(2) 风险管控 。
应用大数据平台 ， 可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系 。内部可保证数据的完整性与安全性 ， 外部可控制用户风险 。
(3) 决策支持 。
通过大数据分析方法改善经营决策 ， 为管理层提供可靠的数据支撑 ， 从而使经营决策更高效、敏捷、精准 。
(4) 服务创新 。
通过对大数据的应用 ， 改善与客户之间的交互、增加用户黏性 ， 为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力 。
(5) 产品创新 。
通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品 ， 使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品 。
大数据在零售行业的应用
美国零售业曾经有这样一个传奇故事 ， 某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售 ， 结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起 ， 能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现 ， 这些购买者多数是已婚男士 ， 这些男士在为小孩购买尿不湿的同时 ， 会同时为自己购买一些啤酒 。发现这个秘密后 ， 沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边 ， 这样顾客购买的时候更方便 ， 销量自然也会大幅上升 。
之所以讲“啤酒-尿布”这个例子 ， 其实是想告诉大家 ， 挖掘大数据潜在的价值 ， 是零售业竞争的核心竞争力 ， 下面列举若干大数据在零售业的创新应用 ， 具体如下 。
(1) 精准定位零售行业市场 。
企业想进人或开拓某一区域零售行业市场 ， 首先要进行项目评估和可行性分析 ， 只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场 。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等 ， 这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据 ， 对这些大数据的分析就是市场定位过程 。
(2) 支撑行业收益管理 。
大数据时代的来临 ， 为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间 。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大 ， 而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析 ， 容易忽视整个零售行业信息数据 ， 因此难免使预测结果存在偏差 。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上 ， 依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据 ， 了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略 ， 赢得更高的收益起到推进作用 。
(3) 挖掘零售行业新需求 。
作为零售行业企业 ， 如果能对网上零售行业的评论数据进行收集 ， 建立网评大数据库 ， 然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题 ， 以此来改进和创新产品 ， 量化产品价值 ， 制定合理的价格及提高服务质量 ， 从中获取更大的收益 。
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