关于盘活商业银行沉默资产的思考(一)-大数据洞见高价值潜力客户,助力信用卡业务精细化运营

银行开门红：唤醒盘活沉睡客户方法银行与第三方公司相比最大的优势就是拥有庞大的记录了客户信息的数据系统，银行一直强调拓客、拉新，殊不知，最宝贵的财富就躺在信息系统里等待着被发掘，如何唤醒这些沉睡客户才是当务之急。

一季度“开门红”，各家银行厉兵秣马，争得是“两眼血红，刺刀见红”。

外拓、拉新活动、扫楼洗街、客户论坛，银行将注意力放在了“熟客”和“新客”身上。

然而，银行竞争方式、活动手段、营销逻辑同质化程度太高，我们一直用类似的方式在勤奋地“打扰”着那些熟悉的客户，而且越熟悉的客户受到的干扰越大。

长此以往，“熟客”已经审美疲劳了，怎么办？这真是“躺在金山上饿死，捧着金饭碗要饭”！银行有一座永远也挖不完的“金矿”——“沉睡客户”，却不知好好利用。

未来，银行的趋势一定是获客缓慢但留存率高，换来更有价值的可持续增长能力。

因此，我们今天就来谈谈“唤醒沉睡客户”这个应景的话题。

传统银行对唤醒沉睡客户一直缺乏认识，我们做过“客户升级”、“客户挖掘”，但是对于“沉睡客户”没有太多办法。

而互联网在创新方面一直走在前沿，所以，我们要向互联网行业学习，借鉴他们的唤醒办法，换一个思维来唤醒沉睡客户。

步骤一正确的“获客”评价我们说要换一个思维来唤醒这些沉睡客户，那么就先要对“获客”有一个正确的认识，然后才能知道，问题出在哪里。

客户留存率不同的银行应该针对不同的客户，并且以客户的需求为触发点，构建自己的产品和服务链条。

很多银行在入侵不同的客户群时总是失败，就是因为他们的产品和服务链条的客户匹配度很差。

用来标记客户匹配度的关键指标，就是客户留存率：客户留存率=新增交互客户数/新增客户数×100%大家会觉得，这个比例应该无限趋近于1才对。

实际上，确实如此，但以此衍生的“第二周期留存率”“第三周期留存率”“季度留存率”“年度留存率”“滚动留存率”等数据就非常说明问题了。

随着周期越来越长，这些客户留存率就会越来越低。

单个服务体系的规律是如此，但多个服务体系在经过横向对比之后，就能发现我们银行的一些服务的“客户留存率”实在太低；还有一部分服务的“客户留存率”在不同周期上是逆趋势的，这就说明这些服务与客户是不匹配的。

浅谈大数据在商业银行中的运用与发展随着信息化与数字化的快速发展，大数据技术已经成为商业银行发展的重要驱动力之一。

大数据技术的应用为商业银行带来了许多创新性的解决方案，能够提升服务水平、降低成本、改善风险管理和提高客户满意度。

本文将从大数据在商业银行中的应用情况、发展趋势和面临的挑战等方面进行浅谈。

一、大数据在商业银行中的应用情况1. 金融风控商业银行通过大数据技术的应用，可以对客户的信用状况、资产情况、还款能力等进行更加全面、深入的分析和评估，从而提高风险管理的水平，有效降低信用风险和资产损失。

2. 个性化营销商业银行通过大数据技术可以对客户的消费行为、偏好等信息进行深入挖掘，实现精准营销，提供个性化的金融产品和服务，提高客户满意度，增加银行的盈利能力。

