1、pos機業務員該怎么跑業務?

電信、聯通運營商精準數據
一、直接提取競爭對手公司做競價推廣頁面的意向客戶聯系方式
二、直接提取競爭對手公司咨詢座機接通的客戶聯系方式，
三、直接提取同行業APP注冊的用戶聯系方式
各行各業，只要你需要意向客戶，我就能幫你。 利用大數據幫助機構低成本獲取高意向度的客戶資源，我們做的是運營商大數據項目，有自己獨立的后臺！有協議，有合同，有行業建議，有后期服務！

找準目標客戶，分析市場需求，反復反思不足。

我也做POS的，從一朋友zywy05,他是提供sj，拿走不謝 精準pos機一手數據

2、大數據引擎下如何精準營銷?

1．零售企業數據管理數據收集是零售企業實現精準營銷的基礎。通過POS機、觀測設備、移動終端、互聯網、智能終端等收集企業與顧客的交互數據，同時在企業運營過程中重視對商品數據、銷售數據、會員關系數據等交易數據的收集。另外，企業外部的數據如市場調查數據、專家意見、第三方機構數據等也可收集，并對數據進行清洗、重構、填補，保證數據質量，補充到數據庫。根據企業的商業目標，對2．消費者分群及理解消費者的消費行為，利用收集到的數據進行消費者分群，分析不同消費群體的特征、消費偏好，進行消費需求預測。對得到的消費者類別進行描述性分析，根據帕累托的二八原則，企業80%的利潤是由20%的重要消費者創造的。零售企業只要把握住這部分消費者，針對不同價值的消費者群體投入相應的營銷資源，優先滿足重要消費者的需求。
2. 營銷方案設計零售企業首先設立營銷目標，如增加銷售10%、提升消費者忠誠度、提升消費者價值、擴大企業知名度等。總的來說，可描述為優化消費者價值、獲取新消費者、實現消費者保持、實現交叉銷售和增量銷售，最終提升企業利潤。通過營銷活動，將以前低價值消費者轉換為重要消費者，并保持其忠誠度。
3. 營銷方案實施利用數據分析選擇最合適的營銷方案實施渠道，并對營銷活動進行活動效果跟蹤。既需不斷保證方案實施的靈活性，也要對實施過程中出現的意外情況保持警惕，才能在競爭對手發現其市場份額被搶占之后再發起反擊之前，將營銷活動的影響開展到盡可能大的局面。
4. 營銷結果反饋通過對營銷方案實施過程中的數據進行分析并總結經驗，用于指導下一階段的營銷方案制定。對整個營銷過程效果的評估可從營銷成本、銷售收入、企業知名度、消費者滿意度等方面進行綜合分析。在當今大數據時代，信息技術不斷發展和完善，為零售企業帶來了海量數據，同時數據挖掘技術使得零售企業能夠有效應用數據，數據被提升到前所未有的高度。零售企業應重視數據的力量，深層次挖掘隱藏在海量數據中有價值的市場信息，指導企業制定各項決策，建立符合自身實際情況的精確營銷體系，有針對性地實施營銷計劃，比以往靠管理者個人經驗和判斷作決策更科學有效。 一、大數據整理。公司的各個平臺在一段時間之內都會積累起大量的數據，這些數據對于企業的經營有著非常重要的意義。也對企業的未來發展起著至關重要的意義。大數據來自多個渠道，多個平臺，要進行很專業的整理。

二、品牌策略。一個企業的品牌發展方向必須參考大數據的一些結果，通過對于市場的大量個體的分析，確定品牌的成長空間，確定品牌的優先發力點，從而讓品牌又快又好的成長。

三、用戶體驗。來源于萬千顧客的個體信息被歸納與整合，從而得出群體的需求，群體的習慣，群體的消費特征，從而改變自己的經營方式，更好的提升用戶體驗。

四、營銷策略。營銷的方向與預算都需要大數據進行一個有效的支持，從而確定真正的著力點，從而讓有限的成本獲取最大的營銷效果，現有的營銷策略也可以通過大數據來進行一定的修正，從而優化營銷的執行力。

五、效果預測。投手與效果之間有一定的關系，這種關系的不確定性經常讓投入產生不了實在的效益，有了大數據精準分析，我們就可以得出非常接近于事實的預測，從而更好的進行各方面的準備。

