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對於金融企業而言，客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像兩個應用方向。傳統的客戶畫像重點在於建立統一客戶視圖，將以業務為核心的IT系統數據整合，主要覆蓋交易、服務、風險、權益等業務相關層面的數據。然而值得注意的是，金融企業擁有的客戶等相關信息分散且不全面，分散是指金融企業內部數據往往分散在各個業務系統，彼此之間相互獨立，又各有關聯，整合難度大;不全面是指客戶數據往往是由金融企業自己建立的、圍繞金融交易展開的數據，因此僅僅基於企業內部擁有的數據往往難以得出理想的結果。比如依照銀行傳統的分析，某位持卡4年的信用卡持卡人，月均刷卡次數以及消費穩定，極少打客服電話，應該是一位滿意度較高流失風險較低的客戶。但該客戶卻經常在社交網站、微博和微信上抱怨該行信用卡使用不便，合作商戶優惠少，並且其工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便，準備近期重新辦理一張工資卡所在銀行信用卡，所以該持卡人流失風險較高，需要立刻進行相關保留客戶措施。所以金融機構不僅需要綜合分析自身內部業務系統所採集到的數據，更應整合外部更多的數據，以擴展對客戶的了解。應用大數據營銷進行數據整合和拓展分為兩種形式，其一是內部拓展，將以前難以處理的半結構化和非結構化的票據影像、客服中心語音疾苦、訪談記錄等內部數據進行結構化解析;其二是結合銀行自身的業務特徵，引入與業務高度相關的外部數據源。通過整合和分析全面的客戶數據，將社交數據和金融企業內部數據有機融合，可以更加清晰真實的還原客戶全景視圖，使得銀行更加了解客戶。對於行為信息的撲捉，為精準營銷、精準服務都創造了可能性。