伴隨信息技術快速發展，各銀行聚集了大量客戶信息和交易數據。大數據不僅改變了現有銀行商業生態，而且改變傳統客戶關系管理。客服中心作為銀行客戶信息集中接觸點，擁有客戶屬性、行為特征、價值分層等大量清晰、完整的客戶數據，如何依托大數據技術構建智慧客服，更好服務客戶，各銀行都在積極探索。
兩因素制約大數據應用
銀行擁有最全和最完整的客戶行為數據，是開展大數據業務的有力競爭者。近年來，雖然各銀行客服中心積極探索大數據運用并取得了一定的成效，但是仍存在一些問題，制約著大數據的有效運用。
對客服中心技術支撐不夠。伴隨客戶服務內容、服務手段、服務要求日新月異，大數據挖掘需整合客戶電話、在線、微信、微博、網銀等各交互平臺數據，開展線上線下一體化數據分析，但目前銀行渠道整合及數據倉庫、數據挖掘等技術的運用還不成熟。
前后臺聯動服務能力不足。目前雖然各銀行均以大數據為核心，在前臺應用CRM （客戶關系管理）系統，但客服部門尚未在數據和服務資源上與CRM系統無縫對接，在具體客戶服務需求方面，缺乏科學分層。以信用卡業務為例，前臺網點較多采用交叉營銷，很多信用卡客戶可能還是銀行網點貸款、理財客戶，但是客服不會區別服務與營銷。
大數據讓客服更智慧
智慧客服，就是利用物聯網、云計算、大數據等技術，通過互聯網和移動互聯網，借助電話服務等客戶服務終端，主動感知客戶與銀行需求，實現方便快捷的智能化感知和交互性客戶體驗。伴隨銀行服務從前臺向后臺轉移，客服中心作為銀行客服關系管理中心地位得以強化，必可利用大數據技術，創造價值紅利。
開展價值分析，優化客戶結構。要運用大數據技術分析客戶價值，加強對各類型客戶針對性管理，促使客服中心由客戶聯絡中心向客戶關系管理中心轉變。整合前后臺CRM系統，提供“點對點”服務，主動開展客戶關懷，建立SWOT客戶流失評測模型，量身定做客戶服務，形成客戶對服務路徑依賴，增加客戶忠誠度。要建立客戶風險數據評估模型，完善風險預警機制，通過對客戶服務及投訴中發現的問題進行梳理、歸納，提示可能產生的各種風險，并分析風險產生原因，提出具體建議，把風險防控關口由事后移到事前、事中。要通過大數據整合客戶微信、微博等自媒體使用情況，對自媒體發達客戶重點關注，以規避聲譽風險事件，形成網絡口碑傳播效應良性循環。
開展行為分析，加快市場拓展。客服中心掌握大量客戶消費、需求等行為數據，可將“大數據”納入價值創造流程，尋找新價值創造路徑。關聯營銷是大數據模式下盛行營銷方式。消費者在消費某產品時，有一定傾向會消費另外一件產品，通過實時模型化客戶行為，并結合現行消費行為有針對性地推薦產品，可促進交易完成。同時，通過建立客戶數據庫，常態化分析客戶地理、交通、旅行、住宿等消費痕跡，進而形成對客戶興趣、愛好、價值觀、生活方式、溝通方式等精準預測，以定制化產品來提高客戶滿意度。
開展信息分析，推動業務創新。客服中心直面客戶，便于捕捉市場情報和把握客戶需求走向，需構建運營、產品、客服“三位一體”的作業體系。在客戶生命周期管理方面，要通過數據收集、存儲、處理與分析，提煉客戶投訴與建議中蘊含各種服務可能，把握客戶真實需求、明白客戶困擾，作為產品開發與流程優化依據，避免非大數據時代“經驗”或“直覺”驅動改進模式。在收集客戶個性化需求方面，要對海量數據快速綜合對比分析，精準定位客戶個性化需求，才能更好地拓展個性化服務項目。在市場動態分析方面，要收集客戶關注熱點、偏好變化、行業動態、營銷活動反饋等相關數據，并對這些數據進行科學地處理分析，把握實時市場動態，才能在激烈的市場競爭中立于不敗。
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