智慧銀行大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)方案目錄4銀行大數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用金融大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用背景銀行的商業(yè)價(jià)值鏈銀行的商業(yè)價(jià)值鏈客戶/營(yíng)銷(xiāo)銷(xiāo)售/渠道戶是誰(shuí)/在哪里?客戶通過(guò)什么的關(guān)系?需要的產(chǎn)品?數(shù)據(jù)在以客戶為導(dǎo)向的經(jīng)營(yíng)價(jià)值鏈中的應(yīng)用考量·領(lǐng)先的集團(tuán)公司在做些嘗試和轉(zhuǎn)變?·數(shù)據(jù)應(yīng)用在哪些領(lǐng)域可能有應(yīng)用價(jià)值?·大數(shù)據(jù)時(shí)代有哪些新的機(jī)遇?風(fēng)險(xiǎn)/管控流程/運(yùn)營(yíng)的事?產(chǎn)品/創(chuàng)新產(chǎn)品?什么是戰(zhàn)略/市場(chǎng)哪類(lèi)客戶?他有多大?PwCIpage4未來(lái)的銀行的趨勢(shì)將會(huì)對(duì)在職人員有更多要求以前，金融被稱為看門(mén)狗的角色，而不是分析洞察呈現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)現(xiàn)在，業(yè)務(wù)人員有望演變成新的角色帶來(lái)決策制定和執(zhí)行如今分析學(xué)存在許多不統(tǒng)一的概念-對(duì)“大數(shù)據(jù)”術(shù)語(yǔ)擁有多種定義3biKILOBYTESMEGABYTESGIGABYTES屬性用大數(shù)據(jù)領(lǐng)域下廣泛的科技產(chǎn)品/解決方案金融大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用背景V交易總賬統(tǒng)3D打印機(jī)5數(shù)據(jù)是新“石油”P(pán)wCIpage8銀行大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求大數(shù)據(jù)的方法論?哪些是前沿的大數(shù)據(jù)技術(shù)?音頻pagePwCIpage戰(zhàn)略/市場(chǎng)客戶營(yíng)銷(xiāo)的營(yíng)銷(xiāo)分析客戶/營(yíng)銷(xiāo)流失激活發(fā)分析到期應(yīng)對(duì)客戶之聲客戶特征集分析客戶價(jià)值相關(guān)性分析相關(guān)性分析相關(guān)性分析客戶行為集和分析客戶需求銷(xiāo)售/渠道析銷(xiāo)售活動(dòng)/產(chǎn)品/創(chuàng)新產(chǎn)品流程/運(yùn)營(yíng)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)/管控面向業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)面向內(nèi)部運(yùn)營(yíng)更加高效化更加體系化關(guān)聯(lián)的360°客戶PwCIpage12廣告廣告挖洞察層客戶信息構(gòu)建層大數(shù)據(jù)來(lái)源層更加立體化能力更加全面化行業(yè)趨勢(shì)匯報(bào)匹配業(yè)務(wù)需求和未來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)趨勢(shì)，規(guī)劃貴行大數(shù)據(jù)能力框架及大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)云圖，制定面向運(yùn)營(yíng)和服務(wù)的大數(shù)據(jù)功能架構(gòu)梳理貴行數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分布及利用情況及管控現(xiàn)狀，規(guī)劃銀行級(jí)的數(shù)據(jù)架構(gòu)方案及大數(shù)據(jù)管理機(jī)制的建設(shè)選擇典型應(yīng)用場(chǎng)景，將大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)融入貴行的運(yùn)營(yíng)和管理，推動(dòng)轉(zhuǎn)型研大數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)劃及完成落地實(shí)施數(shù)據(jù)的有效利用率降低從數(shù)據(jù)到洞察力是主要的挑戰(zhàn)OO前端應(yīng)用前端應(yīng)用前端工具營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)績(jī)效集市風(fēng)險(xiǎn)集市人力資源綜合類(lèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)儲(chǔ)整合區(qū)還款數