银行同业及金融科技公司智慧营销调研报告

智慧营销同业调研报告根据境内机构智慧营销领导小组7月22日召开的第一次会议要求，零售与公司智慧营销工作小组组织对智慧营销数字化专项取得一定突出成效的同业银行及在智慧营销领域有较好实施经验的科技厂商组织开展调研，现将调研情况汇报如下：一、典型银行调研宁波银行1、 宁波银行战略及核心竞争力宁波银行以“大银行做不好，小银行做不了”为经营策略，积极探索中小银行差异化的发展道路，持续积累在各个领域差异化的比较优势，努力将公司打造成中国银行业中一家具备核心竞争力，在细分市场客户服务上具备比较优势的优秀商业银行。以“熟悉的市场，了解的客户”为准入原则，持续深化公司银行、零售公司、个人银行、财富管理、私人银行、信用卡、金融市场、投资银行、资产托管、票据业务等利润中心建设，提升永赢基金、永赢租赁、亍银理财的可持续发展能力，形成更加多元化的盈利布局，以更好地适应银行业科技化、市场化、国际化的发展趋势。以“支持实体、服务中小”为经营宗旨，持续完善产品、优化流程’提升服务，争取在各个业务触点都能为客户提供优质便捷的金融服务，积极支持实体经济发展，不断加大对中小企业转型升级的支持力度，持续提升普惠金融服务的质效以“融合创新、转型升级”为发展方向，将金融科技作为银行最重要的生产力之一，加强投入，提升水平。经过持之以恒的努力，公司的金融科技支撑能力已经在同类银行中建立起比较优势，可以支撑下阶段银行各项业务的持续拓展和转型升级。2、 宁波银行近年突出成绩及亮点各利润中心的可持续发展能力不断增强。公司各利润中心坚持为客户创造价值的理念，进一步明确在细分市场中的业务策略，在金融科技的推动下，商业模式在持续完善升级，正在逐步建立差异化的比较优势，发展的可持续性不断增强。尤其是大零售业务、中间业务的收入占比在不断提高，推动公司盈利结构的持续优化。在子公司方面，2019年宇银理财有限责任公司正式开业，成为国内首家开业的城商行理财子公司，为资产管理业务的可持续发展奠定良好基础：永赢基金在管理规模和产品收益方面表现良好，市场影响力在进一步提升；永赢租赁经营管理情况良好，发展的可持续性不断增强。比较优势在服务实体经济过程中持续积累。银行只有在服务实体经济的过程中，才能真正形成差异化的比较优势。2019年，公司在坚持推进“211”工程的基础上，计划通过三到五年的努力，实现“123”客户覆盖率的标，即每家分行个人银行实现本地户籍人口数10%覆盖零售公司实现小微企业LI标客户20%覆盖，公司银行实现规上企业30%覆盖，努力增加基础客户总量，加速银行与实体经济的融合。2019年，公司扎实贯彻政府和监管部门要求，持续加大资源倾斜，将小微企业、民营企业、制造业和进出口企业作为服务重点，发挥银行专业优势，为客户提供综合金融服务，为客户创造价值。确保合规经营，风险管理能力在继续提升。银行内外部经营环境瞬息万变，只有坚持合规、稳健，才能行稳致远。2019年，公司持续完善全面风险管理体系，确保将合规经营理念融入到银行经营管理的方方面面，在坚定实施既有风控措施的基础上，不断重检风险管理措施的针对性和有效性，通过穿行测试、流程回检，确保措施落实到位。同时，公司加大金融科技在风险管理上的应用，不断提升风险管理的系统化、数字化、智能化水平。截至2019年末，公司不良贷款率0.78%,继续在行业中保持较低水平金融科技融合创新，业务发展支撑有力。公司持续加大资源投入，推进科技系统建设金融科技的支撑能力在增强。通过十多年的持续积累和投入，公司金融科技在同类银行中处于领先水平。面对行业科技化浪潮，公司积极探索大数据、云计算、人工智能、生物识别等新技术的实践运用，推动金融与科技的融合创新，不断挖掘新的业务模式和特色产品服务。