六、執行修正。公司在經營過程中，很多的市場策略做對了，也有一部份做錯了，通過大數據的分析，我們會找出這些做錯的部份，從而一一糾正。這也是大數據精準營銷的體現。

希望對你有幫助！

3、[恒豐銀行]基于大數據的精準營銷模型應用

【案例】恒豐銀行——基于大數據的精準營銷模型應用 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1500159788&ver=1&signature=pCHfpePVrKXUGp39JEg577lopIPT9KCdx9FqIL2LbRmunZMQ-86itFcexY XKcX3Vb1ypwGo8v0IU6fkNgcs QIafGAccsZFmMb6yBYcuPdqH63EKBvL88BGFaUrBBPQl0v*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294=

本篇案例為數據猿推出的大型 “金融大數據主題策劃” 活動 （查看詳情） 第一部分的系列案例/征文；感謝** 恒豐銀行** 的投遞

作為整體活動的第二部分，2017年6月29日，由數據猿主辦，上海金融信息行業協會、互聯網普惠金融研究院合辦，中國信息通信研究院、大數據發展促進委員會、上海大數據聯盟、首席數據官聯盟、中國大數據技術與應用聯盟協辦的 《「數據猿·超聲波」之金融科技·商業價值探索高峰論壇》 還將在上海隆重舉辦 【論壇詳情】 【上屆回顧（點擊閱讀原文查看）】

在論壇現場，也將頒發 “技術創新獎”、“應用創新獎”、“最佳實踐獎”、“優秀案例獎” 四大類案例獎

本文長度為 6000 字，建議閱讀 12 分鐘

如今，商業銀行信息化的迅速發展，產生了大量的業務數據、中間數據和非結構化數據，大數據隨之興起。要從這些海量數據中提取出有價值的信息，為商業銀行的各類決策提供參考和服務，需要結合大數據和人工智能技術。國外的匯豐、花旗和瑞士銀行是數據挖掘技術應用的先行者。在國內的商業銀行中，大數據的思想和技術逐步開始在業務中獲得實踐和嘗試。

面對日趨激烈的行業內部競爭及互聯網金融帶來的沖擊，傳統的上門營銷、電話營銷，甚至是掃街營銷等方式跟不上時代的節奏。利用精準營銷可節約大量的人力物力、提高營銷精準程度，并減少業務環節，無形中為商業銀行節約了大量的營銷成本。

雖然恒豐銀行內部擁有客戶的基本信息和交易等大量數據，但是傳統的營銷系統并沒有挖掘出行內大量數據的價值，仍然停留在傳統的規則模型。當下，恒豐銀行接入了大量的外部數據，有著更多的維度，如果將內部數據與外部數據進行交叉，則能產生更大的價值。客戶信息收集越全面、完整，數據分析得到的結論就越趨向于合理和客觀。利用人工智能技術，建立精準營銷系統變得可能且必要。

恒豐銀行基于大數據的精準營銷方案是利用大數據平臺上的機器學習模型深入洞察客戶行為、客戶需求，客戶偏好，挖掘潛出在客戶，實現可持續的營銷計劃。

周期/節奏

2016.4-2016.5 完成需求梳理和業務調研，并在此基礎上進行總體方案設計。
2016.5-2016.8 整理銀行內、外部數據，根據營銷需求制定客戶標簽和設計文檔，實施用戶畫像。
2016.8-2016.10 在用戶畫像的基礎上，構建理財產品個性化推薦系統。其中包括個性化推薦算法調研，模型對比等一系列工作。
2016.10-2017.1 客戶需求預測并對客戶價值進行建模，并完善整合精準營銷應用模型。
2017.1-2017.3 用戶畫像、個性化推薦、客戶價值預測等精準營銷模型上線。

客戶名稱/所屬分類

恒豐銀行/客戶管理

任務/目標

根據零售業務營銷要求，運用多種數據源分析客戶行為洞察客戶需求，實現精準營銷與服務，提高銀行客戶滿意度和忠誠度。

針對不同的客戶特征、產品特征和渠道特征，制定不同市場推廣策略。為了完成以上任務，主要從以下幾個方面構建精準營銷系統：

1.用戶畫像： 結合用戶的歷史行為和基本屬性給用戶打標簽。

2.精準推薦系統： 給用戶推薦個性化理財產品， 例如在微信銀行中給每個客戶推薦他喜歡的產品，幫客戶找到其最適合的產品，增加產品的購買率。

3.需求預測和客戶價值： 新產品發售的時候，找到最有可能購買該產品的客戶，進行短信營銷，進而提高產品響應率。客戶價值精準定位，根據客戶價值水平制定不同的推薦策略。銀行通過計算客戶使用其產品與服務后所形成的實際業務收益，充分了解每一個客戶的貢獻度，為管理層提供決策支撐。