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)績(jī)效數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)交互管理平臺(tái)多維數(shù)據(jù)集具數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)挖掘多維分析四席查詢AohOcreronrsre,gouew.t用的要求，廠商迫切需要為自己產(chǎn)品增強(qiáng)高級(jí)持在大數(shù)據(jù)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力乎Teradata于2014支持R語(yǔ)言而內(nèi)存技術(shù)帶來(lái)了時(shí)效性的革命性突破，和Hadoop更是完美的結(jié)合。Hadoop提供持久化能力和海量數(shù)據(jù)的批量計(jì)算能力，內(nèi)存技術(shù)提供一定量數(shù)據(jù)內(nèi)的實(shí)時(shí)分析和交互式分析的能力。Actian的Vectorwise是世界上最快的單點(diǎn)內(nèi)存列式數(shù)據(jù)庫(kù)，近期推出了深度融合Hadoop的新版本SPARKSPARK的高性能和接近一棧式計(jì)算能力的特點(diǎn)已被業(yè)界公認(rèn)為是下一代的Hadoop超級(jí)計(jì)算引擎交互式統(tǒng)合除了HANA外值得關(guān)注的查詢PwCIpage17Google于2014年中旬的I/0大會(huì)上宣布了Pipeline統(tǒng)一了2種代碼的不同風(fēng)格。下圖為阿里巴巴在雙11當(dāng)天的實(shí)時(shí)作戰(zhàn)指揮部現(xiàn)場(chǎng)。在雙11巨大的流量壓力下淘寶天貓的關(guān)鍵銷(xiāo)售指標(biāo)實(shí)時(shí)展現(xiàn)在了決策者們的面前。淘寶的實(shí)時(shí)流計(jì)算后的主要技術(shù)支撐，每秒運(yùn)算量超過(guò)500萬(wàn)/條，每日過(guò)2500億。dsh精準(zhǔn)廣告投放等智能爬蟲(chóng)和搜素?fù)?jù)的識(shí)別和應(yīng)用智能預(yù)測(cè)，規(guī)劃和優(yōu)化基于智能AI的設(shè)備，程序和接口智能機(jī)器人百度2013年初在美國(guó)硅谷成立了百度深百度2013年初在美國(guó)硅谷成立了百度深度學(xué)習(xí)研究院(IDL),招攬了余凱、吳恩達(dá)等機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂級(jí)的專(zhuān)家。目前主要的研究成果包括百度識(shí)圖，三維視放放開(kāi)放價(jià)值挖掘能力對(duì)降低數(shù)據(jù)應(yīng)用的門(mén)檻非常重要，讓數(shù)據(jù)價(jià)值平民化和向無(wú)力建設(shè)和維護(hù)自己蘋(píng)臺(tái)的銀行提供大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的開(kāi)放，比如提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)非涉密的政府?dāng)?shù)據(jù)及科研數(shù)據(jù)以一種主動(dòng)和免費(fèi)的形式開(kāi)放，而不是“申請(qǐng)信息公開(kāi)”成Bluemix,將支持包括PwCIpage20認(rèn)知智能大數(shù)據(jù)平臺(tái)1.0版基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)層存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)層合理的數(shù)據(jù)治理/管控是確保發(fā)起人、領(lǐng)導(dǎo)層有效溝通理傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)生命周期一般指數(shù)據(jù)獲取(創(chuàng)建)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)加工(轉(zhuǎn)換)、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)歸檔、數(shù)據(jù)消除。但我們認(rèn)為新的數(shù)據(jù)生命周期數(shù)據(jù)規(guī)范方案存儲(chǔ)使用恢復(fù)銷(xiāo)毀傳統(tǒng)數(shù)據(jù)生命周期大數(shù)據(jù)與先進(jìn)分析將從描述和診斷性向預(yù)測(cè)、規(guī)范與自主決策型轉(zhuǎn)變回顧過(guò)去前瞻性查7)·實(shí)時(shí)產(chǎn)品與服務(wù)(圖表分·對(duì)現(xiàn)有及未來(lái)客戶價(jià)值具·快速評(píng)估多種“假設(shè)分藏這總與分析歷定數(shù)增(發(fā)生了什么7)(以發(fā)生什a7)我決新7正耐27)識(shí)5湖發(fā)及原因與成果(為H2會(huì)發(fā)?)