业务创新 | 银行数智化转型赋能首都智慧金融——基于数智化运营体系方案的研究

文 / 北京农商银行 郭世龙  路明

随着商业银行迈入智慧金融时代，应用大数据、人工智能等数智化技术已成为商业银行提升业务规模、增强客户黏性的重要手段。北京农商银行积极探索和创新个人客户营销策略，旨在提升客户满意度和忠诚度，进而实现业务的可持续发展。

1.个人客户营销系统发展现状

北京农商银行的个人客户营销系统采取了多元化的策略。首先，通过综合运用传统营销方式，如电访、面访及微信等方式，实现了对客户的广泛覆盖和即时互动。其次，基于对客户数据的深入分析，银行实施了精准营销策略，通过洞察客户的消费行为、偏好和需求，推出定制化的金融产品和服务，以增强客户忠诚度和满意度。同时，充分利用移动互联网的普及，深度挖掘线上渠道，通过App推送、微信公众号等方式，实现与客户的实时互动和信息传递，这种线上营销方式不仅降低了营销成本，还提高了营销效率，使得银行能够更快速、更精准地触达目标客户。最后，在电销领域，引入电销外呼平台和自动化外呼技术，利用大数据和人工智能技术实现客户信息的自动筛选和拨打，能够更快速地收集客户反馈和意见，为后续的营销策略调整提供有力支持。

2.当前营销模式存在的问题

目前银行在营销活动的实施中面临诸多挑战，特别是在目标客群的识别、多系统整合、活动执行与监控、成本收益分析以及数据智能决策等方面。通过对个人客户营销的现状进行深入分析，当前营销模式普遍存在的典型问题与挑战如下。

一是个人客户营销系统建设分散。个人客户营销系统建设整合不足，线上线下营销活动各自开展，营销活动与行内积分、权益、非金融服务、客户参与活动等串联不够，无法形成合力。

二是营销策略统一调度不足。缺乏针对新客户忠诚度提升、老客户交叉销售和价值提升、流失客户挽回等客户生命周期运营策略的全面部署。客户营销和维护工作依然主要依赖支行和各渠道端分散开展，导致部分客户被过度营销，而部分潜在客户则被忽视。

三是成本收益分析不完善。个人客户营销活动的成本收益没有测算闭环，活动业绩无法直接获取，无法准确开展成本收益分析和策略迭代。

四是数据底座不完善。如客户行为数据的采集仍不全面，客户权益兑换的数据尚未采集；业务数据方面，客户交易流水未系统化整理，缺乏客户维度全业务视图，业务数据仍然较为分散。这种数据的不完善性直接影响了银行在客户画像、行为分析、精准营销等方面的能力。

五是智能决策能力缺失。缺乏对用户、权益、触点、流量分发的相关数据及模型智能决策能力。这导致在营销策略的制定和执行上缺乏科学性和精准性，运营效果上有待提升。

智慧金融依托于互联网技术，运用大数据、人工智能、云计算等金融科技手段，旨在实现金融产品、风控、获客、服务的智慧化，具有透明性、便捷性、灵活性、即时性、高效性和安全性等特点。面对当前营销模式存在的问题，通过应用多维数据要素，进行数智化转型，构建全渠道服务矩阵，能够提升营销精准度，提供用户画像分层，实现由“聚焦客群营销”向“聚焦客群运营”转变，由“营销体系化不足”向“完整数字化运营体系”转变，由“单渠道运营”向“全渠道运营”转变，可有效解决现存问题，推动金融机构实现更高效、更智能的客户运营。

1.营销数智化转型的意义

传统的银行业务模式主要依赖于物理网点、人工服务和有限的产品线来为客户提供服务。然而，随着数字化和智能化技术的快速发展，客户的行为和需求也在不断变化，银行需要顺应数字经济发展规律，通过数据要素运用和数智化转型实现发展方式的革命性转变。营销数智化转型的必要性主要体现在满足全客群分层经营管理需要、支撑多层级客户经营体系以及打造线上和线下营销组合拳等方面。通过营销数智化转型，银行可以构建个人客户全客群数智化营销大脑，实现客户深度经营，从而提升客户综合贡献。

2.营销数智化转型的本质

银行实现营销数智化转型，要解决的核心问题是利用数字化手段实现客户洞察和持续运营。当前绝大部分银行数字化转型软、硬实力薄弱，战略转型困难重重。同时，银行以客户为中心的数智化运营体系基础薄弱。在孤岛运营模式下，部门壁垒高，场景联动差，缺乏全生命周期客户运营场景的统一规划，缺乏统一指标体系，不能保证全局最优ROI。