2019年，公司按照国内领先、国际接轨标准建设的新数据中心已正式启用，和公司原有的数据中心组成双活架构，系统支撑能力显著增强，业务连续性更有保障，有力支撑了公司各项业务持续发展3、零售智慧营销体系建设现状系统建设方面：宇波银行当前已建成客户尖系管理系统（CRM）、埋点系统、标签系统、数字化营销平台、大数据中台等相矢业务系统，作为零售业务发展的系统支撑力量；同时，为加强对数据资产的应用，行内已建成大数据建模分析团队，该团队下挂科技条线，成员约20人左右，口前在业务方面的应用及交义融合还有待进一步提升。在客户经营及营销管理方面，口前主要通过CRM系统承担全部功能，因此UBUCRM系统内下挂系统功能模块较为冗余，系统承载功能过于沉重零售获客方面：CRM系统内有约处00万潜在客户，主要通过分支行导入。分支行通过网点周边沙龙活动，异业合作等形式获取客户信息后导入系统（包含客户名称及手机号码即可导入），但忖前对该部分潜在客群的价值挖掘基本还处于空白。宇波银行通过自己的资产类钩子产品带动财富类客户获客，可通过白领通等产品实现账户开立及业务办理，在获客同时实现业务落地，同时开展交义营销可通过渠道反哺财富业务发展。智慧营销方面：LI前正在聘请金融壹账通公司组织开展行内业务系统及基础数据咨询项LI,评估行内现有各业务系统现状及数据情况，对于各业务系统的功能边界、交互尖系等进行识别及重新定位，对行内现有数据情况进行梳理摸排及挖掘，为下一步智慧营销体系系统建设及数据整合挖掘提供较为坚实的基础。（二）平安银行1、 平安银行零售转型战略及核心竞争力数字化银行、生态银行、平台银行，是平安银行零售转型战略在新阶段的具体着力点，这家银行通过数据驱动、融入生态、开放互联，打造“中国最卓越、全球领先的智能化零售银行”。打造国内领先的数字化银行，以科技促质效。通过不断加强人工智能、商业智能在企业经营的应用深度和广度，用数据驱动代替经验驱动；通过建设全面数据化经营能力，打造全新的、颠覆式的经营模式和管理方法。具体来说，就是“三个三”目标：在决策层面实现“三先”，即“先知、先觉、先行”；在经营方面实现“三提”，即“提效益’提效率、提产能”；在管理方面实现“三降”，即“降成本、降风险、降人力”。构建覆盖客户全旅程的生态银行，以协同固城墙。配合集团“金融+生态”战略，平安银行将进一步发挥客户多、数据多、场景多的优势，助力各类新模式落地，推动集团生态圈构建。在此过程中，将银行服务嵌入到各类生态场景中，实现从服务端到金融端的闭环，覆盖客户全生命旅程，实现科技赋能生态、生态反哺金融。搭建互联互通的平台银行，以开放享共赢。不论是集团内部的平台类公司，还是外部B端、G端的平台合作方，都是我们接下来要重点对接的合作伙伴，通过开放银行方式实现批量化获客、场景化经营。对于客户而言，金融服务将成为基础设施，无感、便捷；对于合作双方而言，客户经营效率和客户价值都将实现进一步提升。2、 近年零售业务突出成绩及亮点平安持续推进零售业务变革转型，全面践行数据化经营理念，全力发展“基础零售、私行财富、消费金融”3大业务模块，提升“风险控制、成本控制”2大核心能力，构建“1大生态”驱动融合，全力打造“中国最卓越、全球领先的智能化零售银行”。基础零售。以全渠道获客及全场景经营为LI标，从“获客户”转向“获用户”，建设智能主账户，打造集团综合金融的线上线下流量入口，在传统金融场景与新建生活场景的基础上，推动落实用户的综合化、漏斗式经营私行财富。秉持资产配置理念，打造1名PB（PrivateBanker,私行金融顾问）加N个专家团队的“1+N”线上线下经营模式，推动实现私行客户服务半径及专业程度的最优化。开放产品平台，在风险内嵌的基础上，借助集团资源及公私联动，多元化引入优质资产，满足客户多样化的投资需求。消费金融。深化信用卡、“新一贷”和汽融业务“三大尖兵”的引领作用，通过产品多元化、流程线上化、业务平台化，不断推动模式创新，促进业务持续较快增长。3、零售智慧营销体系建设现状平安银行全面推进数据化经营、全面防控金融风险，全面提升服务实体经济能力。智能便捷的零售银行。平安银行以科技赋能零售业务转型，着力打造更便捷、更智能、更全面的金融服务。