国内的银行曾经以扩张网点为发展主旋律，银行支行成为了小区的标配。但现在，人们也不像以往那样常去银行网点了，因为诸如查询余额、转账、付款缴费和信用卡业务等等都可以在智能手机上完成。那么，是哪种神秘力量推动了国内银行大跃进式的发展?答案显而易见——移动互联与大数据。

　　大数据瞄得准，收获多

　　TalkingData作为国内领先的专业大数据公司，广泛服务于银行业客户。目前，四大国有银行和十六家股份制银行中有超过八成的银行都在使用TalkingData的产品和解决方案。其中最受欢迎的产品之一是移动运营平台(以前称统计分析平台)，占据了金融市场约70%左右的市场份额。

　　客户的信赖当然是来源于其自身的切实体验。通过大数据算法、数据分析、数据决策等，TalkingData的解决方案及服务可以帮助银行客户将过去数周才能完成的工作缩短至几分钟，显著提高效率。其次，TalkingData改变了传统营销方式，通过数据分析了解变化的客户需求，甚至预测客户的金融需求，从而发起精确的主动营销，大幅拉升营收，降低成本。

　　例如，数据分析发现某银行客户的月消费突然增长了很多，那就可以预测客户很可能需要贷款。这时，银行主动致电介绍信贷款服务，客户申请贷款的概率就会很高。

　　某大型股份制银行推销理财产品的传统做法是向客户推送海量广告。即使一个广告短信只花一分钱，不加筛选地向5000万人推送时也要花费50万元，而且，响应率也偏低。TalkingData则通过综合分析来自用户的交易数据和行为数据，将不同特征的客户划分成不同的群体进行小规模推送尝试，最后分析得出最准确的目标客户群再进行全面推送。营销活动过后，银行得到了超高的响应率，不仅营销成本锐减，而且收入巨增。

　　TalkingData将帮助客户创造新的价值当作是自己真正的价值，因此TalkingData不断深入为客户解决业务问题。TalkingData的平台工具不仅收集、分析数据，定期回访客户并优化产品，并且提供业务、运营、营销以及驻场数据咨询等服务，帮助银行客户实现提升活跃度和单客价值，优化产品体验，降低渠道成本等等以往不可奢求的进步。

　　技术前沿，业绩增长So Easy.

　　机器学习(Machine Learning)技术是人工智能的前哨，其中Lookalike算法被Facebook、Google等公司用来寻找相似人群。依托于这个功能，TalkingData在银行直销业务中大显神威，通过将自身的优势技术和开放数据平台Fregata相结合，不断优化Lookalike算法，使TalkingData在很多项目中获得了较高响应率和准确度，为银行客户带来了惊人的业绩增长。

　　为帮助某新兴股份制银行增加理财业务的营收，TalkingData利用机器学习，将该行购买了78%资产的3%的最优质客户作为样本，在10亿个活跃设备中筛选、匹配，得出约2万多客户，再推送理财营销短信。这2万多条短信在一周之内就转化成为2.2亿元销售业绩，人均购买12万元理财产品。

　　懂得利用大数据技术，了解银行的痛点，也了解客户的案例在银行业中正在变得越来越多。

　　TalkingData与银行未来同步，助力银行完成数据驱动转型

　　银行界新一轮的竞争将趋向智能化。未来的银行将更加依赖于大数据、智能、模型算法和自动化工具，以达到提升效率，降低成本，增加营收的目的。这一切，都以数据化的转型为根基。而这，正是作为传统企业数据驱动升级最佳合作伙伴的TalkingData一直以来追求的服务核心，因为客户创造的新价值，才是TalkingData追求的价值。未来，TalkingData将通过自身创新的数据技术与丰富的行业经验，帮助银行客户迎接创新技术转型挑战，共同打造更智能的美好未来。

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