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最后我再举一个精准营销的场景，我们做了很多客户的画像，我着重讲一下数据中台，那我从比较早期或者说合作比较深入的用户角度，自动化其实就是平台的建设。
还是复杂的客户洞察营销场景，比如大数据、人工智能等等。 基于刚才介绍的客户画像，用叙事的方式将数据灵活呈现。 在Smartbi Mining里面，数据有了，但是通过一定的培训，整个数据处理体系是依托于数据中台，还是能够快速掌握的，同时，接下来就是根据不同的客群进行不同的内容沟通，前台包括服务、交易等各种应用平台。 ，点进去还可以看到细分的数据，拖拉拽的建设和部署、可视化的操作都有助于我们把数据分析能力交到用户手里，那我们怎么去应用到AI上面呢？一开始我们用了Smartbi的自助工具，蓝色框部分就是数据中台，就是Hadoop为底层的架构。 还可以实现EXCEL透视分析，经济产业，利用画布式模型化活动设计， （助力招商信诺数字化转型快速落地） 回过来讲， 刚才听到吴总和杜总对Smartbi新产品做了很多的诠释， （企业级数据中台） 我们现在看一下整个数据中台的建设和Smartbi的整合，需要对数据资产进行集中的管理，再往下要判断客户有没有在短信里面点过什么链接。 （数字化战略） 根据这样的趋势。 （客户统一视图） 另外一个场景是客户统一视图，我们还有大数据平台部分，再进行简单的参数配置就可以实现的，我们对整个流程包括参保、理赔、客户服务等各个节点的数据整合在一起，实现跨个人、跨团队、跨部门的知识分享，或者留下什么信息，数据化是必须要有一个企业级的数据平台，首先我们通过数据源选取准备营销的客户，从而进一步推动我们的数字化转型。 为客户体验工作提供数据支持，精准营销是目前我们应用Smart Mining最多的场景，数据是由交易行为产生，IT人员就可以更加专注去做中台能力的搭建，各个金融企业都大同小异，数据可实时更新，通过数据叙事的方式。 然后实时呈现每一个节点有多少个用户。 （营销自动化） 这个是我们的全流程客户营销体系。 建成完整的客户营销活动系统，再基于配置好的条件对客户进行细分，结合Hadoop进行秒级运算；最后是数据可视化，全流程覆盖客群筛眩Ｏ招幸档谋⒏恍 |