挑戰

項目實施過程由用戶畫像，精準推薦系統，需求預測和客戶價值建模三部分組成，采用TDH機器學習平臺Discover所提供的算法和模型庫進行開發和驗證。

（一）用戶畫像的建立

客戶標簽主要包含客戶基本屬性，客戶等級標簽，客戶偏好標簽，客戶交易特征，客戶流失特征，客戶信用特征，客戶終身價值標簽，客戶潛在需求標簽。

（二）精準推薦系統的建立

由于系統復雜，且篇幅有限，僅對其中最重要的理財推薦系統做詳細闡述。精準推薦系統架構圖如下。

2.1業務問題轉化為機器學習問題

業務問題

銀行理財產品個性化推薦給客戶。 例如在微信銀行中給每個客戶推薦此客戶喜歡的產品，幫客戶找到其最適合的產品，增加產品的購買率。

將業務問題轉化為機器學習問題

理財產品種類繁多，產品迭代速度很快，客戶在繁多的產品中不能快速找到適合自己的產品，因此有必要建立一個自動化推薦模型，建立客戶理財偏好，給客戶推薦最適合的產品。

將銀行理財產品推薦業務問題轉化為機器學習問題，進而利用人工智能技術提高推薦產品的點擊率和購買率。例如在恰當的時間，通過用戶偏好的渠道給用戶推薦產品，推薦的結果為用戶購買或者未購買。這個問題可以看作一個典型機器學習二分類問題：基于歷史營銷數據來訓練模型，讓模型自動學到客戶購買的產品偏好，并預測客戶下次購買理財產品的概率。對模型預測出所有客戶對所有產品的響應概率進行排序，可選擇客戶購買概率最高的topN個產品推薦給客戶。

下面將敘述如何構建該推薦預測模型。

2.2數據源準備

在建立的一個理財推薦模型之前，可以預見到相似的客戶可能會喜好相似的產品（需要表征客戶和產品的數據），同一個人的喜好可能具有連續性（購買歷史交易數據，包括基金國債等），他的存款、貸款資金可能決定了他能購買什么檔次的理財等等。因此，我們需要準備以下數據。

客戶基本屬性：客戶性別，年齡，開戶時間，評估的風險等級等等。
產品基本屬性：產品的逾期收益率，產品周期，保本非保本，風險等級等。
客戶購買理財產品的歷史：在什么時候購買什么產品以及購買的金額。
客戶的存款歷史： 客戶歷史存款日均余額等。
客戶的貸款歷史： 客戶歷史貸款信息等。
客戶工資：客戶工資的多少也決定了客戶購買理財的額度和偏好。
用戶畫像提取的特征：用戶的AUM等級，貢獻度，之前購買基金，國債的金額等。

2.3特征轉換和抽取

有了這么多數據，但是有一部分特征是算法不能直接處理的，還有一部分數據是算法不能直接利用的。

特征轉換

把不能處理的特征做一些轉換，處理成算法容易處理的干凈特征。舉例如下：

開戶日期。就時間屬性本身來說，對模型來說不具有任何意義，需要把開戶日期轉變成到購買理財時的時間間隔。

產品特征。從理財產品信息表里面可以得到風險等級，起點金額等。但是并沒有標志這款產品是否是新手專屬，是否是忠誠客戶專屬。這就需要我們從產品名字抽取這款產品的上述特征。

客戶交易的時間信息。同客戶的開戶日期，孤立時間點的交易信息不具有任何意義，我們可以把交易時間轉變為距離上次購買的時間間隔。

特征抽取

還有一部分數據算法不能直接利用，例如客戶存款信息，客戶交易信息。我們需用從理財交易和存款表中抽取可能有用的信息。

用戶存款信息：根據我們的經驗，客戶購買理財之前的存款變動信息更能表明客戶購買理財的真實想法，因此我們需要從客戶歷史存款數據抽取客戶近三個月，近一個月，近一周的日均余額，以體現客戶存款變化。

