金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的价值和利润。

大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，证券/股票投资、险种开发、行用卡欺诈和电子支付业务四类的数据量最大。可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。

大数据帮助金融行业挑战几大历史问题一、 精准营销

二、风险控制

风险管理与风险控制在风险管理和控制方面包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。

三、运营优化

大数据在金融行业的解决方案

一、采集和分析用户画像，找准目标客户群体定位

用户画像包含的维度有：用户固定特征、用户兴趣特征、用户社会特征、用户消费特征、用户动态特征。用户分群，即分门别类贴标签。通过采集、清理数据、描述分析对用户数据进行分析统计

二、 定制预测模型，实现产品精准推荐

对已经购买的用户数据，进行深度学习或机器学习，将客户特征值和产品之间的联系进行具体的算法学习。最后将潜在客户的特征值输入训练好的模型。此时模型会给出客户购买不同产品的意愿。

三、 客户数据分析和学习，预测顾客购买行为

连接不同来源的客户数据，包括线上、线下，为预测分析准备好数据机器学习 股票分析机器学习 股票分析，分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析。利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买行为。

四、 实时数据处理，快速优化营销策略

通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的实时采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求推动和优化营销策略的策划和执行。

案例：大数据解决保险公司预测客户购买行为的问题

一、 解决客户问题

（1）客户是谁？

（2）客户有什么产品偏好？

（3）客户喜欢哪些产品组合？

（4）客户满意度不高？

二、方案目标

大数据通过大数据计算，能够准确推测用户的真实需求，将用户想要的、喜欢

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！