五金该报告围绕大数据在金融行业的应用展开，深入剖析了银行、保险、证券三个细分领域，展现大数据如何重塑金融行业格局。

　　1. 金融行业大数据应用总览：金融行业数据丰富，涵盖交易、报价、统计等多类型，数据维度广、质量高。引入社交、电商等外部数据，能加速数据价值变现。花旗银行用IBM沃森电脑推荐产品，摩根大通借助决策树降不良率，VISA用Hadoop平台缩短交易处理时间。中国金融行业大数据应用规模增长迅猛，年均复合增长率达55.21%，银行在投资结构中占重要地位。

　　2. 银行大数据应用全景：银行大数据应用集中于客户画像、精准营销、风险管控和运营优化。客户画像通过整合多源数据，构建个人和企业画像，遵循信用与人口属性优先等原则，为精准营销和产品设计提供依据。精准营销基于客户画像，开展实时、交叉、个性化营销及客户生命周期管理，如招行精准定位小微企业实施交叉销售。风险管控利用大数据评估中小企业风险、识别欺诈交易，“阿里小贷”是成功范例。运营优化借助大数据分析市场渠道、优化产品服务、监测舆情，兴业银行据此提供差异化服务。

　　3. 保险行业大数据应用洞察：保险行业正从依赖代理人转向重视线上客户，大数据应用聚焦客户细分大数据在银行、保险、证券等金融行业的应用(65页PPT）、欺诈分析和精细化运营。客户细分结合度数据和算法，实现精准营销、挖掘潜在客户并预测流失风险，淘宝运费险是关联销售的典型。欺诈分析利用历史数据建立模型，识别医保、车险欺诈行为。精细化运营包括优化产品保单、甄选代理人、分析运营绩效，提升保险服务的精准性和盈利能力。

　　4. 证券行业大数据应用解析：证券行业大数据应用处于起步阶段，主要用于股价预测、客户关系管理和投资景气指数构建。股价预测通过分析社交媒体数据感知市场情绪，指导投资决策。客户关系管理细分客户群体，预测客户流失，助力券商优化服务、提升客户价值。国泰君安的“3I指数”通过监测中小投资者交易信息，反映市场预期和风险偏好，为市场分析提供参考。