当下，数据正成为各行业、各企业的重要资产，数据所蕴藏的巨大能量促使各企业不断加大投入，银行金融业更是如此。银行日常的资金交易、行情分析、风险分析、投资组合等业务全部围绕数据进行，因此对于大数据的认识和响应也更为迫切。

同时，新时代的金融业环境也要求银行不断重视大数据的力量。在利率市场化和互联网金融冲击下，中国银行业的资金成本水涨船高，利差持续收窄。与此同时，银行客户的需求则日趋个性化和场景化，市场竞争持续激烈。如何借助大数据分析创造出大价值，成为摆在银行业面前的重要课题。

为此，文思海辉·金融数据分析团队结合多年在金融行业数据应用咨询以及实施的经验，构建了一套定制化的数据分析解决方案，涵盖了数据层、分析层、场景层、应用层、执行层等一体化的服务框架，以满足不同规模金融机构的不同应用需求，通过大数据创造大价值。

文思海辉·金融定制化银行大数据分析方案，从数据整合、数据挖掘、数据应用等多个层次深入构建金融业数据分析框架，通过大数据驱动的业务用例发掘价值，通过有效的大数据分析技术及时洞察客户需求、提升客户体验、提升收入并降低银行风险。在不断提升客户营销响应率的同时，全面推进风险预警和反欺诈监测。

该套方案在数据整合上强调行内外数据的整合以及应用；在数据应用上，结合不同银行大数据技术体系构建的现状，以业务使用、业务场景为重心，通过客户标签、统计分析、挖掘模型等方法帮助客户定制化大数据分析框架。

在强调场景应用的时代，文思海辉·金融结合多年金融客户数据服务的实践，归纳总结基于营销支持、风险管理、运营管理、内部管理等不同场合的应用场景，并且强调分析与执行并重，通过不断的评估和调优，不断提升银行客户洞察以及客户风险管理的能力。

以文思海辉·金融为某银行客户构建的理财品产推荐用例，通过借鉴电商行业常用的协同过滤算法，并加入其他算法为辅助打造组合推荐模式，基于社区划分的圈子进行智慧营销，在合适的时间，将合适的产品以合适的渠道推荐给合适的客户。除了借助于大数据分析利器，文思海辉·金融同时在执行端进行严格的监控，保证客户营销的质量，做到真正的提升客户的响应率和客户体验。

相关统计数据显示，以大数据分析为核心手段，银行积极推进客户拓展、客户体验提升，可实现15%-25%的收入增长；在后台管理中，透过授信评分模型、营销响应模型的部署，可降低了5%-15%的前、后台运营成本；在反欺诈等技术的协助下则能够削减30%-35%的不良贷款流入总量。

未来，文思海辉·金融会构建更加完善灵活配置的客户标签体系，支持业务灵活分析，同时不断完善基于业务场景的用例库和完善挖掘模型算法，并完善特定的应用系统，支撑营销、风控等闭环框架。

可以说，大数据所创造的价值正改变原有的银行业务生态。《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》就提出，要构建多维度的客户管理分析系统，满足基于客户特征、客户行为、客户流失与客户贡献度等业务分析需要，结合交易时间、渠道类别、产品服务、行为习惯等维度，支持操作型客户关系管理，实现客户洞察，推进差异化服务与精准营销，创造优质体验，改善客户关系并形成市场竞争优势。作为国内规模最大的数字金融解决方案提供商，文思海辉·金融再次凸显了自己的价值。