2016年02月29日 記者魏喬怡／台北報導
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數位金融狂潮下，金融業發現客戶的行為及需求日漸複雜，因此，各家無不從大數據（Big Data）淘金找商機、預防危機。金融業指出，大數據應用很廣，可用於經營決策、提供客戶所需服務，還可讓流程與效率簡化，甚至在風險控管上也已普遍運用大數據。
中信銀指出，目前很多客戶的需求就是經由大數據分析得知，以中國信託信用卡及財富管理等金融服務來說，透過完整資料收集儲存及Big Data分析，更能了解客戶需求，包括最需要的服務及習慣使用的通路，並主動於客戶所習慣的通路提供客戶所需的服務。
舉例來說，曾經有一位客戶到中信網頁查詢有關房屋貸款及投資的相關資訊，當客戶到分行交易的時候，分行櫃員透過系統了解客戶的需求，並主動詢問客戶並邀請理專進行財務規畫，同時根據客戶往來的紀錄發現客戶有子女留學的需求，由專家團隊進行整體規畫後，不僅滿足客戶房貸的需求，也同時規畫了子女留學資金及未來海外資產配置等需求。
中信銀表示，透過主動提供客戶所需的服務，不僅提升了客戶往來的滿意度，同時也提升了整體的產品成交率約27％。
中信銀再舉出，中國信託全和擁有5，500台ATM，如何提供不斷鈔的服務且同時兼顧補鈔的頻次，對於ATM的經營非常的重要。而妥善利用大數據，結合ATM座落地及補鈔頻次，建立每一台ATM的最佳鈔票存量，實際應用推廣後，不僅減少了ATM的缺鈔率，也大幅提升資金的應用效率（可提升到92％）及減少補鈔的次數。
在經營決策上，中信銀也愈來愈倚重大數據的分析。像是客戶上分行交易的狀況，根據分行交易量及交易型態，進行布點及分流程及動線規畫。中信銀強調，中國信託為臺灣第一家推出歸戶評分模型的銀行，並領先業界獨創收入預估與房價預測模型。同時是大中華區第一家導入「End-to-End客戶管理決策平台」的銀行，可線上即時提供是否核貸與核准額度之建議，協助消金業務達規模化成長。
國泰世華銀行則指出，數位金融時代，必須能整合線上、線下資料，發掘客戶現階段需求，以適時提供客戶所需之服務及產品，滿足客戶需求。
另外，藉由數位分析，了解客戶需求及痛點，並依此進行介面及流程優化，除滿足客戶需求外，亦降低客戶於操作介面上的困擾及不便，提升客戶體驗，再結合OPEN DATA及行內分析數據，可發現客戶行為趨勢及各區域特殊的差異，以利客戶各接觸點的通路策略規畫及資源配置。
壽險業也廣泛應用大數據。國泰人壽就運用大數據讓業務模式精進。舉例來說，以前直效行銷是拿到名單就call out，很多公司都是這樣，但現在國壽是透過大數據的技術，找到關鍵變數，然後去建立模型，找出較可能成交之名單，並分成兩個對照組，結果顯示TM的成交率提升了2.7倍。
另外，大數據也可改善作業流程，提升客戶體驗。國泰人壽舉例，以往是透過理賠人員的經驗去做風險評估，現在國壽是應用家戶數據資料建置理賠風險評分模型，透過模型評分結果，協助核賠人員進行理賠風險判斷，提供客戶更快速及正確的理賠服務，進而提升客戶體驗。
國壽指出，大數據也能展現商業智能、再造業務流程。由於國壽擁有業界最大的業務部隊，因應金融科技的發展，必須優化核心業務，提高公司競爭優勢。
因此，在2015年年初，國壽把實務排程的方法導入業務員日常的客戶管理，並透過經營結果，提供客製化的分析（例如銷售流程圖），提醒業務員哪些客戶可能沒被服務到、需要的最適服務為何等，運用科技強化與客戶的連結。