金融行业是当本年夜数据、人工智能运用最广、最深的领域之一。
随着数据仓库和数据科学的发展，以银行为代表的金融行业企业拥有了海量数据，应运而生了金融领域的大数据剖析、智能营销等大数据和人工智能的运用。
个中针对存量客户的智能营销成为银行业的一项主要策略。

有数据显示，每开拓1位新顾客所花费的本钱要比掩护1位现有客户的本钱赶过5倍之多。
对付存量客户较大的网点，深度挖掘存量资源，提升客户层级，能快速有效地提升网点产能，其本钱较开拓新客户更为经济。

那么究竟如何利用AI赋能银行，激活存量客户，实现风雅化营销呢？

一、银行业营销现状及痛点

1、客户洞察难

银行客户数量弘大，且客户信息不全，每每只是根据客户在本行的资金账目情形、交易记录等认知客户，导致无法对客户进行风雅化管理以及准确挖掘客户需求，短缺对客户的标准化、模块化的高阶数据剖析模型以知足深入洞察客户的潜在需求，而目前的智能化数据做事的功能较为大略，仍有较大的提升空间

2、 营销自动化难

目前银行的营销活动对人的依赖很大，数字化营销系统未与渠道/权柄系统完备打通，无法进行自动化营销。
比如活动过程中，权柄的发放仍须要人工批量通报给权柄系统；须要人工批量通报给各个渠道等情形。

3、 渠道运营难

渠道协同管理差，给客户带来不好的用户体验，短缺统一的跨渠道、跨活动策划的管理平台以及针对活动效果监控与自动化实行的体系

二、AI赋能，助力银行实现数字化营销

借助AI技能，针对银行存量客户的营销，可以从客户画像、智能推举、风险评估、客户关怀四个方面发力。

（一）客户画像

利用AI技能，大模型的利用对银行存量客户进行画像，是实现精准营销的第一步。
通过对客户信息的网络、剖析和挖掘，可以提取出客户的特色、偏好和需求，从而构建出完全的客户画像。
客户画像可以帮助银行更好地理解客户需求，为推举得当的金融产品和做事供应依据。

在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行客户画像：

数据网络：网络客户的基本信息、资产状况、交易记录、信用状况等数据。

特色提取：利用AI技能对网络的数据进行剖析，提取出客户的特色和偏好。

分类和聚类：根据提取出的客户特色，利用AI技能进行分类和聚类，将客户划分为不同的群体。

画像构建：为每个群体构建相应的客户画像，包括客户的职业、收入、家庭状况、风险偏好等信息。

（二）智能推举

基于客户画像，银行可以利用AI技能进行智能推举，为每个客户供应个性化的金融产品和做事。
智能推举系统可以根据客户的特色和需求，自动筛选出符合条件的金融产品和做事，并向客户推举。

在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行智能推举：

确定推举目标：明确要推举的金融产品和做事类型，例如个人贷款、信用卡、理财产品等。
制订推举规则：根据客户画像和金融产品特点，制订相应的推举规则。
例如，对付高净值的客户，可以推抬高收益的理财产品；对付有短期资金需求的客户，可以推举短期高流动性的理财产品。
构建推举模型：通过引入自动化数据建模平台构建推举模型，根据客户的特色和需求进行个性化推举。
实时调度：通过跟踪客户的反馈和行为，实时调度推举模型，提高推举准确度和客户满意度。

（三）风险评估

利用AI技能对银行存量客户进行风险评估，可以帮助银行更好地理解客户的信用状况和风险偏好，为供应个性化的金融产品和做事供应依据。
同时，风险评估还可以帮助银行识别潜在的风险点，采纳相应的风险掌握方法。

在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行风险评估：

数据网络：网络客户的信用状况、交易记录、资产状况等数据。

特色剖析：利用AI技能对网络的数据进行剖析，提取出与风险干系的特色。

模型构建：利用提取的特色构建风险评估模型，可以采取机器学习、深度学习等技能。

评估与调度：根据构建的模型对客户进行风险评估，并根据实际情形进行实时调度和优化。

运用与监控：将风险评估结果运用于金融产品和做事的设计、审批、风控等环节中，并监控风险变革情形，及时采纳相应的风险掌握方法。

（四）客户关怀

利用AI技能进行客户关怀，可以帮助银行提高客户满意度和忠实度。
通过智能语音交互、短信推送等办法，银行可以向客户供应个性化的关怀做事，例如生日祝福、节日祝福、优惠活动等。
同时，还可以通过智能客服办理客户的问题和疑虑，提高客户做事效率和质量。

在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行客户关怀：

数据网络：网络客户的个人信息、交易记录等数据。

需求剖析：利用AI技能对网络的数据进行剖析，提取出客户需求和偏好。

关怀方案制订：根据客户需求和偏好制订关怀方案，包括祝福内容、优惠活动等。

三、新一代AI营销工具，提升存量客户业务效益近30倍

作为“新一代数字化技能做事专家”,飞算科技多年来深耕于数字技能和人工智能技能领域,针对银行等金融客户所面临的的私域存量客户的代价挖掘与营销问题，供应了包含客户画像、营销活动管理、渠道协同管理在内的整体的办理方案。
个中推出的海内首款业务职员可利用的零门槛建模工具—AI.Modeler建模机器人，覆盖数据探索、自动特色工程、模型探索实验、模型可阐明性以及低延迟的一键支配和上线的全生命周期,通过自动化的办法,帮助企业以最低本钱、最快速率完成数据建模和运用全流程。

在某大型银行做事项目中，成功帮助该行理财经理业务效果提升近30倍。
在实际实行营销的3万多名客户中，通过AI.Modeler建模的营销转化率为专家模型的7.9倍，且均匀购买金额为专家组的3.6倍。

截至目前，飞算科技已为包括金融、医疗、制造、零售等在内的八大行业的上百家机构供应了技能做事，加速其数字化转型进程。
随着技能的精进，作为国家级高新技能企业，飞算科技一起走来名誉不断，接连斩获“国家鼓励的软件企业”、“中国数字化打破实践奖”、“信创领军企业”、“信创飞越产品”、“软件行业打破性技能成果奖”、“信创产品认证”、“数字化转型精良企业”、“精良软件产品”、等多个奖项。
且凭借着中国原创的科技，飞算科技已经得到包括图灵奖得主大卫•帕特森、中国工程院院士倪光南等中美六大院士认可和高度评价。

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