越來(lái)越復(fù)雜的數(shù)據(jù)與PwC分析歡迎來(lái)到“數(shù)據(jù)湖”數(shù)據(jù)湖是一個(gè)大數(shù)量和品種，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)專(zhuān)員，程序員可以挖掘數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)該湖可以作為一個(gè)臨時(shí)區(qū)域的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，在批處理模式的報(bào)告和分析中更仔細(xì)的“處理”數(shù)據(jù)的位置數(shù)據(jù)科學(xué)家利用數(shù)據(jù)湖探索和構(gòu)思數(shù)據(jù)湖泊利用商品集群計(jì)算技術(shù)使得大規(guī)?？蓴U(kuò)展的，低成本的數(shù)據(jù)文數(shù)據(jù)科學(xué)家利用數(shù)據(jù)湖探索和構(gòu)思PwCIpage26PwcIpage27下一代的大數(shù)據(jù)體系-數(shù)據(jù)湖內(nèi)容認(rèn)知的智能內(nèi)容認(rèn)知的智能數(shù)據(jù)的分析模型，學(xué)習(xí)，模擬，行動(dòng)，保護(hù)全面的監(jiān)控和分析社交媒體和社區(qū)深度挖掘數(shù)據(jù)變現(xiàn)內(nèi)容知識(shí)語(yǔ)義標(biāo)簽數(shù)據(jù)的理解實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)和檢索數(shù)據(jù)的快速入庫(kù)源數(shù)據(jù)的自動(dòng)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的自我學(xué)習(xí)異常關(guān)聯(lián)原汁原味語(yǔ)義和配置化搜索簡(jiǎn)單IT架構(gòu)(云服務(wù))實(shí)時(shí)性/半實(shí)時(shí)IT創(chuàng)造(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/集市)大量ETL非實(shí)時(shí)基于文本分析技術(shù)和語(yǔ)音分析技術(shù)的調(diào)研，結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)加工域的處理，整合它們之間的共性處理部分，規(guī)劃大數(shù)據(jù)加工域內(nèi)數(shù)據(jù)處理的過(guò)程。業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)文本分析語(yǔ)音分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)文章語(yǔ)音文件PwCIpage30治理大數(shù)據(jù)架構(gòu)-頂層框架銀行數(shù)據(jù)池傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)新技術(shù)創(chuàng)新PuCIpage32①2③④⑤⑥⑦云服務(wù)銀行數(shù)據(jù)池分析工作臺(tái)數(shù)據(jù)集成展現(xiàn)層云服務(wù)銀行數(shù)據(jù)池分析工作臺(tái)數(shù)據(jù)集成傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)外部數(shù)據(jù)池WeatherSensors外部數(shù)據(jù)池WeatherSensorsPwCIpage33網(wǎng)絡(luò)生活網(wǎng)絡(luò)客戶信仰客戶需求背景專(zhuān)業(yè)購(gòu)買(mǎi)背景專(zhuān)業(yè)以獨(dú)創(chuàng)的“7W2H”標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)法將客戶解析，歸納為“客戶屬性、客戶行為、客戶需求”三方面N3個(gè)維度、6個(gè)層級(jí)的客戶屬性庫(kù)體系3個(gè)維度、6個(gè)層級(jí)的客戶屬性庫(kù)體系超越傳統(tǒng)所想!需求需求求求PwCIpage35要，不局限于對(duì)產(chǎn)品的需要涵蓋方方面面!大數(shù)據(jù)平臺(tái)標(biāo)簽數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息財(cái)務(wù)信息屬性信息行為其他信息瀏覽信息搜索信息營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)360客戶視圖源系統(tǒng)數(shù)據(jù)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)PwCIpage36對(duì)于銀行內(nèi)外部不同來(lái)源的信息，使用多源數(shù)據(jù)采集架構(gòu)來(lái)捕獲各種可能需要的數(shù)據(jù)，并包含數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一化引擎用確保所有輸出數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的一致性。