零售银行数据价值驱动模型研究与应用

发布时间：2017-10-10 05:09

  本文关键词：零售银行数据价值驱动模型研究与应用

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【摘要】：数据对于零售银行的战略制定及业务开展至关重要,需要建立系统性机制才能保障最大程度挖掘数据价值。本文结合客户融合理念及客户画像方法建立标签体系架构,整合数据管理与数据应用职能建立数据价值驱动模型。模型在应用中以最大化数据资产价值为目标,通过构建多对多解决方案以适应零售银行的复杂应用。最后以零售银行客户洞察、流失预警为例,详细说明了提出模型的应用方法,对于零售银行及相关业务开展具有普适性的参考作用。
【作者单位】： 中国光大银行信息科技部;中信银行软件开发中心;
【关键词】： 零售银行 大数据 数据挖掘 数据价值 客户融合
【分类号】：F832.2
【正文快照】： 引言 数据资产是企业及组织拥有或控制,能给企业及组织带来未来经济利益的数据资源[1]。伴随大数据时代的到来,数据资产的概念正在逐渐被企业认可,但整体上仍停留在初级阶段,并且引发了对数据管理、数据应用的全方位挑战。为此,企业的战略需要重新审视数据资产的意义,以数据，

本文编号：1004491