在线下推出“轻型化、社区化、智能化、多元化”的零售新门店，在线上不断迭代优化口袋银行APP,并通过线上线下融合的智能0M0(OnlineMergeOffline)服务体系，将客户的口袋银行APP与零售新门店无缝对接，实现了多种服务场景的线上线下融合同时，以全面AI化的AIBank为内核，构建开放银行生态，提升数据化经营能力，为客户提供一体化、无缝化、便捷化的极致体验。卓越领先的金融科技。平安银行以科技驱动战略转型，持续将科技引领到纵深推进，科技赋能业务成效凸显。通过科技手段创新业务模式、升级传统业务、促进智慧管理、提升队伍产能。依托集团核心技术，持续深化大数据、区块链、人工智能、云计算、生物识别等前沿科技与应用场景的融合，实现“技术引领”；坚持科技赋能金融，通过不断优化升级面向个人、公司、小微企业和金融同业客户的口袋银行、口袋财务、小企业数字金融和“行e通”等服务模式和平台，实现“模式和平台”引领o科技投入方面,2019年平安银行IT资本性支出及费用投入同比增长338%,科技人员(含外包)较上年末增长超过34%。研发交付方面，通过科技研发模式变革，打通从需求到投产的研发全过程，提升IT快速交付能力，一大批重点业务项目相继按期投产，使本行的金融产品服务更加智能高效、稳定可靠数据化经营方面，重点实施了数据治理、数据中台、AI平台三大科技项U群建平台建设方面，加快技术转型，全面提升科技对业务发展的基础支撑能力；加强银行私有云平台、分布式PaaS平台开放平台、区块链平台等基础技术平台的建设；并通过广泛运用各类工具，持续提高测试、生产监控、应用部署等领域的自动化水平。创新应用方面，依托平安集团核心技术和资源，利用人工智能、云计算、区块链及物联网等新技术赋能业务，持续提升客户体验、完善风控体系、优化运营效率及促进智慧管理。（三） 南京银行建立适应零售业务发展特点的数据治理机制流程，为客户精细管理和精准服务提供数据支撑；依托大数据技术，推进零售客户标签体系建设，完善客户画像与行为分析，探索千人千面营销服务模式；驾驭人工智能，布局智慧金融，推出全流程智能投顾服务，为客户资产配置提供更专业的系统数据支撑。在大零售战略引领下，南京银行坚持服务中端消费金融客户群体的差异化发展定位，全力打造线下直销和线上创新双引擎驱动的业务模式，线下深入开展细分市场场景布局，通过场景营销、社群营销、价值营销和口碑营销，持续提升渠道集约的核心直销业务特色优势；线上按照“借外力、磨技术、强自营”的线上业务发展策略，稳步推进互联网消费金融业务创新，在3C消费、电商购物、旅游等线上消费场景中嵌入互联网消费信贷产品，迅速打造互联网营销、风控和运营技术，构建互联网消费金融业务自主技术专长。在营销管理方面，南京银行建立了以“客户管理、营销管理、绩效管理、数据管理”为核心的大零售营销管理平台，实现了“全客户、全渠道、全数据、全产品、全用户”的功能覆盖。大零售营销管理平台依托智能营销、场景营销、客户生命周期管理、管理支撑、员工体验、产品创新六大科技赋能，构建前中后台三位一体的IT系统架构，打造全行零售营销管理中枢。随着大零售战略转型的不断深入，南京银行将进一步完善全量客户服务管理体系，强化场景化、立体化的营销服务模式，完善数字化、智能化的运营管理体系，打造平台化、社区化的经营服务生态 ，推动共孕化、开放化的经营发展模式，致力成为零售客户及其家庭一生的金融伙伴o（四） 兴业银行通过六大平台打造涵盖客户管理、营销管理、数据管理的全周期客户运营体系，系统平台包括客户经理移动工作台、分析型客户尖系管理系统、知声鸟微信营销沟通平台、运营互动策略平台、用户运营分析平台、移动应用分析平台。其中运营策略互动平台基于标签和II标客群，制定营销策略和活动内容，实现对营销事前、事中、事后的管理，支持对营销过程的实时监控和营销成效数据分析，平台主要基于微信生态，通过微信公众号筛选客群推送活动，可以采集客户的行为轨迹。