针对上述问题，首先要做到确定全行总体战略目标，随后调动组织积极性，打破部门墙，统一规划以客户为中心的全生命周期运营场景。修改老旧制度，重构指标体系，保证全局最优的客户与银行双赢。接着，促进行内联动，形成总行策略库，指导支行运营；形成数据流、决策流、场景流闭环，运用一个数据中心多租户（业务中心）模式支持总行、支行运营。此外也要注重效率，通过运营中台串接各部门场景，形成全生命周期循环优化机制；将所有运营要素上平台，提高沟通效率和开发效率。最后，通过专家模型精准挖掘商机，提高运营ROI，打通全行业务数据孤岛，构建运营活动效果A/B测试、提升自动化评估体系。

1.功能需求与系统建设

个人客户数智化营销平台定义为营销中台，是一个基于数据驱动的综合性营销管理系统。该系统向下深度连接数据底座，实现零售金融板块各类业务数据的集成。同时，它向上广泛连接多元化的客户营销触点，包括PC端、移动端等，形成全面的客户触达网络。此外，营销中台还与权益平台（含活动中心）平行对接，实现客户活动资源的集中管理和效果最大化。

在功能定位上，营销中台主要承担客户策略调度的核心职责。通过协调和管理下游各类触达渠道，营销中台能够形成分波段、分层次、多维度的客户触达策略，确保营销信息的精准传递。同时，作为全行个人客户营销活动的中枢，营销中台不仅支持单个客群的全流程营销活动，还能对全客群的营销策略进行调度和管理，为个人客户的分群分类经营和全生命周期管理提供强有力的系统支撑。

在具体实现上，个人客户营销平台根据功能特点被细分为数据分析、营销画布、权益货架、效果跟踪、营销运营决策看板、系统管理等七个功能模块。数据分析主要用于快速筛选和分析需要开展活动的目标客群，提供客户相关的标签数据、行为数据、交易数据、事件数据筛选和分析，支持用户根据需要进行灵活筛选；营销画布主要包括从活动创建、客群选择、营销策略、权益配置、触达渠道等全流程营销活动的统一管理与配置，实现多场景、多波段、多类型的客户全流程客户营销；权益货架是对营销活动中的客户权益进行归类、匹配、推送、统计；效果跟踪是营销活动发起后，通过与各个渠道系统的数据交互，实现营销活动数据的回传与跟踪，通过对数据的整合与统计，对营销活动达成情况进行多维度分析；营销运营决策看板对营销平台内开展的营销活动进行集中运营、监控、迭代，根据不同的营销场景，进行策略的分类和管理。这些模块相互交互、串联，共同构建了一个对个人客户营销活动进行部署、执行、触达、跟踪、分析、迭代和策略运营的全流程管理体系，实现了对个人客户营销活动的全面、高效和精准管理。

此外，还需对配套系统和数据支撑进行改造建设。营销活动分为批量营销和实时事件营销，需要行内数据平台进行支撑，尤其是要根据业务场景需求建设事件中心，支持开展多波段事件触发式营销；要对接权益平台、个人客户管理平台、手机银行、短信平台、外呼系统、柜面系统、小程序、叫号机系统以及各业务系统；对手机银行埋点优化，如在首页、生活页埋点，记录页面的点击量以及用户在每个页面停留的时间；在信用卡、理财、贷款等常用功能入口埋点，满足实时事件营销的数据要求；实时数据传回，如支持微信动账通知，理财签约、社保卡激活、信用卡激活等签约类产品数据实时传回。

2.体系持续运营要点

（1）夯实数据要素基础。在数智化转型的过程中，数据不仅是银行运营和业务决策的基础，更是推动银行创新、提高服务质量和增强竞争力的关键要素。银行需明确数据管理在其企业级架构中的核心战略地位，并建立高效的数据管理体系，确保数据的准确性和有效性，为银行的业务发展提供有力支持；要持续积累基础数据，通过持续不断地收集、整理和分析数据，构建出一个庞大的、全面且精准的数据资产库；要推动数据创造业务价值，传统的数据分析仅能支持被动决策，而智能化转型后的数据分析可以做到支持主动决策，创造更高的业务价值，在统计分析的基础上，进行预警分析和预测分析，并据此提出科学的优化方案。

