在当前金融科技（FinTech）飞速发展的背景下，各大商业银行都在努力转型升级，以适应日益变化的市场需求。中国光大银行作为其中的一员，通过数据挖掘和智能营销的方式，在零售客户领域进行了深度的业务探索和实践。本文将从数据挖掘在银行零售营销中的应用、技术支撑体系建设、智能营销的柔性团队建设、以及数据分析模型的选择和应用等几个方面，详细解读中国光大银行如何夯实数据挖掘能力，赋能智能营销。
中国光大银行在零售客户营销模式上经历了重大变革。传统的银行营销模式以一线人员的人际关系为基础，逐步发展到利用客户标签的经验式营销。而随着大数据、人工智能、机器学习等新技术的引入，智能营销模式应运而生。这种模式通过分析大量客户数据，能够为不同客户群体提供个性化的产品和服务。光大银行抓住这一趋势，以数据挖掘为核心，构建了智慧经营的数据挖掘模型体系，提高了对零售客户价值的挖掘能力，并在此基础上进行了个性化的产品推荐和营销，显著提升了客户的体验。
中国光大银行打造了“一个大脑、两大平台、三项能力”的金融科技支撑体系，这个体系成为银行发展智能营销的根基。其中，“一个大脑”指的是数据能力的构建，“两大平台”指的是客户服务平台和风险管理平台，“三项能力”指的是产品创新能力、客户洞察能力和运营优化能力。这样的架构使得光大银行能够以数据为核心，推动金融服务的全方位升级。
此外，中国光大银行在智能营销实践中还特别重视柔性敏捷机制的建立。通过打破部门间的壁垒，组建跨部门的敏捷柔性团队，实现端到端的数据交付与价值创造。团队中的科技人员、业务人员和营销人员协同合作，共同推动智能营销建设。在此过程中，强调了模型的应用设计、评估优化和场景营销方案的形成，以及营销活动的执行督导和评估，确保了数据挖掘技术和智能营销策略的有效结合。
在技术层面，中国光大银行积极探索机器学习算法在营销领域的应用，并采用了GBDT（梯度提升决策树）、决策树、逻辑回归、神经网络、随机森林等多种二分类算法，针对不同的营销场景进行模型效果比较。其中，特别强调了Python语言在数据挖掘算法资源上的集成，以及它与传统SAS语言相比在模型效果上的优势。这些都充分说明了光大银行在机器学习技术应用上的前瞻性思考和深入探索。
中国光大银行在零售智能营销建设和应用上的实践，反映了数据挖掘技术在现代商业银行营销中的重要地位。通过建设数据挖掘能力，运用机器学习和人工智能技术，构建了智能化的营销模型体系，并通过柔性团队的建立和敏捷反应机制的实施，成功将数据挖掘技术转化为了实际的业务成果，显著提升了零售业务的效率和客户满意度，为银行的数字化转型和业务创新提供了重要参考。
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