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某國有大行是金融市場和零售金融領域的排頭兵，近年來，該行大力深耕零售業(yè)務，取得豐碩的成績的同時，也面臨著一些轉型中的挑戰(zhàn)。一方面，在年度消費貸業(yè)務凈增目標和余額增速的雙重考驗下，行方的非房消費貸業(yè)務面臨較大增長壓力；一方面，消費信貸客群在行方的存量客戶規(guī)模中占比極低，可以說絕大部分客戶并沒有被有效挖掘。
為此，該行也進行了大量工作，然而由于工作都是圍繞優(yōu)質客群展開，這就導致了客群總量低和客戶響應度低的“雙低局面”。該行意識到，當前的客戶營銷體系存在很多不足之處，首先大量存量客戶分布在不同的系統(tǒng)、渠道和業(yè)務線中，導致嚴重的數(shù)據(jù)割裂，無法構建一個全行級別的數(shù)據(jù)挖掘體系，進而無法從全行業(yè)務聯(lián)動的各視角全面了解行內存量客戶的全貌。同時在思維上，還未能針對零售業(yè)務形成一整套清晰的方法論，導致行方戰(zhàn)略和執(zhí)行層面無法形成有效合力。
為推動零售金融進一步發(fā)展，該行將這一難題交由金融數(shù)智化優(yōu)質合作伙伴百融云創(chuàng)來解決。經過調研，百融云創(chuàng)認為該行要順應存量時代趨勢，借助數(shù)字化力量，搭建一套客戶智能營銷體系，利用數(shù)字化引導銀行實現(xiàn)一個重要轉變——從無意識管理、無差別營銷到客戶的科學經營，將二八原則發(fā)揮到極致，以最小資源投入獲取最大的收益。并開展客戶的精細化運營，增加客戶的黏性和價值，進而加快數(shù)智化轉型的步伐。
百融云創(chuàng)針對該行零售業(yè)務進行了全方位的診斷，總結出3點核心挑戰(zhàn)：第一，在存量客戶價值挖掘過程中，行方已有的、小范圍測試效果欠缺，轉化率未達預期；第二，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘流程缺乏體系化的方法論與建模技術；第三，此次項目著眼于全行級別，對多團隊協(xié)作與信息交圈的要求更高、更嚴格，對跨業(yè)務線、跨系統(tǒng)和跨體系的數(shù)據(jù)挖掘也提出了更高要求。
最終，百融云創(chuàng)協(xié)助行方完成全行范圍內零售業(yè)務增益項目的方法論研究，定制的AI模型包括儲蓄、資管等9類場景累計逾500個特征函數(shù)：這意味著限制該行模型功能的“天花板”被直接打開——全部客群模型的KS均在0.35-0.55之間，對象區(qū)分能力強而穩(wěn)定，該行營銷轉化率可提升2至3倍。通過此項目，百融云創(chuàng)與該行催生出更多長期合作，如相關業(yè)務條線模型持續(xù)更新、迭代優(yōu)化、全行級別特征工程等。
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