【数智化案例展】某国有银行省分行——百融云创助力财富管理业务数智化转型升级...

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百融云创案例

本项目案例由百融云创投递并参与数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项”评选。

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代发薪业务正在成为银行发展财富管理的“心头好”，代发客群体量大、客群稳定，还拥有固定的资金流水，横看竖看，都应该是银行理财、基金、保险、大额存单等业务的天然优质客户，各大银行也纷纷将代发客户作为财富管理业务的突破口。

然而，现实是残酷的。大部分代发客户的资金并没有选择在银行“停站”，银行面临客户触达难、产品转化率低等问题。某国有大行省分行有百万级的代发客群，希望有效利用这些客户发展财富管理业务，但转化率一直不是很理想。表面看财富管理属于零售业务，但是如果不举全行之力，对多个部门和系统进行一次系统把脉，业务将很难展开。

在此背景下，百融云创依托数智技术，为该行打造一个动态的反馈体系，让客户流、策略流、资金流在一个可反馈的系统中流动起来，通过数智化的沉淀形成“飞轮效应”，不断的迭代和升级，最终实现留存率和AUM的提升。

时间周期：

开始时间：2023.4

4-6月为调研和走访阶段，对于行方的现状进行系统化摸排，并出具报告。

截止时间：2023.10

7-10月为模型搭建和闭环体系完善的建设阶段。

数智化需求

生成式AI正在重新定义金融业，可以看到一些大的商业银行正在抓紧布局。交通银行副行长钱斌表示，目前包括交行在内的部分大型金融机构已在积极布局，推动实现生成式AI商业价值。不久前，农业银行发布了金融AI大模型产品ChatABC，工商银行联合多家机构发布了金融行业通用模型。

各大银行对生成式AI的追逐并非是一时的“心血来潮”，更不是为了赶时髦，而是为了开辟一个新航道。百融云创认为，生成式AI在金融领域的影响是广泛而深刻的，尤其在资产运营领域将打开一个全新的增量市场，而这一市场的规模将是空前的。

成式AI能够模拟人类的思维模式，通过对海量知识的学习和训练，以文本、语音、图片和视频等形式创造新的内容，而且这些内容创造的边际成本很低，如果是在专业的知识库内进行训练，生成式AI则意味着机器将以更便宜、更快捷，以及更专业的方式与客户进行交互，而且这种交互将直接作用于金融产品成交和转化的环节，打通了从数字化基础设施建设投入到见到成效的最后一公里。

在生成式AI应用方面，举例来看，银行的理财客户经理可以直接与生成式AI助手进行自然语言交互，询问与客户的联络情况，包括上次联系情况、客户持有产品、近期交易状况等，并在此基础上，由AI推测客户偏好的产品类型，给出推荐产品和产品对比。在这种情况下，客户经理不需要具备大量专业化、数字化工具的使用技巧，并用这些工具完成很多从0到1的信息加工，而只需要问正确的问题，由机器负责完成从0到1的信息加工工作，此时客户经理只需进行判断评估、做少量修改就可以。

面临挑战

代发薪业务在银行中的地位逐渐凸显，其客户基础之广泛，以及流水资金的持续性，理应为银行带来巨大的市场机会。但事与愿违，银行在代发薪业务中并未如预期那样获得显著的收益。

代发客户虽然拥有稳定的工资收入，但他们的财务需求和理财观念多种多样。有的客户重视资金的流动性，选择将资金放在一些可以随时提取的账户中；有的客户则更看重长期的投资回报，倾向于将资金投入到股票、基金等长期投资工具中。这种多样化的客户需求使银行很难为其量身打造合适的金融产品。

此外，代发客户在银行的知名度并不高。尽管他们是财富管理业务的天然优质客户，但由于历史原因、产品策略或市场定位等因素，银行往往未能充分挖掘这一客群的潜力，导致了客户触达难、产品转化率低的问题。

随着金融市场的开放，代发客户有了更多的理财选择，不再局限于传统银行的产品。更多的投资机会、新兴的金融工具和其他金融创新产品都为代发客户提供了更广阔的投资空间，使银行的代发薪业务面临更大的竞争压力。

同时，银行内部没有形成一套完善的闭环体系，无法对客户进行效果评估。如果没有效果评估，很多机构AUM涨了都不知道怎么涨的。同理，当AUM降了，也不知道到底是因为市场环境发生了变化，还是运营策略出现了问题，无法对银行的决策形成有效指导。

