银行行业大数据处理方案银行大数据时代面临挑战1、银行离用户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道用户消费行为；互联网金融出现，在未来可能会超出以银行为中心间接融资和以交易所为中心直接融资模式，这会使得银行逐步被边缘化。本质上是因为银行对于用户了解程度，相对越来越弱。2、用户不停流失难以挽回。市场竞争越来越猛烈，银行意识到用户满意度关键性，并将提升服务作为工作目标。在具体操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、用户感知进行调查，试图找四处理措施。不过用户满意度却一直停留在原有水平。用户流失率也在不停上升。本质上是因为银行服务同质化。3、用户维系成本不停攀升。伴随互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质资金，用户维系成本也不停攀升。银行用户维系陷入“理财收益高，用户多，收益下降，用户跑”怪圈。本质上是因为银行无法对用户需求进行立即响应，只能经过价格这一唯一工具进行营销。银行越来越意识到数据作为关键资产地位，期望借助大数据技术，聚适用户在银行内外种种信息，深化洞察每个用户在银行内外方方面面，以了解其爱好、偏好、诉求，从而提供每一个用户个性化产品和服务。941 大数据服务联盟银行大数据处理方案941 大数据服务联盟基于六年来专注于大数据应用实践，为银行业提供端到端整体处理方案，帮助银行实现海量多源异构数据采集、整合，并利用大数据文本分析和数据挖掘技术，深化挖掘用户特征、需求，从而为银行向用户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体处理方案以下：银行业大数据应用1、用户实时行为分析互联网金融及第三方支付出现，让银行用户流失严重，同时也愈加不了解用户需求。经过在银行官网、APP 上布署采集访问用户实时行为代码，让银行可了解用户在网上行为特征、需求，拉近银行和用户距离，从而为更精细化服务提供数据依据。实时行为包含：用户分析：新增、活跃、缄默、流失、回流渠道分析：渠道起源、渠道活跃、渠道流量质量用户留存分析：留存用户（率）事件和转化分析用户体验度量：使用时长、地域分析、终端分析。。。访问原因探查：访问时间、访问频次、停留时长、访问路径2、个性化服务和资讯推举依据用户使用银行产品和服务历史信息及在银行官网/APP 上留下实时信息，利用大数据文本分析和挖掘技术，分析用户长久、短期偏好和需求，估量当下和潜在偏...
