农商行携手神州信息迈入基于大数据的移动营销
大数据是目前最前沿的一个领域。在大数据时代,通过海量信息收集、数据处理和数据分析,纷繁复杂的人类行为变得有规律可循,旧的生产关系和生活方式落伍出局,新的产业生态和游戏规则喷薄而出,任何领域都不可能例外,金融更是如此。
面对这场"数据地震",怎样才能有效掌握收集数据、分析数据、利用数据的办法和途径,怎样才能在海量数据中去伪存真、变"数"为宝,将成为广大商业银行特别是中小银行必须认真思考和探索的全新课题。
越来越多的农村信用联社高瞻远瞩,为了满足法人行社对数据的个性化需求,通过原始数据下发,鼓励有条件的行社先行先试、创新转型。福建某农商银行作为当地的先行者,在近30年的发展历程中,始终坚持科技引领业务发展的战略思维,为中小企业、个体户和广大农村经济发展提供了强有力的金融支撑。该行领导对信息科技高度重视,并积极通过IT创新提升客户服务水平,向最终户提供差异化服务。2014年6月,该行携手神州数码融信软件有限公司(神州信息旗下企业),启动了行内最大的项目--数据集成综合运用平台建设。
由于当地的中小企业、个体户多,银行数量也多,各家银行之间争夺客户的竞争十分激烈。面对这一现状,行领导考虑利用大数据思维在移动营销方面寻找转型过程中的突破点,提出利用行内的数据对客户进行360度分析,找出目标客户,并向客户主动推荐产品,依此在本地区银行内率先为客户提供精准营销服务。
这一想法落在科技层面,则要涉及到大数据收集和整合应用,数据抽取转换分析工具使用,以及跨PC和移动端等平台的应用开发。行方与神州数码融信需要共同解决三大问题:第一,种类繁多且分散在省联社、行内系统和各业务部门的数据该如何整合?第二,不同的设备,后台服务器、PC机、前端PAD和营业网点排队机之间该如何进行通讯与集成?第三,营销过程中总行管理人员、柜员、大堂经理、客户经理该如何分工?这其中涉及了数据、技术、人员、设备和管理流程的协同,系统工程非常复杂,神州数码融信 "量体裁衣"提出了适合的解决方案。
系统整体架构
围绕该行"大数据战略"的部署,双方多次讨论形成了建设思路,以"资源整合、客户为本、绩效驱动、业务转型"为目标,通过企业级数据整合,实现银行内部和外部、结构化和非结构化的数据集成,利用神州数码融信独有的金融数据模型建设数据平台,利用智能分析推荐平台和移动端APP应用搭建移动营销平台。
在实际建设中,该项目的重点是依据客户基本信息、账户数据、交易数据、行为数据,深度挖掘大数据中隐藏的价值,为银行寻找目标客户,分析、推荐产品实现精准营销。同时,通过移动端设备为客户提供差异化服务,借助PAD,手机、短信、微信等移动设备和电子化渠道初步建立了O2O的营销服务体系。除了重点建设移动营销平台外,该项目还建设了行内综合报表系统、领导驾驶舱、客户管理系统、智能排队系统、商户管理系统等数据应用系统。该套数据应用综合解决方案,不仅实现了该行科技的又一次腾飞,更为迎接全新的"大数据"信息化时代到来打下了坚实的基础。此次数据的成功应用,将助力银行创造先发竞争优势,打造不可复制的核心竞争力。
神州数码融信专家介绍,分析推荐是基于大量数据的运算与分析,分析推荐平台定位是提供可以根据不同的应用需求进行参数化配置的个性化数据分析、推荐服务,并提供基于风险的预警。该平台旨在帮助客户通过灵活的参数调整,来达到最优的推荐效果,进而帮助用户快速便捷的发现需要的信息,在合理的参数体系下,通过适合的方式获取需要的信息,提高用户体验,最终提升客户的忠诚度以及客户对服务的满意度。
当前,以互联网为代表的现代信息科技,特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展,移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用,已构建起了全新的虚拟客户信息体系,并将改变现代金融运营模式。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道,来自银行网点、PC、移动终端设备、传感器网络等传来的结构化、非结构化的海量数据,为银行创造了深化客户挖掘、强化交叉销售、加快产品创新的广阔空间。这也为银行突破同质性,实施差异化战略提供了支持。
因此该项目未来的发展,是在第三方电商数据方面和社交媒体数据方面进行更多、范围更广的集成,为全面、准确分析客户数据,分析推荐产品,让用户拥有极佳的用户体验方面持续优化和完善,推动该行成为本地区、乃至全省金融业的典范与标兵。
数据之争就是未来之争。未来的商业银行不仅要做数据大行,更要做数据分析、数据解读的大行,占据价值链核心位置,从数据中获得洞察力,引领传统模式变革。拥抱"大数据",神州数码融信将与更多的中小银行一起把握时代契机,为银行的用户提供高品质、差异化服务,助推金融市场的持续繁荣与发展。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28