数据时代，商业金融对客户信息的采集过程完全自动化

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！