目前最需要大数据技术解决金融业务中哪些问题？

按照我们的经验，企业面向消费者的应用大致可以分为运营、服务和营销三大类，在金融行业中这三类应用的典型例子有：
运营类：历史记录管理、多渠道数据整合分析、产品定位分析、客户洞察分析、客户全生命周期分析等
服务类：个性化坐席分配、个性化产品推荐、个性化权益匹配、个性化产品定价、客户体验优化、客户挽留等
营销类：互联网获客、产品推广、交叉销售、社会化营销、渠道效果分析等
大数据技术在这些应用中都可以发挥价值，其核心是通过一系列的技术手段，采集、整合和挖掘用户全方位的数据，为每个用户建立数据档案，也就是常说的“用户画像”。

相比传统技术，大数据技术的优势有：
1. 大数据技术更关注过程数据、行为数据、非结构化数据，可以真正做到“全方位”
2. 大数据技术在实时性、数据量和并发量上有明显优势，因为这些技术一开始就是为互联网、海量数据和高并发设计的
3. 大数据技术在组件化、水平扩展方面有明显优势，对业务升级和扩展支持更加平滑收起

多谢二位解答。收起

百分点说的挺对：
目前最需要大数据技术解决金融业务中哪些问题？
   还是海量用户个性化分析问题吧，在TB,PB级别数据的快速分析处理问题上,都需要大数据来分析处理。
为什么传统技术不行？
  关键还是集中式架构和分布式架构，闭源架构和开源架构，结构化还是非结构化,售卖软件授权还是销售服务的区别。
  分布式解决了存储和分析的容量问题，开源解决了系统发展快速迭代问题，销售模式解决价格问题。
关键还是时间问题。收起