3. 精准定价大数据技术可以帮助商业银行更准确地评估客户的风险，进而制定更合理的利率和定价策略，提高盈利能力。

4. 智能客服商业银行可以通过大数据技术构建智能客服系统，实现自动化的客户服务，提高服务效率，降低人力成本。

5. 风险控制大数据技术可以帮助商业银行更好地监控风险，准确预测市场变化，并及时调整风险管理策略，保障资产安全。

6. 反欺诈通过大数据技术的应用，商业银行可以更好地识别和防范欺诈行为，提高金融交易的安全性。

1. 数据治理与安全随着大数据规模的不断增长，数据治理和安全问题愈发凸显。

商业银行需要建立完善的数据治理体系，加强数据安全防护，确保客户隐私不受侵犯。

2. 人工智能与机器学习商业银行将进一步探索人工智能与机器学习在大数据中的应用，实现更加智能化的风控和客户服务，提升业务效率。

3. 云计算与边缘计算云计算和边缘计算技术的发展将为商业银行提供更加灵活和高效的大数据处理和存储方案，降低运营成本，提升数据处理能力。

4. 区块链技术区块链技术的应用将为商业银行提供更加安全和可靠的数据交换和存储方式，促进金融业务的创新和发展。

5. 多维度数据应用商业银行将进一步深入挖掘多维度数据，实现更全面、深入的客户分析，提供更加个性化和精准的金融服务。

商业银行的大数据应用及发展建议摘要：本文综合分析了大数据时代，商业银行信息化建设发展的情况、存在的问题及对未来商业银行在信息化建设提出现实可行的建议。

关键词：大数据时代；商业银行；数据应用；信息化发展引言现阶段，我国商业银行的发展面临着新的问题，变量主要来自社会的发展和信息技术的进步，一方面，先进技术代表的生产力进步给社会生活造成了巨大的冲击，尤其是大数据技术，创新了商业经营模式，拓宽了人类的行动空间。

在商业银行业，大数据技术的出现淡化了传统行业之间的界限，当前商业银行的金融生态朝着更加开放化的方向变革，并且，金融生态的发展速度前所未有地提升，得到了社会各界的普遍认同。

以大数据为代表的信息技术发展是金融创新的根本。

另一方面，商业银行的经营内容与外部政策环境之间存在着不可分割的关系，支付结算开放就是其中重要的一点。

目前，微信支付和支付宝支付等独立于商业银行之外的第三方支付公司纷纷与各个商业银行之间展开了合作，建立起支付结算的通道，以网络融资产品为代表的互联网金融产品层出不穷。

鉴于此，传统商业银行需要积极展开变革，革新经营管理理念、创新运营的业务。

只有充分利用以大数据为代表的信息技术，朝着信息化的方向发展，才能在当下的环境下提高商业银行的竞争能力。

1.信息化及大数据信息化并非独立进行，其是经济社会逐渐发展过程中的产物，并且信息化处于一种动态变化的过程中，信息化作为一种先进的生产力代表，正在主导着经济社会的发展演变，以大数据为代表的新技术正在加速这一进程。

被广泛认可的“大数据”概念，最早是2001年由高德纳咨询公司的分析师道格拉斯·兰尼提出。

2011年，麦肯锡在发布的研究报告中提到大数据时代已到来。

目前公认的大数据特征有以下四点。

（1）规模性。

大数据最为明显的一个特征就是量大，需要我们有强大的数据处理技术，对信息进行统计和分析。

随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。

大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。

大数据在商业银行中的运用与发展【摘要】大数据技术在商业银行中的应用越来越广泛，已成为银行业的重要发展趋势之一。

本文首先介绍了商业银行大数据技术的发展历程，包括技术应用的演进和创新。

探讨了大数据在商业银行风险管理、智能营销、客户服务和创新业务中的具体应用方式和效果。

结合实际案例，分析了大数据技术对商业银行提升运营效率、降低风险、优化客户体验和创造新的商业价值的重要作用。

展望了商业银行大数据技术未来的发展趋势，强调了大数据在商业银行中的重要性和价值。

总结指出，商业银行应积极应用大数据技术，不断创新业务模式，以提升竞争力和服务质量，促进行业持续发展。

【关键词】大数据、商业银行、发展历程、风险管理、智能营销、客户服务、创新业务、未来发展趋势、重要性、价值、总结1. 引言1.1 大数据在商业银行中的运用与发展大数据在商业银行中的运用与发展，是当前金融行业中一个备受关注的话题。

随着信息技术的快速发展，商业银行也在不断探索如何利用大数据技术来提升自身的经营效率和服务质量。

大数据技术的广泛应用，不仅为商业银行带来了巨大的商机和挑战，也为银行业的发展带来了新的思路和路径。

商业银行通过大数据技术的运用，可以更加全面地了解客户的需求和行为，从而更好地为客户提供个性化的金融产品和服务。

在风险管理、智能营销、客户服务和创新业务等方面，大数据技术都有着广泛的应用空间和潜力。

通过对大数据的分析和挖掘，商业银行可以更加准确地识别和评估风险，提高信贷审核的效率和准确性；可以更好地理解客户的需求，提供更具吸引力的产品和服务；可以更好地与客户进行互动，提升客户满意度和忠诚度；可以更快地推出新的创新产品和服务，保持市场竞争力。