（2）培养人才队伍。建立三支人才队伍，包括数据分析师、IT工程师和业务运营师。数据分析师运用大数据技术和分析工具对银行海量数据要素进行深度挖掘，为业务决策、风险管理和产品创新提供数据支持；IT工程师则负责银行信息技术系统的建设、维护和管理；业务运营师作为银行业务运营和管理的专业人员，将数据分析结果转化为具体业务策略和操作方案，通过协同数据分析师和IT工程师，推动银行业务的数智化转型。同时，完善的协同工作机制与晋升发展通道的畅通必不可少。通过实现数据标签化、运营平台化、流程数字化和结果的可视化，建立OT、DT、IT一体化团队，不断提升运营团队能力。最后，从留住人才的角度出发，应提供干事创业的平台和机会，加大核心数字化人才的物质激励力度，并设立相应的序列、岗位，确保晋升通道的畅通，为银行实现数智化转型奠定坚实的人才基础。

（3）运营平台数智化提升。完成首期运营平台的基础建设后，围绕用户全生命周期经营的节点，进行拉新、促活、客户日常维护；做收入、分期、提额等大零售的跨场景交叉营销，财富理财产品推荐，MGM分享裂变；接入机器学习AI模型做商机挖掘、商机决策、商机执行，使决策流、数据流、场景流，形成循环优化闭环。另外还可从以下五个维度持续提升。

建设更全面更体系的专家模型工厂。为实现业务决策的全面智能化，需构建一个更全面更体系的专家模型工厂，并在此基础上，为各个垂直业务部门赋能，设立部门级模型工厂。这些模型工厂应能够批量地提供体系化的决策支持工具，从而显著增强模型在业务实践中的效能，做到业务领域全覆盖，为各类业务场景提供全面而智能的决策支持。

建设更全面的特征库。在行内大数据平台的基础上开发建设营销特征库。该特征库涵盖用户特征、产品特征以及客户经理特征等多个维度，旨在为行内模型团队提供丰富的数据资源，以支持场景化营销建模的需求。同时，为进一步提升模型的影响因子丰富程度和关联度，针对多个业务场景，进行业务场景导向的体系化特征库构建，如表所示。

表  业务场景体系化的特征库

建设自动化规模化智能决策大脑体系。该体系将通过特征库AIGC平台自动化生产并上线数十万个行业特征，极大提升特征开发和模型生产效率；同时，借助专家模型AIGC管理平台，实现解决方案的标准化与模型的快速产品化，使业务人员能够便捷地调用模型，无需模型工程师介入。此外，智能模型策略平台将打通线上线下系统，提供全流程的智能决策支持，并构建高效的决策策略和调度体系。最后，通过专家模型可视化管理平台和自动监控与闭环优化平台，降低模型使用门槛，推动模型的应用与推广，并利用数据闭环实现模型的自动优化。

建设流量分发引擎，实现个性化推荐。依据业务需求和活动排期，将流量资源划分为保底流量池、竞争流量池和冷启动流量池，以满足不同活动的流量需求，并鼓励优质活动通过基于用户偏好的智能模型投放获取更多资源。其次，通过开发并上线智能流量分发算法，配置多种投放策略并进行效果验证，持续优化算法以提升流量分发的效率。同时，开发并迭代流量分发管理平台，实现资源位管理等核心功能。在流量分发的实施过程中，区分线上与线下的差异以提升触点效率。

建设总分联动体系，商机赋能一线客户经理展业。该体系基于首期运营中台强大的客群经营能力和AI模型商机挖掘能力，结合行为事件的构建，实现总部挖掘并分发商机及事件任务至分支行客户经理的展业工具及企业微信等客户端。商机包括通过AI模型输出的高阶分析预测结果以及基于客户行为事件和交易数据的虚拟构建数据。总分联动体系内，客户经理终端能展示客群及客户的全面信息、生命周期状态，并推送商机，实现销售过程线上化及数据回流，进而循环迭代优化模型商机挖掘。商机分配规则包括开发优先、服务优先和指定人员等方式，未来还将引入客户经理能力画像，实现商机的精准匹配与推荐，以提升展业效率和效果。

随着数字经济的蓬勃发展，新兴金融科技正逐步成为传统银行业务数字化转型的核心驱动力，农商银行承担着乡村振兴、普惠大众的重要责任，正迎来数字化转型的关键机遇期，这是其可实现弯道超车的重要节点。在金融服务乡村振兴的过程中，金融科技将逐步在满足农村地区金融服务需求、提升服务效率方面发挥重要作用。

未来，北京农商银行将采用开放式架构设计，积极融入数字化金融生态体系，发挥数据要素价值，旨在优化农村金融服务体验，提升智能服务水平，进一步促进首都农村经济的繁荣与发展，践行服务国家战略和服务实体经济的使命担当。

（此文刊发于《金融电子化》2024年10月上半月刊）