如今，hadoop幾乎存在於各個方面，其通過利用大資料來分析資訊和增加競爭力。許多金融機構和公司已經開始使用hadoop成功地解決問題，即便他們本沒有計畫這樣做。因為如果他們不這樣做，就會面臨市場份額損失的巨大風險。以下是一些特別有趣且重要的大資料和hadoop用例。
詐騙是金融犯罪和資料洩露中成本最大的挑戰之一。hadoop分析可以幫助金融機構檢測、預防和減小來自內部和外部的詐騙行為，同時降低相關成本。銷售、授權、交易以及其他的資料分析點能夠幫助銀行識別和減少詐騙。例如，大資料技術通過提取異常行為模式，能夠提醒銀行信用卡或借記卡的丟失或被盜。從而給銀行提供時間暫時凍結異常賬戶，直到聯絡到賬戶持有人為止。
任何一家金融公司都需要準確地評估風險，而大資料解決方案就使他們能夠有效地評估信貸風險。銀行分析交易資料，基於模擬市場行為、評估使用者和潛在使用者，來確定風險和洩露。hadoop的解決方案對風險和後果具有全面而準確的考慮，使企業能做出最好、最明智的決策。
確保使用者滿意無疑是最重要的。涉及到金融業，大資料允許銀行提前**使用者需求用以快速地解決問題。客服中心的資料分析提供了媒介，及時、簡潔的洞察力，能夠快速滿足使用者的需求，從而確保了效率成本甚至提高了交叉銷售的成功率。
大資料提供了一種方法從粒度級別來理解客戶的需求，以至於銀行和金融機構能夠更有效地提供有針對性的優惠。轉而，這些更加個性化的產品帶來更高的接受度，提高客戶的滿意度，製造更高的利潤和更好的客戶保留。來自於社交**和交易的顧客詳細資訊則可以用來降低使用者的採購成本以及周轉率。
大家都知道開發新客戶比留住老客戶的成本要高，大資料和hadoop技術可以通過導致客戶放棄的行為分析和識別模式來幫助金融公司來留住他們的客戶。什麼時候客戶會最可能因為競爭對手而離開？什麼原因？導致客戶不滿意的因素是什麼？公司失敗在**？這些決定如何避免客戶放棄的資訊都是無價的。為了迎合客戶需求，使客戶利益最大化，學習用正確的步驟來執行對金融公司公司來說勢在必行。
hadoop和先進的分析工具有助於分析社會**來達到監控企業使用者的情感，品牌或產品的目的。如果一家銀行參加競選，大資料工具可以通過名稱，和標籤報告以及競選活動名稱或平台報告來監控社會**。細節分析是富有洞察力的，銀行可以基於這些根據時間，目標和人口特徵的見解來準確地做出決策。
作為面向客戶的企業，金融機構需要利用到存於各種業務線筒倉的客戶資料。這些包括投資組合管理，客戶關係管理，貸款系統，呼叫中心等等。大資料可以提供更好的洞察和理解，幫助公司迎合客戶需求以及前景需求。這些都可以幫助企業優化提高利潤，並維護長期的客戶關係。
底線是所有的企業，尤其是金融公司，需要使用大資料和hadoop技術充分發揮他們的潛力，特別是對於每天交易所積聚的海量資料。為了保持競爭力，維持現有客戶並吸引新客戶，金融公司應該從今開始計畫使用大資料技術，否則會因為競爭對手對這些技術的使用而失去更多的客戶。那並不意味著要使用每乙個可行的方式— 而只是運用對每個機構最好的可行方式。
大資料和hadoop技術非常強大，可幫助金融機構在市場上保持領先。運用了這些技術就能看到他們傳輸的結果。
本內容來自 商業新知-新金融-大資料
行業 分析 大資料對於銀行七大應用
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大資料在醫療領域的七大應用
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