客户经理移动工作台基于小程序实现，功能类似CRMAPP,整合行内客户数据，为客户经理提供服务。微信营销沟通平台也是基于小程序，主要实现与微信端社交生态的客户互动营销。此外，兴业银行亦引入机器学习平台，主要在产品和客户画像方面进行聚类分析和建模应用，辅助客户智能化营销。优化LI标客户筛选和 .定过程，为了更精准的筛出需求潜在客户进行营销，新增A/BTest功能，选择最优策略，,建立数据驱动、持续不断优化的闭环过程，并且依靠模型算法功能，按客户标签聚类特性放大同类客群。再结合业务人员在各自板块的长期经验，进一步以预测标签与事实标签精准确定LI标客群。根据系统上线后的数据分析，在部署数字化经营服务平台后提升约25%的客户转化率。在传统营销过程中，即便是偏离了期初的预估，也很难及时被发现，进而也无法进行及时调整，但基于AI与大数据技术，营销结果实时回流分析，从而在偏离中迅速调整策略。（五）农业银行零售营销数字化转型的重点在于“客户洞察能力的提升、客户个性化服务能力的提升、客户场景化服务能力的提升、产品服务触达能力的提升”。为此，农行建设个人客户画像系统，将大数据所蕴含的丰富信息转换为可辨识、可共享、可应用的标签，围绕客户建立资产、风险、行为等标签视图，全面、深入、准确地描绘千人千面的客户特征，以实现全面深入了解客户，实施精细化、精准化的分层分群营销的目标，为客户精准地提供个性化服务、场景化服务。建设统一“1+7+N个人客户视图及画像服务体系，构建7大主题，即自然主题、资产主题、负债主题、风险主题、交易主题、行为主题、价值主题，提供客户识别、精准营销、客户预测、增值服务、风险防控等服务场景，从而形成数据驱动的客户画像应用、智慧营销模式以及运营优化策略，加速数据价值转化效率。系统支持自助探查式高性能搜客引擎，基于Hadoop全栈式技术体系下的ElasticSearch组件打造的一款客户画像垂直搜索工具，支持高性能的客户灵活筛选。通过农行金融大脑，采用人工智能（AI）、机器学习（ML）等技术，深挖数据价值，快速响应业务需求。以潜力提升客户为例，基于210多项特征，尝试使用了决策树、逻辑回归、随机森林以及XGBoost等机器学习算法进行分析。针对不同的客户分群分别应用模型，发现对于不同的客户群体，运用同种模型预测效果基本一致，以精确率和召回率作为模型评价的主要指标，为具备提升潜力的客户标注标签，提供画像服务，支撑精准营销等业务需求。农行个人金融部数据分析师基于客户画像对客户金融资产、产品持有、资金变动、渠道偏好等儿白个特征进行深度加工，采取逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost等多种机器学习方法开展数据建模，进行多轮模型结果比对及调优，并根据预测概率精选L1标客群500余万人，按金融资产、产品偏好等进一步细分为多个子客群，在客户画像系统中建立对应标签，针对性匹配多款金融产品并发起精准营销活动，为LI标客户推荐个性化产品。农业银行智能营销的工作体系构建1通过全面的客户画像，提升客户管理能力。互联网发展带来内容传播的革命，银行与客户更加频繁地互动接触，111此产生的数据呈指数级增长。准确快速识别用户身份，形成完整的用户画像成为互联网时代服务与营销过程的矢键。银行对客户的画像，要尽可能筛选相矢数据来建立对客户的理解，包括身份背景、生活习性、消费需求、决策方式、购买偏好7介值潜力、行为倾向信息等。科学的客户画像，可以帮助银行实现定位目标市场、设计创新产品、优化营销选择、提供个性服务等营销LI标，并为产品设汁、尖系维系、风险管理和服务运营相矢的策略提供参考。光大银行信息科技部和零售业务部建立柔性敬捷机制，夯实数据挖掘能力，以机器学习技术为核心构建零售客户智慧经营数据挖掘模型体系，基于模型讣算结果生成客户洞察标签和营销线索，部署到客户运营和营销前台，应用于客户精准营销和个性化推荐两大场景，引领客户营销模式向数据驱动转变，提高零售客户价值挖潜及综合经营能力，提升客户体验和客户贡献。