人工智能崛起，为生活便捷以及商业营销提供了各式各样的便利以及改革。如AI酒店、AI快递、智能推荐、生命科学、领域决策等都有举足轻重成效。而在大数据和信息爆炸时代，更好地掌控人工智能对商业决策的作用，使企业更容易脱颖而出，独占先机。
银行金融行业，更不乏机器学习和人工智能的应用，如股市预测、货币决策交易、智能风控、智能决策等应用。 而银行发展趋势也向着需求碎片化、营销精准化、服务智能化、渠道产品化、场景生态化发展，过程中对银行庞大的数据体系，利用数据分析与机器学习的技术，对业务开展进行指导或决策，可以更快更准发现商机，比同行更早一步锁定用户或推广金融产品，提高成效。故银行领域必须抓紧人工智能的红利，扩大业务优势，依托金融科技的力量走上了数字化转型的道路。
一、银行业务用户画像作用
用户画像是用户行为的综合表现。电商运营中，准确的用户画像可以帮助有效开展活动，以及比同行更精准的获客方式。
银行领域，因内外系统的数据的特殊性和安全性，通常分为行内用户画像，以及活动用户画像。
行内用户画像综合改用户的年龄、地域、所办业务、信贷情况、存款情况，尤其是操作记录等行为对哟用户进行画像描绘，通常数据源来源于行内业务办理、银行APP用户操作，用户基本信息和账户信息等进行数据挖掘分析。
行外用户画像，则采集活动记录、低风险用户行为数据导入、头条等广告数据进行汇总分析，根据用户活动行为和标签，进行爱好和金融产品归类，已筛选对应产品有效用户进行推广，提供精准度和获客成本。
根据性质用户画像可分为个人用户画像和系统用户画像。个人用户用于单个用户的标签分析，以便进行产品落地；系统用户画像用于统筹活动规划、活动决策，如腾讯或头条信息流投放中的定向策略和投放策略，以及开展线下线上活动的重要依据。
二、数据采集和数据分析
数据采集是数据分析的开始，获取有效性价比高的数据源，对数据分析起着至关重要的作用。实现数据打通消除数据孤岛，是数据获取阶段的重要工作。针对银行系统分为内部数据的外部数据，这里我们单讨论外部数据，流程如下:
数据采集的外部方式一般有以下：
1、H5或小程序活动中的用户数据，以及用户行为，如浏览、点击、抽奖等。一般数据分析平台提供异步事件接口，H5或小程序操作对应事件异步调用，数据分析通过MQ进行数据归类处理；
2、线下活动或业务办理形成的报表数据，按照一定格式，导入数据分析系统。此类人群可能存在可推动同类新金融产品的用户；
3、日常投放的广告数据，按照一定格式，导入数据分析系统。此类人群存在可发掘的新用户；
银行类型的数据分析，一般采用监督学习或者半监督学习的方式，系统层面主要包含对已有数据的分析，如用户画像、成交曲线、数据统计等，以及数据决策，如那类型活动获客销量高，哪个区域存在可能新用户，可以对哪些用户新型某类产品的推广等。
数据分析系统概览如下：
三、数据挖掘与自动营销
数据分析和数据挖掘的主要目的是高效获客和推广落地。数据挖掘更是起着决策作用。
数据挖掘过程中，关键是模型构建和模型评估。构建模型是建立在对数据分析的基础上，推算出可能影响营销或决策的因素，此过程称为元数据化或者标签化，作为决策因子的判断项，需要对不同的元数据项进行权重配比，并结合挖掘算法组成模型。然后根据实际业务的理解，对整体模型进行统一评估，由于挖掘对数据量有一定要求，需要结合元数据项获得的难易程度进行取舍。
模型策略的制定和评估需要从业务运营视角出发，结合高质量的数据以及全生命周期管理的标签体系，从而实现对业务发展的重要支撑作用。
以下提供几种通过数据挖掘可实现的决策点;
1、通过短信系统，对数据挖掘的业务意向用户进行短信营销，形成智慧营销体系；
2、通过客服系统，对某新金融产品进行最优客户推广或定制推广，形成智能客服以及私人投顾体系；
3、决策出某时段搞哪类型线上线下活动，在哪个地区搞，更容易获客，形成活动决策体系；
4、根据数据挖掘、数据洞察和后续机器学习，形成智能风控体系；
四、机器学习与业务拓展
机器学习是建立在大数据基础上的决策体系。根据根据数据或者话术(舆情分析)等历史行为，修正并指导新的业务拓展。机器学习是一个不断跟进不断优化的过程，尤其是银行内部数据，非常适合做机器学习决策系统。对未来金融业务的开展，银行提供的业务或者产品大多大同小异，如何优先占据客源，开展产品推广，是一个相当重要的业内指标。
机器学习和业务拓展的关系，就像提速的因果关系，对银行业务无比重要。具体流程这里不深入讨论。所建立的目标体系如下：
优化阅读：