大数据在商业银行中的运用和发展，不仅可以帮助银行降低成本、提高效率，还可以为银行带来新的盈利机会和市场优势。

商业银行在不断探索和应用大数据技术的过程中，需要不断提升自身的数据治理和技术能力，加强对数据的安全和隐私的保护，以更好地服务于客户，推动金融行业的数字化转型和创新发展。

商业银行如何利用大数据分析提升客户洞察能力随着科技的不断发展，商业银行日益意识到大数据分析在提升客户洞察能力方面的重要性。

大数据分析技术可以帮助商业银行挖掘数据中的有价值信息，提供更个性化的服务，同时也能够实现风险管理和市场营销的精细化。

本文将探讨商业银行如何利用大数据分析提升客户洞察能力，并介绍相关的应用案例。

一、客户洞察的重要性客户洞察能力是商业银行获取和理解客户需求的能力。

通过深入了解客户的特点、需求和行为，商业银行可以更好地提供个性化的金融产品和服务，增强客户黏性，并通过精准的市场营销策略增加收入。

因此，客户洞察能力对商业银行的发展至关重要。

二、大数据分析在客户洞察中的应用1.基于行为分析的客户画像商业银行可以利用大数据分析技术，对客户的交易数据、网上银行行为数据等进行分析，构建客户画像。

通过分析客户的消费行为、投资倾向、信用风险等，银行可以提供更加个性化和有针对性的服务。

2.个性化营销策略大数据分析可以帮助商业银行了解客户的个人喜好、需求和消费习惯。

基于这些信息，银行可以制定个性化的营销策略，精准推送符合客户需求的服务、产品或促销活动，提高客户满意度和忠诚度。

3.风险预测和管理大数据分析可以帮助商业银行实时监测客户的交易行为，并识别潜在的风险。

通过建立模型和算法，银行可以预测客户的违约概率、资金透支风险等，及时采取相应措施，降低风险损失。

三、商业银行大数据分析的案例分析1.花旗银行花旗银行利用大数据分析进行风险评估和预测，据实际情况调整贷款利率和放贷额度，从而降低风险。

通过大数据分析，银行可以更好地了解客户的信用情况、还款能力等风险指标，并据此制定更合理的贷款政策。

2.招商银行招商银行利用大数据分析技术构建了全面的客户画像，并根据客户等级和价值制定了不同的产品和服务。

通过大数据分析，银行可以根据客户的需求向其提供精准定制的产品和服务，提高客户满意度和留存率。

四、面临的挑战和解决方案商业银行在利用大数据分析提升客户洞察能力过程中面临一些挑战，如数据隐私保护、数据质量问题等。

商业银行如何利用大数据提升产品个性化随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据的概念越来越多地应用于各行各业，商业银行作为金融服务行业的重要一员，对于如何利用大数据提升产品个性化有着重要意义。