外部數(shù)據(jù)采集架構(gòu)外部數(shù)據(jù)采集架構(gòu)和訊網(wǎng)金融界HTML格式處理XML格式處理路透社國(guó)泰安電子文件紙質(zhì)文件內(nèi)部數(shù)據(jù)采集PDF格式處理JSON格式處理數(shù)據(jù)流技術(shù)引擎數(shù)據(jù)格式化處理網(wǎng)路防火墻虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò)代理-PwCIpage37風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)木果(3)情感分析&行(1)數(shù)據(jù)清洗&分模型層級(jí)通過(guò)將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從營(yíng)銷(xiāo)方面可以了解客戶的具體需求、產(chǎn)品滿意度、甚至生活方式；從風(fēng)險(xiǎn)方面可以驗(yàn)證客戶身份、客戶收入水這部分?jǐn)?shù)據(jù)與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)合一起用于模型建立，提高模型的準(zhǔn)確性迥些●即時(shí)獲取使用網(wǎng)站個(gè)人信息●即時(shí)獲取使用社交媒體個(gè)人信息●即時(shí)獲取在線搜索健康、養(yǎng)老、教育、投資信息●在線購(gòu)物信息(如商品購(gòu)買(mǎi))穿戴式設(shè)備(例如●旅游網(wǎng)站信息芒果網(wǎng)社交媒體信息(如●房產(chǎn)投資●業(yè)務(wù)線坐席收集客戶信息●客戶增值服務(wù)使用和體應(yīng)信息●客戶經(jīng)理掌握的客戶信息號(hào)、流水、消費(fèi)、續(xù)妨業(yè)務(wù)信息內(nèi)部數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)收集客戶●客戶投訴文本和語(yǔ)音缺口內(nèi)部及外部已整合數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)鍛煉、減肥餐飲理財(cái)●醫(yī)療和健康管理信內(nèi)外部未/半整合數(shù)據(jù) 工商紅盾行外數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化查詢接口人行征信行外數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)頁(yè)抓取水電數(shù)據(jù)行外數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化查詢接口公安核查行外數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化查詢接口法院信息行外數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化查詢接口網(wǎng)頁(yè)抓取公安戶籍信息行外數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化查詢接口土地信息行外數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)頁(yè)抓取百居易房產(chǎn)交易行外數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)頁(yè)抓取銀聯(lián)，電信數(shù)據(jù)行外數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化合作基于Hadoop及實(shí)時(shí)處理框架用于對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理轉(zhuǎn)換，核心技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗，語(yǔ)義分析(NatualLanguageProcess),數(shù)據(jù)標(biāo)簽等。函數(shù)Map(映射)函數(shù)Map(映射)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)術(shù)清洗文檔內(nèi)容相似度排查語(yǔ)義分析NLPO結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輿情等)并加以整理歸類(lèi)檢索檢索分類(lèi)分類(lèi)理1.數(shù)據(jù)碎片1.數(shù)據(jù)碎片2.元數(shù)據(jù)標(biāo)簽3.