大数据技术的出现和发展促进了互联网金融的发展，给传统商业银行带来了巨大的变革和竞争压力。随着金融科技的不断发展,大数据技术将在金融业得到越来越广泛和深入的应用。在大数据时代，数据即是资源，应用大数据，有利于商业银行了解自己的客户，了解用户的需求，从而进行客户细分，实现精准营销。研究大数据在精准营销中发挥的作用，能够帮助提升银行的市场营销效果和效率，提升竞争力。
　　本文通过研究大数据的机理，分析了大数据对银行客户画像和精准营销之间的联系与作用机制。精准营销的本质就是通过信息手段，识别客户特征，区分客户，根据不同客户的支付意愿分组实施定价营销策略，从而完成产品和服务销售，实现利益最大化。正是由于信息的不对称，商业银行很难实现客户的精准识别分组，因而难以进行差异化定价或者差异化服务，来实现精准营销。运用大数据技术，经过模型构建和海量的计算，分析客户信息及购买历史，有助于识别客户特征，了解客户潜在需求，降低了解客户信息的成本，实现客户的精准识别和分组，从而进行差异化营销策略，促进精准营销。而能将客户细分和精准营销有机结合起来的桥梁就是客户画像，即标签组合。通过大数据能够获得更精准的客户画像，将具有相同画像的客户分组，能够更好的协助管理人员细分客户类别，从而帮助商业银行开发并提供适合目标客户的产品或服务，实现精准营销。最后通过中国建设银行 CS 分行运用大数据，通过客户画像开展精准营销的案例，来论证大数据和客户画像在精准营销中发挥的重要作用。
　　案例结果表明，本研究所提出的通过大数据和客户画像实行精准营销的策略，将大数据挖掘与客户画像理念结合，能够有效的促进精准营销的成功率。从实施效果来看，大数据通过客户画像这一技术手段，能够进一步做好客户细分，显著提高营销的成功率和效率，降低营销成本，最终实现提升商业银行的核心竞争力和盈利能力。本文提出的思路和方法为国内其它银行开展精准营销提供了实践样本, 在零售银行市场营销领域具有一定的参考价值。