大數據Hadoop技術在銀行的七個應用分別是什么

大數據Hadoop技術在銀行的七個應用分別是什么，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

詐騙偵測（Fraud detection）：詐騙是金融犯罪和數據泄露中成本***的挑戰之一。Hadoop分析可以幫助金融機構檢測、預防和減小來自內部和外部的詐騙行為，同時降低相關成本。銷售、授權、交易以及其他的數據分析點能夠幫助銀行識別和減少詐騙。例如，大數據技術通過提取異常行為模式，能夠提醒銀行信用卡或借記卡的丟失或被盜。從而給銀行提供時間暫時凍結異常賬戶，直到聯系到賬戶持有人為止。

風險管理（Risk management）：任何一家金融公司都需要準確地評估風險，而大數據解決方案就使他們能夠有效地評估信貸風險。銀行分析交易數據，基于模擬市場行為、評估用戶和潛在用戶，來確定風險和泄露。Hadoop的解決方案對風險和后果具有全面而準確的考慮，使企業能做出***、最明智的決策。

客服中心效率優化（Contact center efficiencyoptimization）：確保用戶滿意無疑是最重要的。涉及到金融業，大數據允許銀行提前預測用戶需求用以快速地解決問題。客服中心的數據分析提供了媒介，及時、簡潔的洞察力，能夠快速滿足用戶的需求，從而確保了效率成本甚至提高了交叉銷售的成功率。

客戶分類優化產品（Customersegmentation for optimized offers）：大數據提供了一種方法從粒度級別來理解客戶的需求，以至于銀行和金融機構能夠更有效地提供有針對性的優惠。轉而，這些更加個性化的產品帶來更高的接受度，提高客戶的滿意度，制造更高的利潤和更好的客戶保留。來自于社交媒體和交易的顧客詳細信息則可以用來降低用戶的采購成本以及周轉率。

客戶流失分析（Customer churn analysis）：大家都知道開發新客戶比留住老客戶的成本要高，大數據和Hadoop技術可以通過導致客戶放棄的行為分析和識別模式來幫助金融公司來留住他們的客戶。什么時候客戶會最可能因為競爭對手而離開？什么原因？導致客戶不滿意的因素是什么？公司失敗在哪里？這些決定如何避免客戶放棄的信息都是無價的。為了迎合客戶需求，使客戶利益***化，學習用正確的步驟來執行對金融公司公司來說勢在必行。

情感分析（Sentiment analysis）：Hadoop和先進的分析工具有助于分析社會媒體來達到監控企業用戶的情感，品牌或產品的目的。如果一家銀行參加競選，大數據工具可以通過名稱，和標簽報告以及競選活動名稱或平臺報告來監控社會媒體。細節分析是富有洞察力的，銀行可以基于這些根據時間，目標和人口特征的見解來準確地做出決策。

客戶體驗分析（Customer experience analytics）：作為面向客戶的企業，金融機構需要利用到存于各種業務線筒倉的客戶數據。這些包括投資組合管理，客戶關系管理，貸款系統，呼叫中心等等。大數據可以提供更好的洞察和理解，幫助公司迎合客戶需求以及前景需求。這些都可以幫助企業優化提高利潤，并維護長期的客戶關系。

底線是所有的企業，尤其是金融公司，需要使用大數據和Hadoop技術充分發揮他們的潛力，特別是對于每天交易所積聚的海量數據。為了保持競爭力，維持現有客戶并吸引新客戶，金融公司應該從今開始計劃使用大數據技術，否則會因為競爭對手對這些技術的使用而失去更多的客戶。那并不意味著要使用每一個可行的方式— 而只是運用對每個機構的可行方式。

大數據和Hadoop技術非常強大，可幫助金融機構在市場上保持領先。運用了這些技術就能看到他們傳輸的結果。

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