【万字大数据 BI 案例|视频】民生银行十五年的数据体系建设，深

之所以开启阿拉丁项目，就是为了利用阿拉丁平台，最主要的初衷：

1. 让一线的业务人员、使用数据的人员自己就可以从平台上拿到相关的数据，自己去做一些数据分析以支持他们日常的工作。让所有需要数据的人不再依赖，不再等待大量的时间我们的工程团队。

2. 使用简单拖拉拽操作就能够完成日常的数据分析工作，简化工作流程。

3. 打通行内行外的数据，内外结合，实现数据价值最大化。

4. 业务人员自我驱动，通过自助分析找出业务价值。

五. 阿拉丁是什么，它的设计理念？

1. 建设一个开放的、自由的、可扩展的平台，可以容纳很多的数据产品包、容纳很多的产品工具、开发工具，数据挖掘、数据分析和探索工具。

2. 从数据层面集成不同的数据源、包括结构化、非结构化、实时流等不同类型不同来源的数据。

3. 通过上面的工具和应用一线人员可以根据自己的需求做数据分析、精准营销、客户需求预判、流失预警和小额批量授信等等。

2014年2015年上线阿拉丁以后，一些分行利用阿拉丁平台做的一些营销的、数据分析的案例。

六. 案例一：某分行潜在高价值客户挖掘案例

第一个案例产生于阿拉丁平台第一期，当时阿拉丁刚试推广了三个月左右。某分行马上给我们提交了一个报告，叫潜在土豪客户的挖掘，但是后来觉得这样称谓不太好，后来就改为了高价值客户的挖掘。

以前的现状是所有的数据在科技人员手里，但是科技人员不知道怎么用这个数据。业务人员懂业务，有想法，但是因为权限的问题看不到全量的数据。那么在上线了阿拉丁平台之后，一线人员可以看到全部数据，他们马上就报告了这个案例。

从银行角度，一般按照客户价值存款多少来区分客户价值，比如存5W存款以下就是银卡客户，10W的就是金卡客户，100W就是钻石客户，1000W就是私人银行客户。那么个人的价值定位在银行里就表现为个人净资产，这个是中国大部分银行的通用的标准。

但是这个标准真的合理么，答案是否定的。举一个最简单的例子，如果马云到民生银行办了张卡就放了五万，那我们怎么定义他？我们把他当成银卡客户么？

那么怎么样能从大量的客户里面找到真正的潜在的高价值的客户，这些客户如何找出来。

该分行一线人员结合自身的经验，在阿拉丁平台上做了一些探索，寻找到了一些定位潜在高价值客户的消费规律，比如用开豪车、住豪宅、用好手机号码、进出高档消费场所。

开豪车如何识别

每个人在刷卡的时候，刷卡信息都保留在银行数据库里面，我们在后台是可以知道你在哪些商铺进行了消费。这个分行很聪明，他们对商户的名单进行了梳理，当发现用户比如去宾利 4S 店、宝马 4S 店、路虎 4S 店进行消费，这种消费类型的就是开豪车。

住豪宅

开银行卡的用户都会留个人地址信息，住所信息，我们民生银行有全国所有小区的信息，包括小区当前的房价、小区当前的房屋数量、当前的车位、当前的物业费。通过这些小区信息和我们的客户信息进行匹配，就可以判断出哪些用户是住豪宅的。但是目前的做法不是简单的通过看房价，因为房价可以发生变化也不太准确，目前最主要的还是看物业费、车位的配比情况。比如像北京，物业费10元/平米以上的基本上就是豪宅区基本上是没有什么争议的。

用好手机号码这些联通和移动网站上对每个人的手机号码已经做了价值评估，如果像这种连着 6个8，5个8的号码在联通或者移动也会告诉你，如果要用这个好的号码需要最低每个月消费多少钱。利用这种规律，我们就可以筛选出来一些有经济实力或者有一定社会地位的人。

进出高档消费场所我们可以通过客户经常进出高档消费场所消费，包括去买一些婴幼儿的产品，定期去星巴克喝咖啡，去宠物专卖店等等。我们会根据这些消费的规则打出大量的标签，为每一个客户都做一个客户画像。包括一个人去航空公司买机票，比如买的机票是 3000块或以上的基本上就可以判断出客户坐的可能是商务舱或者头等舱，这些也一定是一些高价值的客户。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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