客戶交易信息：客戶最近一次購買的產品、購買的金額、及其相關屬性，最近一個月購買的產品、購買的金額及其相關屬性等等。

以上例舉的只是部分特征。

2.4構造、劃分訓練和測試集

構造

以上說明了如何抽取客戶購買理財的相關特征，只是針對正樣本的，即客戶購買某種理財時候的特征。隱藏著的信息是，此客戶當時沒有購買其他在發售的產品。假設把客戶購買了產品的標簽設為1，沒有購買的產品樣本設為0，我們大致有如下訓練樣本（只列舉部分特征）。

其中客戶是否購買產品是我們在有監督訓練的標簽，也就是我們建立的是一個預測客戶是否會購買產的模型。

劃分訓練集和測試集

考慮到最終模型會預測將來的某時間客戶購買某種產品的概率，為了更真實的測試模型效果，以時間來切分訓練集和測試集。具體做法如下。假設我們有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理財購買相關數據。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理財交易數據作為訓練，2017-03-20這一天的客戶對每個產品是否購買的數據作為測試。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理財交易數據作為訓練，2017-03-19這一天的客戶對每個產品是否購買的數據作為測試，以此類推。

2.5模型訓練

根據提取的特征，組成樣本寬表，輸入到分類模型，這里選擇了TDH平臺機器學習組件Discover所提供的近百個分布式算法進行建模和訓練，同時我們還使用了特征的高階交叉特性進行推薦的預測和分析。

2.6模型評估

評價推薦好壞的指標很多，比較常用的有

1.ROC曲線下面積（AUC）
2.logloss
3.推薦產品第一次命中rank的倒數（MRR）
4.TopN

針對銀行的理財推薦實際業務，客戶當天絕大多數是只購買了某一款理財，MRR(Mean Average Precision 的特殊情況)能反應這種情況下推薦的好壞。另一種直觀的評價指標是TopN，假定我們只推薦N個模型認為客戶最有可能購買的產品，并和真實情況比較，就能得到當天推薦的結果的混淆矩陣，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。

我們在生產上驗證了最近十天的推薦效果，即測試了2017-03-20， 2017-03-19，…… , 2017-03-11等十天的推薦效果，以下是這些結果的評價。

AUC

Logloss

MRR

0.89

0.45

0.78

也可以把新客戶（之前沒有購買理財）和老客戶（至少購買過一次）分開評估效果。 新客戶的購買占了整個理財購買的1/3 以上。

測試新客戶的預測效果，可以看出模型對冷啟動問題解決的好壞。

對新客戶的預測效果

AUC

Logloss

MRR

0.80

0.73

0.32

對老客戶的預測效果

AUC

Logloss

MRR

0.92

0.38

0.88

2.7模型優化

1.上線之前的優化：特征提取，樣本抽樣，參數調參
2.上線之后的迭代，根據實際的A/B testing和業務人員的建議改進模型

（三）需求預測和客戶價值

“顧客終生價值”(Customer Lifetime Value)指的是每個購買者在未來可能為企業帶來的收益總和。研究表明，如同某種產品一樣，顧客對于企業利潤的貢獻也可以分為導入期、快速增長期、成熟期和衰退期。

經典的客戶終身價值建模的模型基于客戶RFM模型。模型簡單的把客戶劃分為幾個狀態，有一定意義但不一定準確，畢竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客戶的價值以及客戶銀行關系管理。

為了方便的對客戶終身價值建模，有幾個假定條件。其一把客戶的購買價值近似為客戶為企業帶來的總收益，其二把未來時間定義在未來一個季度、半年或者一年。也就是我們通過預測客戶在下一個時間段內的購買價值來定義客戶的終身價值。因此，我們將預測的問題分為兩個步驟：第一步預測這個客戶在下一個階段是否會發生購買（需求預測）。第二步對預測有購買行為的客戶繼續建模預測會購買多大產品價值。

3.1需求預測

提取客戶定活期存款、pos機刷卡、渠道端查詢歷史等特征，以這些特征作為輸入預測用戶在當前時間節點是否有購買需求，訓練和測試樣本構造如下：

1.歷史用戶購買記錄作為正樣本。
2.抽樣一部分從未購買的理財產品的用戶作為負樣本集合Un，對于每一個正樣本Un中隨機選取一個用戶構造負樣本。
3.選取2016.04-201610 的購買數據作為訓練樣本，2016.11的數據作為測試樣本。