本文将探讨商业银行如何充分挖掘和应用大数据资源，以实现产品个性化的目标。

1. 提升客户数据的收集和存储能力商业银行需要建立完善的客户数据收集系统，包括线上渠道、线下网点等多个维度，以全面了解客户的需求和行为。

通过云计算和存储技术，商业银行可以将海量的客户数据进行有效整合和存储，为后续的数据分析提供必要的支持。

2. 运用数据挖掘技术进行客户画像商业银行可以利用数据挖掘技术对客户数据进行分析和挖掘，构建客户画像。

通过对客户的消费行为、偏好、社交关系等数据进行分析，商业银行可以了解客户的特点，并针对不同特点的客户提供个性化的产品和服务。

3. 制定个性化的产品定价策略商业银行可以根据客户的画像信息，调整产品的定价策略，实现个性化定价。

例如，对于高净值客户，可以针对他们的消费习惯和投资需求，推出更加灵活多样的理财产品，并相应调整产品价格，以满足客户的个性化需求。

4. 优化个性化推荐算法商业银行可以利用大数据和机器学习算法，对客户进行个性化推荐。

通过分析客户的历史交易数据、互动数据以及行为数据，商业银行可以为客户提供个性化推荐的产品和服务。

例如，通过分析客户的消费偏好和购买历史，向客户推荐适合他们的信用卡产品或者贷款产品。

5. 引入智能客服系统商业银行可以借助大数据技术，引入智能客服系统，提升客户服务的个性化水平。

通过对客户交流内容的分析和挖掘，智能客服系统可以根据客户的问题和需求，给予个性化的回答和建议，提高客户满意度。

6. 加强风险识别和防范能力商业银行可以利用大数据技术，实现对风险的准确识别和动态预警。

通过对客户的交易行为和信用记录进行实时监测和分析，商业银行可以及时发现潜在的风险，并采取相应的防范措施，保护客户的财产安全。

作者： 冯玥[1,2]
作者机构： [1]南京银行博士后科研工作站;[2]南京大学博士后流动站,江苏南京210008出版物刊名： 上海金融
页码： 72-79页
年卷期： 2020年 第8期
主题词： 商业银行;精准营销;网络表示学习;异构网络;价值客户发现
摘要：商业银行实施精准营销战略的目标是将有限的营销资源精准投放到目标客户,达到资源利用效率最大化。

准确定位价值客户是中国商业银行实施营销战略过程中迫切需要解决的难题。

本文通过基于客户日常交易流水数据搭建的重构交易网络,创新地将客户交易行为模式的研究转化为网络结构的识别,并提出两类研究框架:第一类基于同构网络表示学习获得客户交易属性;第二类通过异构网络表示学习获得客户综合属性。

通过实验得出了以下结论:第一,仅基于客户基础属性的客户价值分类效率很低;第二,将基于重构交易网络表示学习获得的交易行为属性纳入分类指标,分类效率显著提高;第三,将客户基础属性和交易行为属性放入统一的研究框架之下,价值客户分类效率最高。

本文提出的研究方法不仅可以运用于商业银行,也可以用于第三方支付企业、电信运营商及政府部门等具备网络结构数据的实体,进行客户行为模式研究及其他相关应用。

商业银行如何通过数据挖掘提升信用卡业务近年来，信用卡业务在商业银行中扮演着越来越重要的角色。

然而，信用卡业务也面临着一系列的挑战，包括信用风险管理、客户维护和市场竞争等。

为了应对这些挑战，商业银行可以借助现代技术的力量，特别是数据挖掘技术，来提升信用卡业务的效率和盈利能力。

数据挖掘技术是一种从大量数据中挖掘出潜在、隐藏的商业价值的分析方法。

在信用卡业务中，商业银行可以通过数据挖掘技术，深入挖掘客户的消费习惯、还款能力、违约风险等信息，从而更好地识别潜在借款人的信用风险，制定合理的信用额度和利率策略，并提供精准的营销策略。

首先，商业银行可以利用数据挖掘技术，分析客户的消费习惯和偏好。

通过挖掘客户的购买记录、消费频率和金额等数据，银行可以更好地理解客户的喜好和需求，为客户提供更个性化的信用卡产品和增值服务。

例如，一位客户经常在餐饮消费上花费较多，银行可以推送相关的优惠券和折扣信息，提高客户的消费黏性。

其次，商业银行可以利用数据挖掘技术，评估客户的还款能力和信用风险。

通过挖掘客户的职业、收入、资产、负债等信息，结合各种外部数据，如征信报告和社交媒体数据，银行可以更准确地预测客户的还款能力和违约风险。

这有助于银行制定合理的信用额度和利率策略，降低信用风险和不良贷款率。

此外，商业银行还可以利用数据挖掘技术，精准定位潜在客户群体和市场机会。

通过挖掘各种数据，如客户的地理位置、年龄、性别和职业等信息，结合市场研究数据和竞争对手的信息，银行可以发现有潜力的目标用户，并制定相应的营销策略。

例如，一家银行通过数据挖掘发现，某个城市的年轻人群体对信用卡的需求很高，那么银行可以在该城市加大推广力度，提供更有吸引力的信用卡产品。

然而，数据挖掘并非一项轻松的任务。

商业银行在实施数据挖掘技术时，需要面临一系列的挑战。

首先，商业银行需要投入大量的人力和物力，在建立和维护庞大的数据仓库和数据挖掘系统上进行投资。

其次，商业银行需要处理庞杂的数据，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图片和音频等，这需要强大的计算和存储能力。