數(shù)據(jù)洞察索引可洞察的數(shù)據(jù)不可洞察到數(shù)據(jù)搜索前臺(tái)-信息搜索結(jié)構(gòu)的變化網(wǎng)頁(yè)結(jié)果網(wǎng)頁(yè)結(jié)果排序索引檢索自然語(yǔ)言文本表示推薦音頻圖片榀結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文本和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)半結(jié)構(gòu)化信息抽取性抽取配置化可視化展現(xiàn)統(tǒng)計(jì)可配置化檢索統(tǒng)計(jì)推理推薦個(gè)個(gè)索引生成認(rèn)知立方數(shù)據(jù)整合據(jù)PwCIpage45認(rèn)知立方體構(gòu)建PwCIpage46信息實(shí)體的N維到平面特征的轉(zhuǎn)換PwCIpage47捐款(donation)紅十字會(huì)(Red紅十字會(huì)(RedCross)地震(earthquake)Iypes;NUMBER0.46PwCIpage48重建(rebuilding)地震(earthquake)政府(govemmentf)hhPA)銀行對(duì)知識(shí)圖譜根據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)有大量的業(yè)務(wù)需求需求人工智能(AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，可進(jìn)行模擬計(jì)算機(jī)的智能行為知識(shí)表示知識(shí)表示新一代自然語(yǔ)言傳感器/物聯(lián)網(wǎng)(認(rèn)知計(jì)算)規(guī)劃深層因果推理虛擬個(gè)人助理推薦系統(tǒng)(工序自動(dòng)化)影像分析PwC銀行數(shù)據(jù)與分析資產(chǎn)PwC銀行數(shù)據(jù)與分析資產(chǎn)的App項(xiàng)目臺(tái)架構(gòu)來(lái)分析Apps&平臺(tái)十協(xié)作-行業(yè)內(nèi)/跨行業(yè)銀行分析創(chuàng)新十預(yù)先架構(gòu)數(shù)據(jù)&分析環(huán)全球咨詢師網(wǎng)絡(luò)靈活模型-項(xiàng)目、retainer快速探素-外部數(shù)據(jù)行公共與第三方數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)標(biāo)指數(shù)模型十完成100-500課程書(shū)行業(yè)/領(lǐng)域集中式分析環(huán)境銀行分析學(xué)院數(shù)據(jù)服務(wù)十十十十機(jī)器學(xué)習(xí)與銀機(jī)器學(xué)習(xí)與銀行分析能力PwC演算法ExpectationMax·分級(jí)群聚演算法回歸分?jǐn)喾▽?shí)酬計(jì)草法機(jī)器學(xué)期計(jì)算法-1AveragedOne-Dependence貝葉斯算法實(shí)酬計(jì)草法機(jī)器學(xué)期計(jì)算法-1分類(lèi)和回歸樹(shù)(CART)迭代二分3(分類(lèi)和回歸樹(shù)(CART)迭代二分3(ID3)卡方自動(dòng)交互檢測(cè)(CHAID)決策樹(shù)決定條件樹(shù)Source:PwCAnalysis;ATourofMachineLearningAlgorithms.JasonBrownlee·線性回歸·邏輯回歸···局部預(yù)估平滑散點(diǎn)圖(LOESS)····遺傳程序設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)計(jì)法關(guān)耗櫚則學(xué)習(xí)法···BootstrappedAggreg···BootstrappedAggreg·隨機(jī)森林法PwCSource:PwCAnalysis;ATourofMachineLearningAlgorithms,JIasonBrownleePwC大數(shù)據(jù)的主要能力商業(yè)機(jī)會(huì)Payers支付者供應(yīng)商&制造商發(fā)app計(jì)算法新設(shè)備)。MaProviders制訂正確的分析投資需要一個(gè)以業(yè)務(wù)規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)模型為基礎(chǔ)PwCIpage57規(guī)劃實(shí)施路線圖設(shè)計(jì)設(shè)施路線圖設(shè)計(jì)軟硬件架構(gòu)方案對(duì)公7個(gè)入各尸典型應(yīng)用場(chǎng)景洛地1.