使用機器學習算法進行分類訓練和預測，重復上述實驗，得到下列結果:

AUC: 0.930451274
precision: 0.8993963783
recall: 0.8357507082
fmeasure: 0.8664062729

進一步對客戶分群之后，可以更好的對新客戶進行建模，對于老客戶我們可以進一步提取他們的歷史購買特征，預測他們在下一段時間內購買的產品價值（數量，金額等），對于新客戶，可以進根據他的存款量預測其第一次購買的產品價值，把存款客戶變成理財客戶。通過分析客戶存款變動于客戶購買理財的關系，我們發現客戶購買理財的前一段時間內定活期的增加的有不同的模式，如下圖。

根據需求預測模型，我們給出新客戶最有可能購買的top N 列表，然后由業務人員進行市場推廣。

3.2客戶價值預測

進一步預測有購買需求的客戶的購買價值高低。這是個回歸問題，但是預測變量從二分類變量變為預測連續的金額值。訓練的時候預測值取訓練周期內（一個月或者季度）客戶所購買的總金額。

算出客戶的當前價值（即當前階段購買的產品價值）和未來價值（預測的下一個階段的客戶價值）可以幫助我們鑒定客戶處于流失階段，或者上升階段，或者是穩定階段。當前價值取的是當前時間前三個月的交易量。對流失階段高價值客戶可以適當給予營銷優惠，對于有購買意向的客戶適當引導。如下圖所示。

結果/效果

一是提高銀行營銷準確性。隨著客戶不斷增加，理財產品也在不斷推陳出新，在實時精準營銷平臺的幫助下，銀行從以前盲目撒網式的營銷方式轉變到對不同客戶精準觸達，提高了理財產品的營銷成功率，降低銷售和運作成本。理財產品推薦的上線以來，產品推薦成功率比專家經驗排序模型最高提升10倍。

二是增加銀行獲客數量。精準營銷系統洞察客戶潛在需求和偏好，提高了銀行獲取目標客戶群的準確率。從數百萬客戶中,通過機器學習模型,找到最有可能購買產品的客戶群，通過渠道營銷，實現響應率提升。相比傳統盲發模式，發送原38%的短信即可覆蓋80%的客戶。

通過構建基于大數據的精準營銷方案，恒豐銀行深入洞察客戶行為、需求、偏好，幫助銀行深入了解客戶，并打造個性化推薦系統和建立客戶價值預測模型，實現可持續的營銷計劃。

4、如何獲得精準的pos數據

企業可以利用運營商大數據，獲得精準的pos數據。

作為一款收單商品，手機POS遮蓋全部客戶。中國銀聯承擔與每個手機生產商深層協作，將手機POS安裝布署到每個生產商的手機中，并以出示統一的POS控制方式為每個收單組織 顛覆式創新。

運營商大數據精準獲客，用戶數據抓取的原理。

任何行業，企業都可以利用三網運營商大數據進行精準獲客。比如你是做POS行業，想要一批有POS機需求的客戶，那么就可以利用運營商大數據來進行建模，可以搜集同行，比如可以抓取相關app。

隨行付、瑞銀信、星驛付 等等。這些POS機相關app注冊用戶 肯定是潛在的意向客戶）競品的相關平臺和標簽（網站，網頁，網址，URL;手機APP;400電話，固話，座機；短信；關鍵詞等）進行建模。

實時截流訪客數據，還可以通過建模對其客戶的地域，性別，年齡，訪問次數，通話時長等維度進行精準的篩選、數據是實時數據，如此實時的客戶數據既可以保障相關客戶的意向度，也可以保證相關合作的行業，企業可以第一時間對客戶進行觸達，從而進行確定意向，轉化，和成交。

總結如下：

作為一款收單商品，手機POS遮蓋全部客戶。中國銀聯承擔與每個手機生產商深層協作，將手機POS安裝布署到每個生產商的手機中，并以出示統一的POS控制方式為每個收單組織 顛覆式創新。