尽管代发客户是银行财富管理业务的潜在黄金客户群，但由于各种原因，银行仍然面临诸多挑战。要想真正利用这一客群的优势，银行需要更加精准地了解客户需求，加强与客户的沟通与合作，推出更有竞争力的产品和服务，提高自己在数字化时代的竞争能力，从而为代发客户提供更好的金融服务，并获得更高的市场份额。

应用技术与实施过程

某国有大行省分行有百万级的代发客群，希望有效利用这些客户发展财富管理业务，但转化率一直不是很理想。百融云创派出了多位专家组成财富管理“掘金队”，他们带着百融云创数智化财富管理解决方案来寻求破局之策。

表面看财富管理属于零售业务，但是如果不举全行之力，对多个部门和系统进行一次系统把脉，业务将很难展开。

百融云创专家队在几天内集中邀约行方人员，进行调研。陆续把银行IT系统、业务系统、产品层面的现状进行一次摸排，产品有哪些、权益有哪些、触客的渠道、客户的情况等等，把这些分散在不同系统和业务线的信息汇总起来，对这个“沉睡金矿”的物理环境做全面的勘察。

经过更深一层的分析，发现该行客户运营层面没有形成闭环运营机制。在整个业务流程中存在很多断点，也缺乏有效的效果反馈机制，使得代发留存率处于较低的水平。专家队认为，这些问题只是表象，根本原因在于没有形成一个客户洞察—智能策略—运营—敏捷迭代的动态闭环。就好像静止的自行车无法直立，但跑起来就可以。

一个施工蓝图逐渐成型，专家队认为要打造一个动态的反馈体系，让客户流、策略流、资金流在一个可反馈的系统中流动起来，通过数智化的沉淀形成“飞轮效应”，不断的迭代和升级，最终实现留存率和AUM的提升。

首先是洞察客户，方案的起点是客户。

这百万级的代发客户既真实又虚拟。说真实，是因为他们在银行系统中真实存在；说虚拟，是因在交易环节上就成为了“消失的她”。

专家队认为，要把隐藏在账户背后的客群“还原出来”，将银行与代发客户的账户关系转化为客户关系。

专家队从客群和企业两个方面切入，用数智化的手段围绕客户基本属性、财富属性、企业属性等维度，从上百个视角提炼出多种指标特征，雕刻出代发客群的大体轮廓，将其投资心理画像投射出来，以此来实现理财产品、服务和营销的精益化。

比如一家企业集中在10和20号发工资，大约3-4成的客户在领完工资后就把大部分资金转移出去，那么在这两个时间段进行营销效果就非常显著。还有面对不同的用户，高科技企业员工高端消费的贷款需求会高一些，而一些劳动密集型企业的员工，对银行的活动、权益比较敏感，这些都是在客群分析中能够精准捕捉的线索。

有了清晰的客群“光谱”，为客户分层铺平了道路。专家队将客群进行分层，共分出12个细分客群，通过搭建营销响应等模型识别出高潜力客户，排列营销优先级。完成精细化的客户分层，将单个、零散的客户以共性化的特征凝聚成客户流，为后续的营销和运营环节提供了抓手。

其次是制定策略，策略是整个方案的发力点。

根据过去的经验和智能算法，专家队设计了行为断点和资金流两大主题策略。比如在行为断点方面，当客户在浏览理财产品但是没有购买，背后原因是什么，后续怎么维系感情，才能更好促进转化。在资金流方面，当客户资金流有较大的变化时，搭配怎样的渠道、权益和资源会更有成效？围绕这两大主题，专家队通过设置大量单条策略和策略组，调动银行金融产品、权益活动、人力资源和内容运营的工具箱，以正确的时间、合适的渠道、适当的方式、精准的产品去触达目标客群。

事实上，无论是客户分层还是策略的制定，大部分银行均做了大量的工作，但结果却差强人意。那么百融云创的方案又有何特别之处呢？答案就在闭环反馈。

IBM提出过一个观点：没有时间和精力把事情一次就做对，却有时间和精力重复一次次做同一件事情。

百融云创基于数智手段，构建了客户洞察—智能策略—常态运营—敏捷迭代的动态反馈闭环。闭环反馈为什么如此重要？是因为一方面它能够实现策略的敏捷迭代，让策略充满了生命力；另一方面它让效果评估成为可能。

再次是敏捷替代，真正做到让策略“活起来”。

专家队将每个策略都设置了成功准则，通过ABtest测试对比执行组、对照组的成效。通过策略评估看板，评估每一条策略到底有没有起到作用，起到了多少作用。如果策略执行下去发现效果是负的，继续做下去会在错误的道路上越走越远，那么就及时舍弃这个策略。如果某个策略被验证是一个好的策略，那就持续多次迭代，沉淀到行方。