現(xiàn)狀分析與需求調(diào)研X周wW究業(yè)試點(diǎn)階段**注*:實(shí)施規(guī)劃階段可以與規(guī)劃設(shè)計(jì)階段部分重疊注**:試點(diǎn)階段以***銀行隊(duì)為主，普華團(tuán)隊(duì)進(jìn)行支持優(yōu)點(diǎn)研討會(huì)資源較多訪談訪談問(wèn)卷以上三種調(diào)研方式各有所長(zhǎng)也各有不足，因此，在項(xiàng)目整個(gè)運(yùn)作過(guò)過(guò)程中，銀行將這三種方法配合使用(特別是在項(xiàng)目第一階段以上三種調(diào)研方式各有所長(zhǎng)也各有不足，因此，在項(xiàng)目整個(gè)運(yùn)作過(guò)過(guò)程中，銀行將這三種方法配合使用(特別是在項(xiàng)目第一階段)PwCIpage6lPwCIpage62價(jià)值核心驅(qū)動(dòng)世代率數(shù)字識(shí)別客戶，并將為銀行帶來(lái)長(zhǎng)期的價(jià)值微細(xì)分機(jī)，渠道，方法(內(nèi)容構(gòu)和定位策略，推動(dòng)存款增長(zhǎng)和留住客戶使用客戶偏好動(dòng)，通過(guò)網(wǎng)上銀行發(fā)展來(lái)為客戶提高了產(chǎn)品的功能支持客戶摩擦了解摩擦點(diǎn)通過(guò)客戶互動(dòng)的生命周期及其在社用戶體驗(yàn)&:忠誠(chéng)度DataModel:ssLifeEventsSocialMediaDataHealhfrPwCProprictar)ybankingandbankingandpayments,depositpicing)HouscholdFinukial2以值為核心的消費(fèi)勘察：群體?大?(如，何種渠道?短信推送?)向“可定位”轉(zhuǎn)型?運(yùn)用運(yùn)用體驗(yàn)流程?·根本原因?yàn)楹?·高價(jià)值客戶的物理位置、同效應(yīng)?·利率變化對(duì)于獲客策略的的競(jìng)爭(zhēng)力?·我行的客戶忠誠(chéng)計(jì)劃與他行的對(duì)比情況?交付1)定制化儀表盤(pán)-根據(jù)客戶需求定制化創(chuàng)建儀表盤(pán)并每1)更新/定制模型4)評(píng)估結(jié)果1)定制化報(bào)告-面向客戶需求每月交付—2周2)目標(biāo)業(yè)務(wù)測(cè)量與影響PwtPwtKey:Key:銀行中有大量(62%)的客戶A市場(chǎng)屬于中至高收入(>$50K)引了大部分(51%)低收入(<1全球性保險(xiǎn)公司3全球金融支付4全球金融支付5美國(guó)信用卡公司6全球零售商78910全球制造商PwCIpage67識(shí)別并優(yōu)先與業(yè)務(wù)一致的大數(shù)據(jù)能力，用來(lái)支持客戶以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的模式，隨著業(yè)務(wù)戰(zhàn)√略目標(biāo)創(chuàng)造$100M以上的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)投資。建立數(shù)字化客戶營(yíng)銷(xiāo)能力的戰(zhàn)略并設(shè)計(jì)基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)支撐無(wú)限擴(kuò)展性，使提供數(shù)量/擴(kuò)展能力得到提升，客戶點(diǎn)擊量增加3-5倍，同時(shí)改善合作伙伴關(guān)系。為客戶建立單一的全渠道視角；滿足從每個(gè)值層5%的客戶中獲取10%的利潤(rùn)?！虇T工晉升優(yōu)化與通過(guò)分析預(yù)計(jì)財(cái)務(wù)影響和流程改變；新型優(yōu)化方案體現(xiàn)了貿(mào)易消費(fèi)的效益建立信息管理戰(zhàn)略，包括優(yōu)先排序31個(gè)項(xiàng)目計(jì)劃的3-5年實(shí)現(xiàn)路線圖并確保信息滿足業(yè)數(shù)字操作和組織模型設(shè)計(jì)，使銀行關(guān)于客戶體驗(yàn)方案可以確定短期數(shù)字渠道達(dá)到10%客戶滿意提升的改善，并且建立一個(gè)戰(zhàn)略管理得以使數(shù)字化開(kāi)銷(xiāo)和數(shù)字市場(chǎng)在2年提升5倍。實(shí)現(xiàn)銀行數(shù)據(jù)分析操作模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)基于創(chuàng)新信息產(chǎn)品的追擊；獲得董事會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析的√$100M投資，并且推出8個(gè)數(shù)據(jù)分析試點(diǎn)?！獭蘗√√√√Y√√y務(wù)預(yù)算和資金計(jì)劃趨勢(shì)預(yù)測(cè)和新機(jī)遇探索行業(yè)數(shù)據(jù)和報(bào)告據(jù)處理和整合各種數(shù)據(jù)PwCIpage69分析能力從戰(zhàn)略到執(zhí)行聚焦行業(yè)全球交付能力spoke”模型來(lái)經(jīng)營(yíng)能力多樣化價(jià)等),能力專(zhuān)家(如戰(zhàn)略、等)以及技術(shù)專(zhuān)家(如，數(shù)據(jù)創(chuàng)新創(chuàng)新大數(shù)據(jù)和咨詢數(shù)據(jù)工/對(duì)標(biāo)知識(shí)資本題咨詢數(shù)據(jù)工/露商項(xiàng)目對(duì)標(biāo)銀行幫助客戶利用大規(guī)模可視化平臺(tái)與協(xié)作平臺(tái)來(lái)組成復(fù)雜的戰(zhàn)略規(guī)劃流程PwC'sYourCompanyInaRoomSM戰(zhàn)略與增長(zhǎng)分析客戶與市場(chǎng)戰(zhàn)略與增長(zhǎng)分析合?