当今年代，大数据已成为各行各业生计和安身的重要支柱。数据是资源，更是信息的重要表现形式，因而数据已成为各行各业争相追逐的资源。

  现在，商业银行都认识到大数据的重要性，经过堆集的数据剖析用户的存款、借款、理财等需求，针对不同的客群拟定营销计划。可是，商业银行在大数据运用方面仍处于初级阶段。

  1.数据剖析关联性不强。众所周知，商业银行具有很多的用户信息，包含用户的存款、借款及各类个人信息，可是商业银行因为用户信息保密、部分壁垒等要素导致数据运用有用性缺乏。部分间纵蛮横弱，数据集中度和整合度不行，因而数据剖析人员把握的数据较为限制和片面，不能充沛反映用户信息和用户行为，做出的营销战略就无法较好地投合商场、满意用户需求。

  2.数据剖析人才稀缺。一是关于金融职业而言，数据剖析师除了把握大数据剖析技术外，还需求较强的专业性。二是数据剖析模型过于传统和死板。跟着用户的收入日益增长，关于财富的需求也会不断产生改动，数据剖析模型的树立应该是一个动态的进程，不断进行纠偏和改正，才干更好地点评用户。关于商业银行而言，专业的金融数据剖析师团队建设成为当时人才储藏和队伍建设的重要组成部分。

  3.数据剖析成果运用片面。跟着外部监管愈演愈烈，商业银行合规运营和危险防控的认识不断进步，因而大数据在商业银行办理中运用较多的场景为危险防控。关于营销而言，许多商业银行还停留在单一用户画像、探索用户喜爱的初始阶段，数据剖析的广度、深度和立异力度还有待进一步进步，精准营销战略仍需不断完善和优化。

  无论是商业银行营销仍是互联网金融营销，产品差异愈来愈小，因而用户才是企业的中心，商业银行要想赢得用户，必须在大数据使用方面改动理念不断立异。

  1.加强部分联动，下降数据收集本钱。商业银行特别是大型商业银行在充沛保护用户信息的根底上，需求不断打破部分壁垒、紧缩批阅流程，防止过多的人力物力消耗在数据获取的环节，经过电子化及线上批阅，进步数据获取的快捷度，将更多的精力投入到数据剖析和成果运用的环节。经过快速抓取数据、有用剖析用户、敏捷作出反映才干防止滞后性，从而在商场上拔得头筹。

  2.立异用户点评模型，进步数据剖析效能。除了培育优异的数据剖析师，商业银行还需树立完好的数据营销系统。完好的营销系统经过运用标签系统将对公客群和对私客群区分集体，除了根底用户信息剖析外，经过大数据剖析丰厚用户画像、猜测用户行为，完成用户穿插营销，为商业银行继续营销完成数据堆集和沉积。

  当今年代，大数据已成为各行各业生计和安身的重要支柱。完好的营销系统经过运用标签系统将对公客群和对私客群区分集体，除了根底用户信息剖析外，经过大数据剖析丰厚用户画像、猜测用户行为，完成用户穿插营销，为商业银行继续营销完成数据堆集和沉积。

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