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從信息時代到算法時代，“互聯網+”的出現如同催化劑一般發揮著它獨有的功效，讓信息不對等的狀態逐步向市場化、功能化的方向演變，使得大數據能夠以數據平臺形式，在日益先進的管理技術下，得到越來越高品質的數據倉庫，并以各種不同的數據服務模式提供信息服務，為用戶帶來不斷優化的體驗。這得益于互聯網記錄和傳播特質所帶來的高效信息共享，龐大的數據信息以及各關聯信息的掛項整合具有極高的價值，而且大數據本身就能創造巨大的財富。
更值得關注的是，大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而是對這些含有意義的數據進行專業化處理，提高對數據的“加工能力”，通過加工實現數據的增值，這樣的數據挖掘才是評價數據服務的真正標準。因此，強大的數據分析能力將成為未來緊缺的頂尖專業技術，高超的數據分析公式創建人員也將成為未來炙手可熱的尖端技術人才，使企業之間的競爭明確鎖定到數據獲取、數據倉庫、數據分析等技術上。
總之，忽略大數據，就會被時代拋棄，每個領域都需要致力去運用大數據。與此同時，大數據也離不開云計算，還需要AI的加入，而且作為云計算的殺手級應用，AI也正成為下一個大趨勢。
由此可見，金融業對大數據的應用雖不及制造業那般迅猛，但是也正快速伴隨著互聯網金融的步伐蔓延開來。更明顯的特征是，集團化業態趨勢愈來愈明顯，企業并購重組現象也時有發生。這樣一來，能夠最大限度地滿足市場投資者需求，從而促使各類型業務多元化組合。尤其是對具備銀行背景、券商背景等多層交互支持的企業來說，大數據的應用將助推其在目標業務領域及綜合服務管理上有出色的表現。因此，未來更多貼合客戶的服務和產品能夠被定制，市場也能夠被充分整合。對客戶單一業務的個性化投資建議、綜合業務的結構性產品匹配、跨類型業務的交叉銷售等，都將具備更優質的深度挖掘，市場結構和各層資源也將得到更合理的分配。
總之，大數據分析是金融業客戶關系管理的發展方向，是未來新型精準營銷的發展方向。隨著金融業集團性的轉化，實施多元化經營戰略的企業集團更看重對大數據的分析和解讀，以更好地滿足新客戶引流、存量客戶挖掘以及防止客戶流失，從而促進BI業務的成功，獲得更佳決策，使得金融業集團間的競爭更具技術性和品牌特色。
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