值?銷(xiāo)售與分配售戰(zhàn)略?求?流程與運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品與定價(jià)分析洞見(jiàn)?合規(guī)分析資金、風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)分析..開(kāi)發(fā)結(jié)果機(jī)會(huì).性持致組織部門(mén)間分散的技術(shù)設(shè)計(jì)不能夠快速整合第三方有限數(shù)量的可供分析的結(jié)前一種快速的分析方法，以更好的商業(yè)決策DecisionDecisionHealthCheck(DHC)m優(yōu)先權(quán)決策框架明確商業(yè)價(jià)值決策框架明確商業(yè)價(jià)值根據(jù)決策的速度和復(fù)雜性確定優(yōu)先順序根據(jù)決策的速度和復(fù)雜性確定優(yōu)先順序跨價(jià)生命周期分析生命周期分析分析工具包保保數(shù)據(jù)架構(gòu)完整技術(shù)平臺(tái)選擇聯(lián)鎖數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)選擇聯(lián)鎖數(shù)據(jù)·協(xié)調(diào)測(cè)試和學(xué)習(xí)方式以創(chuàng)建了信息優(yōu)勢(shì)銀行分析應(yīng)用程序以深入了解并迅速采取行動(dòng)·在適當(dāng)情況下，使用“快速啟動(dòng)”解決方案，包含一系列快速?gòu)臄?shù)據(jù)到洞察到?jīng)Q定以致行動(dòng)22建立大數(shù)據(jù)與分析架構(gòu)評(píng)估及路徑·業(yè)務(wù)邏輯與個(gè)人專(zhuān)有的應(yīng)用性質(zhì)緊密耦合(如，取決于應(yīng)用程序-基于應(yīng)用程序"分析了當(dāng)前數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分布和展"提出了不同的分析試點(diǎn)場(chǎng)景需求，結(jié)合常見(jiàn)數(shù)據(jù)"定義一組全面的計(jì)劃，預(yù)估未來(lái)架構(gòu)增量階段的為全球領(lǐng)先金融服務(wù)/支付公司建立以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的戰(zhàn)略開(kāi)發(fā)了一個(gè)全面的/跨業(yè)務(wù)部門(mén)-基于客戶業(yè)務(wù)運(yùn)行的·識(shí)別數(shù)據(jù)差異-包括內(nèi)部差異與同業(yè)領(lǐng)先差異；基于業(yè)決方案"在銀行內(nèi)部建立“數(shù)據(jù)民主化”,包括工具、技能與激勵(lì)變化；執(zhí)行自選試點(diǎn)來(lái)普及“數(shù)據(jù)民主化”P(pán)wCIpage84銷(xiāo)售管理銷(xiāo)售管理戶關(guān)系加強(qiáng)客戶管理·交易反欺詐模型監(jiān)管需求拓廣客戶群催收核肖新PwCIpage86客戶決策支持體系，需要圍繞挖掘客戶的深度、客戶廣度、提升客戶價(jià)值三個(gè)維度進(jìn)行降低客戶流失”最大化客戶價(jià)值”■激活沉默客戶客戶向上銷(xiāo)售■客戶流失預(yù)警關(guān)注客戶體驗(yàn)分析期間有空氣質(zhì)量有改善還是惡化?年皂及相吳信用十信息等就且客客戶營(yíng)銷(xiāo)解決方案同期信用卞客戶屬輛機(jī)文比數(shù)據(jù)分析輛機(jī)文比數(shù)據(jù)分析成戶熱銷(xiāo)大刺比成戶熱銷(xiāo)大刺比pagePwCIpage能分率上育xx望營(yíng)植租人營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)新-一賬通精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)項(xiàng)目營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)設(shè)計(jì)訂購(gòu)率訂購(gòu)率收益率合營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)設(shè)計(jì)與執(zhí)行隨機(jī)選10%營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)設(shè)計(jì)與執(zhí)行平安一賬通客戶網(wǎng)站行為數(shù)據(jù)集市一賬通精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站廣告精準(zhǔn)投放7月期間共有10期行產(chǎn)品偏好類(lèi)廣告精準(zhǔn)投屬性庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)活動(dòng)組A對(duì)比組C加權(quán)平均原始組響應(yīng)率：