一、為什么銀行需要精準營銷，預測營銷？有哪些類型？
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在當今高速信息化發展的時代，銀行產生了大量的業務數據，結構化數據，中間數據，大數據時代隨即到來，為了能在海量數據中挖掘深層信息，實現數據產業的價值，需要結合大數據人工智能技術。國外花旗銀行，匯豐銀行是大數據機器學習的先驅，國內銀行也在大數據人工智能思潮下逐漸展開嘗試。
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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。例如：通過很多先進的算法如頻繁項集挖掘，協同過濾，甚至利用圖數據庫，LDA算法，排序算法進行如下幾個方面的營銷：
用戶畫像：結合用戶的歷史行為和基本屬性給用戶打標簽。
精準推薦系統：給用戶推薦個性化理財產品，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。
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。
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在數據方面包括：
客戶基本信息：
銀行交易流水信息：
網銀信息：
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我們采集這些數據，通過機器學習挖掘這些數據，可以實現銀行的精準營銷。這是最直接和最有價值的應用，機器學習可以計算每一個用戶的響應概率，例如對儲蓄卡的存量客戶進行信用卡的響應概率計算，這里面又可以通過上圖提到的數據，或者結合客戶在其他平臺的金融活動數據，進行機器學習建模，全面提升銀行營銷的成功概率。
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隨著銷售時代的變遷，由原先的地毯式的營銷，進入大數據人工智能時代的數據時代，對每一個消費者響應的概率進行量化計算，提高投資回報比。
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在大數據時代，比的是早一步的先知能力，利用大數據，從顧客真實交易數據中，計算銀行其他業務的響應概率，大數據時代營銷的關鍵詞就是“預測”。
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