一、 银行进行用户画像的动力：客户、盈利、创新

（一）用户画像的含义

用户画像就是将用户的信息标签化，即通过收集与分析用户的相关数据，多维度刻画用户特征，以帮助企业对用户精准定位和精准营销。其核心在于对客户“标签化”，即用高度精炼的特征标识来描绘客户，如地域标签：四川，爱好标签：美食等。

（二）银行进行用户画像的动力

1. 寻找目标客户，提高用户的满意度

   在为客户提供产品和服务时，银行需要对用户进行细分，为目标用户实行精准营销。这时，银行就可以借助用户画像预测客户的期待，通过数字化、精细化的用户管理，为目标客户提供更为个性化的产品和服务，进而提高用户的满意度。

2. 挖掘客户价值，提高银行盈利能力

   在银行进行收益成本决策时，单个客户的价值就是未来客户为银行带来的现金流。但是，在分析客户数据时，林林总总的数据纷繁复杂，不一定能对其有效的分析，这样也就可能造成对客户价值的错误估计。而使用客户画像则可以更加深入、精细地挖掘客户的价值，进而正确估计整体客户群价值并提高银行收益，从而最终提升商业银行的盈利能力。

3. 结合互联网+趋势，创新产品和服务

   出于对竞争对手的跟随策略和维持自己在行业的竞争优势的目的，银行在运营过程中需要不断地创新自己的产品和服务。在互联网+的趋势下，智能投顾等新兴产品和服务模式进入银行的视野。而用户画像则是这些新兴模式的数据基础。为了发展自身的创新产品和服务，银行就需要夯实用户画像这些数据基础，为在互联网+新趋势下竞争创造条件。

二、 银行进行用户画像前的重点：个人隐私保护

要对客户进行精准画像，就必须使用客户的各种数据进行分析。但是，客户个人数据的隐私保护是银行需注意的内容。出于保护客户个人数据隐私的目的，银行相关部门需要做好数据脱敏工作。数据脱敏是对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据变形。银行可采用泛化和归并等方式进行数据脱敏，保护客户个人隐私。

三、 银行实现精准画像的深入方向：来源、采集、处理和模型

用户画像的总体架构主要分为四个部分：数据来源、数据采集、数据预处理和用户画像实现。要对客户群体实现精准画像，银行应该在这4个方向深入挖掘。

（一）内外兼顾，利用与扩展数据源

在数据源方面，银行既要有效利用自身的内部数据，又要积极拓展外部来源。有效利用内部来源数据需要银行对数据进行有效清洗、分层和筛选等。而拓展外部来源则需要银行和互联网公司等机构进行合作，共享数据。

（二）动静结合，采集数据完整全面

银行在实时采集数据的同时，应该保证采集数据的完整全面。用户的信息数据分为静态数据和动态数据。静态数据自成标签，难点主要在于动态数据的采集。用户行为，可以看作用户动态信息的主要来源。银行在采集时应当保证完整全面，尽可能多的采集有效信息，深入分析用户行为等动态数据。

（三）精细合适，做好数据定义聚类

在数据预处理阶段，银行要做好有效的数据结构化处理。为了便于计算机处理，各种数据，包括结构化、非结构化、半结构化数据等，都需要做数据结构化处理。用户画像的数据结构化，重点在于特征定义和特征聚类。精细合适的数据定义和聚类将有利于用户画像实现的精细化。

（四）深入优化，加强算法模型研究

用户画像实现方面，银行要加强对算法模型的研究。客户的用户画像是由无数的标签组成，而标签权重就是用户画像的另一个重点。标签的赋权一般是通过机器学习算法确定，好的模型能够直接提升用户画像在预测用户偏好时的准确度。因此，加强算法模型研究，优化预测表现是用户画像实现的重点。

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