商业银行的金融大数据分析随着数字时代的到来，金融行业也逐渐意识到了大数据的重要性。

商业银行作为金融服务的核心机构，金融大数据的分析对于他们来说尤为关键。

在这篇文章中，我们将探讨商业银行如何利用金融大数据分析来提高效率、降低风险以及改善客户体验，并探讨大数据分析在银行业未来的发展趋势。

一、金融大数据分析的意义商业银行每天都会积累大量的数据，包括客户信息、交易明细、风险指标等等。

这些数据的规模庞大，传统的数据分析方法已经无法处理。

通过运用大数据分析技术，银行可以从这些数据中获得更多价值。

首先，大数据分析可以帮助银行提高效率。

比如，通过分析客户的消费习惯和需求，银行可以更精确地定制产品和服务，从而提高客户满意度和吸引更多潜在客户。

此外，通过分析交易明细和风险指标，银行可以实时监控风险，及早采取措施，降低金融风险。

其次，大数据分析可以帮助银行提高决策能力。

银行的高管和分析师可以通过对大数据的分析，得出更准确的市场趋势和预测，从而制定更合理的经营战略。

此外，大数据分析还可以帮助银行发现潜在的商机和创新点，提高市场竞争力。

最后，大数据分析可以提高客户体验。

通过分析客户的个性化需求和行为轨迹，银行可以针对不同客户制定个性化的营销策略，提供更加贴心和便捷的服务。

此外，大数据分析还可以帮助银行预测客户流失风险，及早采取措施保留客户。

二、商业银行的金融大数据分析方法商业银行的金融大数据分析需要综合运用多种方法和工具。

以下是几种常见的大数据分析方法：1. 数据挖掘：通过分析客户的历史数据，挖掘出其中的规律和模式，从而预测客户行为和需求。

比如，根据客户的消费习惯和浏览记录，银行可以推荐个性化的金融产品，提高销售转化率。

2. 机器学习：通过建立机器学习模型，让机器能够从大数据中学习，自动发现规律和模式。

例如，可以建立信用评分模型，根据客户的历史贷款记录和信用信息，预测客户违约的可能性。

3. 数据可视化：将大数据通过图表、地图等可视化方式呈现，使得复杂的数据变得直观和易于理解。

大数据在商业银行的具体应用随着信息化和数字化的深入发展，大数据技术逐渐成为商业银行业务发展的有力工具。

大数据技术通过对海量数据的分析和挖掘，为商业银行提供了更精准的客户洞察、风险管理和产品创新等方面的支持。

本文将就大数据在商业银行的具体应用进行探讨。

一、客户洞察商业银行可以通过大数据技术对客户数据进行深度分析，挖掘客户的行为习惯、喜好和需求特征，从而更好地了解客户需求，精准推荐相关理财产品、信贷产品等。

大数据技术还可以帮助银行对客户进行精细化管理，根据客户的信用情况、财务状况等因素，制定个性化的产品营销策略，提升客户体验，增加客户粘性。

通过客户洞察，商业银行可以更好地满足客户需求，提升客户满意度。

二、风险管理大数据技术在风险管理方面也有着重要的应用。

商业银行可以通过大数据技术对客户的信用记录、资产负债情况、交易行为等数据进行分析，及时发现潜在的风险信号。

通过建立风险预警模型，商业银行可以对客户的信用风险进行及时监测和预警，降低不良贷款率，提高资产质量。

大数据技术还可以帮助银行建立反欺诈系统，通过对客户行为数据的分析，及时发现异常行为，提高对欺诈行为的识别和预防能力。

三、产品创新大数据技术为商业银行的产品创新提供了更多的可能性。

通过对客户数据和市场数据的分析，商业银行可以更好地挖掘客户需求，发现市场机会，推出更符合客户需求的金融产品。

通过对客户的消费行为和偏好进行分析，银行可以推出符合客户消费特点的信用卡产品；通过对小微企业的贷款需求进行分析，银行可以推出更灵活、更符合企业经营特点的小微贷款产品。

大数据技术还可以帮助银行对产品的销售和推广进行精准定位，提高产品的市场占有率和盈利能力。

四、营销策略大数据技术可以帮助商业银行制定更精准的营销策略。

通过对客户数据和市场数据的分析，银行可以更好地了解目标客户群体的特点和需求，制定个性化的营销方案，提高营销的精准度和有效性。

大数据技术还可以帮助银行进行客户细分，针对不同的客户群体制定差异化的营销策略，提高营销资源的利用效率，降低营销成本。