比如针对产品浏览未购买的客群，制定了某个策略执行一段时间后发现效果并不显著。专家队根据触客效果，经过算法模型分析后发现，该客群中复购客户是小白客户转化率的7-8倍，如果调整不同的外呼方式，将AI外呼与人工外呼资源进行重新分配，效果将大大改善。随即，专家队及时调整策略，转化率果然得到大幅提升。

此外，话术策略的迭代也非常重要。专家队有多人拥有丰富的金融工作经验，对于话术有独到的心得。在某个触客策略下，行方打通100多个电话，大约只有10名客户加上行方的企微。专家队升级策略，通过调整话术，设置加企微的后续权益。两周之后这个数字达到30，整整提升了3倍。

每周，专家队都会对策略效果进行反复讨论，针对数以万条的策略，进行调优和升级。不仅是单条策略，专家队也非常重视策略组的构建。比如在某个外呼场景中，在经过一年多的时间、百余次的尝试后，专家队从上千个策略组合中找到了最佳拍档。闭环反馈的意义在于，能够在人的经验之外，通过数智手段提供崭新洞见，让策略“活”起来。

如何进行效果评估？要从从终点看起点。

效果评估为什么重要？如果没有效果评估，很多机构AUM涨了都不知道怎么涨的。同理，当AUM降了，也不知道到底是因为市场环境发生了变化，还是运营策略出现了问题。因为没有形成闭环，对于金融机构来说，无法对中间环节做精准分析，与其做过程的分析，还不如多做一些活动，毕竟大力出奇迹，总会有一些效果。

在百融云创所构建的闭环反馈体系中，处处都为效果评估埋下了伏笔。从发起活动、触客到营销转化的整个业务流程中，不管是通过发短信、打电话、或者APP推送，每个环节都设置了信息采集点，通过数据漏斗一层一层分析，AUM是怎么涨的或是怎么降的，到底是哪个环节对效果产生了影响，又产生了多大的影响，这些问题都将明明白白，为行方的决策提供重要支撑。

更为令人印象深刻的是，百融云创所取得的所有这些成果，都是完全依赖行内信息实现的。这一点凸显了百融云创在利用内部资源方面的能力，也证明了其解决方案的实用性和针对性。无需额外引入外部信息或资源，百融云创就能够为客户带来显著的业务成果，这无疑是一个巨大的优势。

百融云创所实施的这套闭环反馈体系已经在行方全面跑通，并且为其财富管理业务形成了稳定和持久的运营机制。这不仅为行方提供了一个有效的工具，帮助其更好地理解和管理业务，同时也为百融云创自身赢得了极大的声誉和市场份额。

行业变化

在百融云创所构建的闭环反馈体系中，处处都为效果评估埋下了伏笔。从发起活动、触客到营销转化的整个业务流程中，不管是通过发短信、打电话、或者APP推送，每个环节都设置了信息采集点，通过数据漏斗一层一层分析，AUM是怎么涨的或是怎么降的，到底是哪个环节对效果产生了影响，又产生了多大的影响，这些问题都将明明白白，为行方的决策提供重要支撑。

百融云创以成果论英雄，为结果负责。为了让策略“活起来”，百融云创采用了调整不同的外呼方式，将AI外呼与人工外呼资源进行重新分配，效果将大大改善，升级策略，迭代触客话术，效果也得到了显著提升。该项目形成30万个营销线索，人均提升产品数达到1.8个，代发留存率从原来的14%提升到16%，AUM年增量超20亿。值得一提的是，这些所有的成果完全是依赖行内信息实现的。这一套解决方案已经在行方全面跑通，助力行方财富管理业务形成常态化运营机制。

关于企业

·百融云创

作为一站式服务的AI科技领航者，百融云创深耕NLP、隐私计算、机器学习和云计算等前沿科技，打造了决策式AI和生成式AI两种相辅相成的AI技术方案，并提出MaaS（模型即服务）+BaaS（业务即服务）的服务模式，推动AI在垂直行业的普惠化发展。百融云创基于长期对行业的理解和洞察，沉淀下深厚且独有的行业Know-How，将行业Know-How与AI技术进行有机结合，重点围绕提升决策分析能力、提升资产运营效率两大主线，帮助垂直行业完成数智化发展，实现全面赋能。  点击文末“阅读原文”链接，还可了解更多“百融云创”信息。

★以上由百融云创投递申报的项目案例，最终将会角逐由数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项。

该榜单奖项最终将于11月14日以下活动中进行榜单的首发与奖项的颁发，欢迎报名莅临现场：