近几年,我国银行代理保险业务发展迅猛,银行代理保险业务作为一种新的保险销售渠道,越来越被大众所接受。同时,银行在品牌认知、营销渠道、客户资源和信息系统上具有独到的优势,通过和保险公司合作,参与到保险业务中,提供客户多种金融服务,可以有效提高营业收入,增强了银行客户的忠诚度和粘性。然而,随着这几年银行保险产品同质化严重,同时监管部门加强了相关政策和管控力度,银行保险业务发展逐渐到了瓶颈。S银行虽然拥有大量客户资源和众多营销渠道,但是目前在客户营销效率上还不能有效定位目标客群,营销成功率一直处于较低水平,如何精准有效地挖掘潜在客户以扩大业务量是当前S银行相关部门需要解决的首要问题。随着大数据及相关技术的应用越来越普及,目前很多银行的运营模式已从以前的以产品为中心逐渐发展成以客户为中心。数据驱动生产力成为银行发展的不可逆的方向。本文针对S银行保险业务综合分析,从业务场景出发,以解决业务实际问题为目标,规划并设计精准营销实施方案,并将大数据应用的成果投放到生产运营上,形成业务发展的强劲生产力。主要研究与实践的方向包含以下几方面:第一,基于大数据技术和多维客户数据,研究以客户为中心的数据关联关系及数据标签体系,为构建客户响应预测模型和模型迭代奠定数据基础;第二,结合客户标签体系,运用统计分析、机器学习算法等技术,进行大数据模型构建与评估;第三,将模型预测的目标客群对接S银行分支行网点等渠道,开展专项的银行保险营销活动。通过采集客户响应数据、客户营销活动等信息,不断训练优化模型,保持并提升模型的准确性。本文采用大数据、机器学习等技术对S银行保险业务营销方式进行了重构,在一定程度上解决了当前业务发展的瓶颈。此外,基于大数据的精准营销的研究和实践,可以为相关研究人员在大数据精准营销方面的体系研究提供了一定程度的理论依据,同时在实际应用层面可以给银行同业给出一定的指导意义和参考依据。