【万字大数据BI案例|视频】民生银行十五年的数据体系建设，深入

我们通过这种规律，把我们的潜在客户比如从银卡客户里面进行大量的挖掘找出了具体的高价值客户，对这些客户进行了专项的营销。最后这项工作给该分行带来了6.1亿的金融资产的提升，那么这在银行界已经是一个很不错的成绩了，更关键的是它节约了90%的营销费用，这就是我们的分行通过使用阿拉丁平台实现精准营销的典型应用。

七. 案例二：某分行 ATM 机交易活跃度、交易类型分析

对于第一个案例我们前前后后做了 3个月左右的时间，那么有人问有没有简单一点的方式，那这就是第二个案例也是一个分行就花了一天的时间做了一张图。这张图是他们平时负责运营的一个同事做的，那么这张图能反应出什么问题？

这张图是他们分行所有 ATM 机所有交易情况的柱状图，这张柱状图形（非原图）中，不同颜色代表不同ATM机交易的类型，蓝颜色代表查询交易，红颜色代表转账交易，绿色代表取款交易等等，不同颜色代表不同交易类型。

这张图可以说明三件事情：

第一，我们ATM机布局不合理，我们能看到某些ATM机使用量只占其他ATM机的一半。尤其靠后的ATM机，它们的位置摆放是有问题的，我们可以把ATM机进行一个重新的地理位置的划分，提高他们的使用效率，能够优化我们结构布局的合理性。

第二，我们看到部分柱状条里面，有的可能有四个颜色，但是有的只有三个颜色，这是为什么？这说明我们有的ATM机虽然是存取一体机，但是有的存钱功能被用到的情况很少，这说明它周边的人对它是没有存款需求的。一个存钱一体机和只取不存的机器成本差了几万块钱左右，所以我们通过这个就可以把存取一体机换成更便宜的取款机，我们可以做一个机器类型的优化。

第三，底下绿色的线代表的是取款的情况，并不是取款机使用量越高取款量越高，像排名第一的ATM机，它虽然使用量很好，但是取款量并不是最高的。那反之，有的使用量虽然不高，但是取款量很大。那在银行，ATM 机的这种存款管理和取款管理是一个涉及成本的问题，我们把钱存到提款机里，对银行来说是成本。我们不能把大量的现金放在ATM机里，但如果我们放的很少也会有问题，那意味着要经常过去加钞，加钞带来的时间成本和运营成本也是一大开销。我们怎么在两者之间取得平衡，我们到底放多少钱合适，多久加收一次合适？

通过这张图我们就可以做一个归纳性的总结，然后发现一些规律，所以就这一张图，讲了三个问题之后，根据这个方案落地，最后得知仅这一项就为该分行节约了几百万的费用。

这个案例也不是我们的一线业务人员做的，这是我们的运营人员做的。

八. 案例三：分行如何通过数据挖掘增加工资代发客

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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