2.2.2　挖掘数据潜在价值

数据一直都存在，但是传统的数据库无法存储数量规模较大的数据，因此它的价值也就显现不出来。而大数据可以存储庞大的数据，随着计算分析能力的提升，数据中的价值逐渐被挖掘出来。大数据的优势主要体现在：第一，大数据能够对客户进行分类。各金融机构可以利用收集到的客户基本信息、个性特征、收入情况和消费习惯等大量数据，利用数据库系统和大数据技术对收集到的信息进行挖掘和分析，从而实现对客户群体的分类，进而对掌握的客户数据信息进行充分有效的利用。普惠金融业务主要帮助农村、农民、农业的发展，中小微企业的发展以及低收入群体的发展。农村、农民、农业的发展是一项长期且艰巨的任务，要想“三农”问题得到更好地解决，就要利用大数据和互联网技术对客户群体进行分类，针对客户不同的特性，设计出更具创新性的产品，帮助解决“三农”发展中所遇到的问题，促进农村经济得到更好发展。同时针对中小型企业融资困难，融资成本高的问题，推出更适合这类群体发展的产品，满足这类群体对金融服务贷款周期短、资金结算快等需求，这样才有利于各金融机构更好的发展，也有助于中小型企业实现更好的发展。另外对于低收入群体来说，各金融机构可以同政府一起降低金融服务的成本，提高金融服务质量，在建立品牌认知的同时，可以促进低收入群体的发展。第二，利用大数据技术能够预防客户流失。一般情况下，客户的流失具有明显的特征，因此各金融机构可以根据客户的交易信息、账户情况和售后服务等数据信息找到客户流失的原因所在，在接下来的业务中规避导致客户流失的问题。大数据技术还能在一定程度上弥补过去对数据处理效率较低的问题，以更高效的分析处理能力对各类数据进行处理，并且找到它们之间的关联，及时了解客户的不满和对普惠金融业务的需求，从而采取有效的措施，在客户流失之前解决现有的问题。还可以利用大数据建立一个关于普惠金融客户群体的客户流失预警模型，该模型的作用就是通过建立客户行为和流失原因特征之间的内在联系，采用算法对未来可能流失的客户进行预测，从而可以在流失率过高时及时调整工作规划，以更好地服务客户。第三，利用大数据可以提供增值服务。各金融机构可以利用大数据，对客户的交易习惯、消费特征和行为习惯等数据进行整合分析，以帮助各金融机构对普惠金融服务群体的兴趣爱好、业务需求进行精准预测，从而提供个性化的普惠金融产品，以更好地满足客户的潜在需求，提高客户的忠诚度，促进普惠金融的发展。同时还可以将大数据和社交网络相结合，通过分析预测客户的消费偏好和需求，在社交平台上有针对性地推荐普惠金融业务产品，还可以研发针对普惠金融业务的个性化推荐系统，通过系统有效地解决客户在面临种类繁多的产品和服务时的选择问题，不仅能够节约客户的时间，提升客户的满意度，还可以积极地收集客户的意见和建议，以便提供更优质的增值服务。第四，有利于实行客户的精准营销。营销是一个企业的灵魂，再好的产品没有合适的营销手段，也发挥不出产品应有的价值，普惠金融的发展也不例外。大数据能利用它自身的优势，在对收集到的客户交易信息进行分析后，更准确地了解到客户的消费偏好和真实的业务需求，各金融机构可以根据这些客户信息，对普惠金融业务产品或服务进行改进创新，以实现普惠金融业务的精准营销。