随着国内利率市场化快速推进、经济提高速度放缓、国民收入和财富逐步上升，零售业务对银行收入及利润的贡献日益见长，科学有效地引领零售业务持续增长已成为国内领先银行的第一个任务。然而，零售客户的需求日趋复杂和个性化，市场之间的竞争愈加激烈。在此背景下，应该有效利用大数据技术将决策方从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转型，决策模式的变化将成为各家银行互争雄长的制胜关键。

  如今的银行零售业务转型已经过了完全拼渠道和场景的时代，到了依靠大数据、云计算、人工智能来分析客户分层、资产配置的时代，这将是金融科技带给银行零售业务的重大机遇，同时也将带来非常大挑战。未来几年，金融科技将对商业银行在经营理念、管理思维、业务模式等方面做全方位的渗透与融合，成为银行零售业务的主要驱动力。因此，切实推进和加快银行零售业务转型，贵在审时度势、积极探索、主动出击，让银行零售业务持续发展从而助力行业可持续发展。

  Smartbi大数据分析工具会根据银行目前的现在的状况进行调研和分析客户目前处于什么阶段，最迫切的需求在哪里。比如在该银行为提高营销管理上的水准，实现营销决策的科学性、准确性和市场响应的及时性，策划以现有的ERP和CRM等系统数据为基础建立营销分析平台，并实现移动端APP应用，实现销售模块相关业务功能、数据探索分析和决策支持。

  Smartbi银行大数据分析解决方案总体目标——“三个统一”“一个完善”

  借鉴业内先进的管理理念，建立统一的企业数据应用分析平台。包括数据仓库数据模型、企业数据治理、数据质量改进；公司管理上的水准的进一步提升。

  在数据仓库系统的应用展现层，提供统一对外的数据平台，定义完整、统一的数据交换的标准，提供统一的数据接口，满足各级部门的要求。

  建立统一的应用分析平台，实现公司业务主题分析，为公司运营和管理提供数据支持。

  公司在发展，需求也在一直在变化，平台也要跟随着及时来更新，逐渐完备，才能延长平台生命周期。

  公司和区域销售情况，区域回款指标、销量、销售额、回款、应收账款；销售任务完成率；月度销售额、月度回款（趋势图，选择年度、销售额同期对比）。

  当年累计销量、销售额、回款、应收账款；按区域销售额（柱状图、排名）、按省份（柱状图、排名）；月度销售额、月度回款（趋势图，选择年度）；

  综上所述，大数据驱动的零售银行转型是一场以技术变革驱动的精益增长之战，而取胜“法宝”就是以客户为中心的全周期、多渠道精细化管理，更为敏捷的产品研究开发与客户体验创新，更高效的风险管理，以及全程的销售留痕与产能提升。以大数据驱动营销及管理的精益提升，将把商业资源有效引向价值和潜力最大的客户，最大限度地释放前线产能，并将重新定义客户与银行间全周期、多渠道、多触点的紧密关系。