5、如何進行保險精準營銷

1、針對性營銷
大數據可以提供某些企業交易特點和資金需求特點，可以幫助業務部門對企業的資金需求進行分析和篩選，提供現金管理產品，幫助企業解決流動性問題。大數據可以幫助信用卡中心追蹤熱點信息，針對特定人群提供精準營銷產品，增加新卡用戶，例如熱映電影、娛樂活動、餐飲團購等。銀行針對特定人群推出定制的理財產品，保險產品。
2、社交化營銷
人們的社交行為產生了巨大的數據，利用社交平臺，結合大數據分析，金融行業可以開展成本較低的社交化營銷，借助于開放的互聯網平臺，依據大量的客戶需求數據，進行產品和渠道推廣。通過互聯網社交平臺返回的海量數據，評測營銷方案的階段成果，實時調整營銷能夠方案，利用口碑傳銷和病毒式傳播來幫助金融行業快速進行產品宣傳、品牌宣傳、渠道宣傳等。
3、數據平臺
如何做到精準營銷，從而增加客戶粘性，這無疑是要有一個強大的數據平臺做后盾，依靠大數據平臺，類似多云數據，這樣的數據平臺為支點，進行客戶需求的引導性作用，不斷加強互聯網+的實際應用，達到從大數據中快速獲取客戶的購買欲望及購買需求。
4、信用風險評估
銀行可以利用大數據增加信用風險輸入緯度，提高信用風險管理水平，動態管理企業和個人客戶的形用風險。建立基于大數據的信用風險評估模型和方法，將會提高銀行對中小企業和個人的資金支持。個人信用評分標準的建立，將會幫助銀行在即將到來的信用消費時代取得領先。基于大數據的動態的信用風險管理機制，將會幫助銀行提前預測高風險信用違約時間，及時介入，降低違約概率，同時預防信用欺詐。
5、欺詐風險管理
信用卡公司可以利用大數據及時預測和發現惡意欺詐事件，即使采取措施，降低信用開欺詐風險。銀行可以基于大數據建立防欺詐監控系統，動態管理網上銀行、POS機、ATM等渠道的欺詐事件，大數據提供了多緯度的監控指標和聯動方式，可以彌補和完善目前反欺詐監控方式的不足。特別在識別客戶行為趨勢方面，大數據具有較大的優勢。
6、提升客戶體驗
銀行可以依據大數據分析，可以對進入網點的客戶提供定制服務和問候，在節假日為客戶提供定制服務，預知企業客戶未來資金需求，提前進行預約，提高客戶體驗。私人銀行可以依據大數據分析報告，幫助客戶進行金融市場產品投資，賺取超額利潤，形成競爭優勢，提高客戶體驗。保險業務可以依據大數據預測為客戶提前提供有效服務，提高客戶體驗，同時增加商業機會。理財業務可以利用大數分析，快速推出行業報告和市場趨勢報告，幫助投資者及時了解熱點，提高客戶滿意度。
7、需求分析和產品創新
大數據提供了整體數據，銀行可以利用整體樣本數據，從中進行篩選。可以從客戶職業，年齡，收入，居住地，習慣愛好，資產，信用等各個方面對客戶進行分類，依據其他的數據輸入緯度來確定客戶的需求來定制產品。銀行還可以依據企業的交易數據來預測行業發展特點，為企業客戶提供金融產品服務。
8、運營效率提升
大數據可以展現不同產品線的實際收入和成本，幫助銀行進行產品管理。同時大數據為管理層提供全方面報表，揭示內部運營管理效率，有力于內部效率提升。大數據可以幫助市場部門有效監測營銷方案和市場推廣情況，提高營銷精度，降低營銷費用。大數據可以展現風險視圖控制信用風險，同時加快信用審批。大數據可以幫助保險行業快速為客戶提供保險方案，提高效率，降低成本。理財產品也可以利用大數據動態提供行業報告，快速幫助投資人。
9、決策支持
大數據可以幫助金融企業，為即將實施的決策提供數據支撐，同時也可以依據大數據分析歸納出規律，進一步演繹出新的決策。基于大數據和人工智能技術的決策樹模型將會有效幫助金融行業分析信用風險，為業務決策提供有力支持。金融行業新產品或新服務推向市場前，可以在局部地區進行試驗，大數據技術可以對采集的數據精準營銷進行分析，通過統計分析報告為新產品的市場推廣提供決策支持。

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