一、如何利用大数据来增加客户粘性从而做到精准营销
1、针对性营销
大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。
2、社交化营销
人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。
3、数据平台
如何做到精准营销，从而增加客户粘性，这无疑是要有一个强大的数据平台做后盾，依靠大数据平台，类似多云数据，这样的数据平台为支点，进行客户需求的引导性作用，不断加强互联网+的实际应用，达到从大数据中快速获取客户的购买欲望及购买需求。
4、信用风险评估
银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。
5、欺诈风险管理
信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。
6、提升客户体验
银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。
7、需求分析和产品创新
大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。
8、运营效率提升
大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。
9 、决策支持
大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。
二、K3系统数据库大，数据处理慢了，如何处理
1、看下服务器的磁盘读写，内存和cpu的使用情况：看下是否需要升级
2、K3数据库的参数设置方面：比如最大内存等
3、K3厂商方面的支持：比如切割
三、AI（人工智能）和大数据有什么不同？
大数据，就是大量的信息，这些信息在数据处理中心（高配的商业服务器）跑，肯定会把跑废，如果只是用简单的算法来处理，也很浪费时间。
人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，因为人工智能尚在发展阶段，所以也没有非常精准的定义
四、物联网大数据给企业带来哪些挑战
导读： 大数据应用仍处在非常初级的阶段，就目前来看，在大数据应用的五个主要核心环节中，从数据的获取、预处理、数据存储、数据分析到数据可视化，企业CIO目前对大数据的应用主要集中在数据的预处理和存储这两个环节，占比高达63%。
2017CIO生态实践报告显示，在下一阶段的新技术应用方向上，对于大数据应用，40%的企业表示热情较高，11.5%的CIO表示非常高；对物联网的应用，39.2%的企业表示倾向性较高，9.2%的企业表示非常高；对B2B电子服务，39.2%的企业表示较高的热情。
应用场景缺乏，技术门槛高，大数据无法落地
大数据应用仍处在非常初级的阶段，就目前来看，在大数据应用的五个主要核心环节中，从数据的获取、预处理、数据存储、数据分析到数据可视化，企业CIO目前对大数据的应用主要集中在数据的预处理和存储这两个环节，占比高达63%。
63.5%的企业CIO表示将利用大数据提高企业决策速度，57.3%的企业表示将会利用大数据服务提高生产作业的安全性，这说明CIO们对于利用大数据实现何种服务已经有较为明确的规划。
从大数据的应用场景上看，50%（经过验证）的企业已经将大数据服务应用于市场营销端的数字传播和舆情监测，45.7%的企业已经将大数据服务引入质量控制端的良品率提升和合理设计，33.7%的企业已经在大数据引入战略决策管理端的管理控制和经营决策。
当然，目前阻挠大数据成功落地的因素有很多，51.1%的企业表示，大数据技术难度高阻碍了大数据进一步的应用和尝试，42.4%的企业对数据相关人才的匮乏表示无可奈何。
能源技术滞后，物联网生不逢时
在物联网实践过程中，技术是第一实践路径。数据显示，55.1%的CIO关注无线通信技术，53.9%的CIO关注无线传感网络，47.2%的CIO关注网络与移动网络。
CIO也会遭遇物联网实践中的困难和挑战，52.8%的CIO认为能源技术滞后，47.2%的CIO认为安全解决方案缺失，而33.7%的CIO认为感知技术的缺失与阻挠了企业物联网项目的成功实践。
未来，56.3%的CIO将基于智能互联产品创新企业服务模式，支持企业转型。
B2B逐步更迭，SaaS化、智能化成为关键词
调研数据显示，67.8%的CIO认为B2B优化了供应链管理，控制了生产成本。59.8%的CIO认为B2B打破了地域限制，提高了企业销售能力。
在B2B实践方面，69%的CIO选择第三方电子平台开设旗舰店，56.3%的CIO则选择第三方垂直电商平台，与公司上游或下游伙伴形成供销关系。从根本上讲，企业一般选择成熟的第三方电商平台作为切入点，一是增加企业的IT渠道，二是增加B2B服务的经验，本质上还是B2C的方式，在获客方面的效果更加突出。
在B2B应用方面，49.4%的CIO选择信息抓取工具，40.2%的CIO选择进存销软件，还有40.2%的被调研者选择即时通讯软件。
未来，B2B电子商务平台将迎来六个变化：一是传统巨头电商化，二是从信息平台转为链接平台，三是从商业智能到人工智能进化，四是地方特色产业链集群出现，五是逐渐做到产业纵深的All-in-one，六是B2B的SaaS化。
除此之外，社交网络、VR、Fintech、AI、认知学习等新技术的崛起和商业化道路的不断尝试，不仅在当下可间接为企业增产提效，还有望在未来掀起第四次工业革命。当然，越是便捷的新技术服务，支撑其运行的应用架构也分散、复杂。无论是部署在IDC机房的服务器、存储和网络设备，还是前端的应用程序，都离不开IT团队的共同努力，而CIO在扮演决策者形象的同时，在应对新技术学习和实施方面的能力就显得尤为首要。