夯实数据挖掘能力，构建零售AI模型工厂，实现机器学习技术的规模化应用。针对具体应用场景选择不同建模工具及建模算法进行模型开发。运用图计算技术，梳理客户的资金往来矢系、社会矢系、担保尖系等数据，建立零售客户图谱，识别出具有影响力和价值提升潜力的客户，探索在获客、客户价值提升、金融需求识别以及营销传播中的应用。运用文本挖掘技术，挖掘客户海量交易背后的意图，应用于出国金融和理财需求的识别。运用路径分析和可视化技术刻画客户的行为路径，分析客户资金流向，进行流失归因分析，应用于代发客户经营。运用集成学习算法提升营销二分类预测模型的提升度表现。采集、分析客户在手机银行的点击行为，识别客户的行为意图和潜在产品需求，提升产品购买预测模型的提升度。运用工商、银联等外部数据，识别客户身份和资产潜力，应用于小微客户营销和潜在价值客户提升。信息科技部与零售业务部联合组建“智能营销”柔性团队，打破部门壁垒，贯通前、中、后台，实现科技人员、业务人员和营销人员共建团队、协同推动零售智能营销的建设和应用。信息科技部数据科学小组和零售业务部客户经营小组构成执行组，其中数据科学小组L1I数据科学家、数据分析师、算法工程师、数据挖掘工程师和大数据技术经理构成，主要负责数据分析、机器学习模型的开发和部署等专业技术工作，并协同科技的数据、算法和系统支撑;客户经营小组山客户策略、产品经理、权益经理、营销运营和活动管理人员构成，主要负责客户经营策略的制定和营销活动的设计、执行督导和评估，并协同产品、渠道和分行，双方共同完成建模场景分析和营销应用落地。（七） 中信银行对标零售业务“大而强”战略，通过零售线上渠道融合项口，重点加强手机银行、外拓柜面、手机版CRH等移动平台建设及线上线下服务联动，支持一体化营销和极致客户体验;建设零售客户价值体系、AI智能营销等项LI,支持为客户创造高附加值，增强获客能力；开展零售账户体系创新，提升对接不同客户需求产品能力。通过知识图谱、深度学习等技术，对客户之间的交易尖系进行梳理，分析出感兴趣的客户，进行链式营销；对单个集团客户进行单体分析，获得补充的隐形集团客户，推送给客户经理进行确认。推出自主掌控的AI金融服务平台“中信大脑”，将机器学习和深度学习技术相结合，构建信用卡转借记卡模型，效果提升30%,构建万元理财、保险基金模型，基于700多个客户标签，挖掘产品潜在购买客户。（八） 北京银行北京银行依托大数据平台实现行内数据、外部数据的沉淀整合，对外提供个人、企业身份信息核验，个人、企业工商报告及消费行为偏好报告等实时查询服务接口，有效提升了全行营销效率，全面降低了获客、营销成本o同时，积极探索机器学习算法、预测模型与业务场景的结合、落地与应用。在底层算法环境搭建、中层算法引擎完善的基础上，利用顶层算法应用进行数据统讣分布、趋势走向的学习，利用机器学习模型的预测能力对外提供更加智能高效的精准营销数据服务产品，有效提升了北京银行的业务营销能力水平。北京银行大数据平台从零售客户角度出发，基于丰富的数据类与快速的计算能力，利用机器学习算法及人工智能模型，通过对客户历史数据进行分析挖掘，面向零售客户建立营销价值挖掘模型，实现对客户购买“基金、理财、保险”等产品的行为的有效预测。并对该模型输入、输出进行API接口封装，实现基于企业服务总线的实时调用，该产品将嵌入客户经理手持的零售Pad,在网点进行试点推广，以网点为单位，提供名单客户的产品购买概率预测，以客户为单位，描绘购买概率图谱，为客户推荐其最感兴趣的零售产品，提供精准营销服务模式。（九） 民生银行基于人脸识别的客户营销平台，实现了将金融科技“赋能”于客户财富管理工作，利用大数据、人脸识别实现营销模式创新。在无感识别的基础上，形成了理财经理与机器学习各司其职、相互补充的全新局面，大大提升了客户覆盖率。同时，实现客户360画像与营销线索的有效落地，全面提升理财经理了解、掌控客户的能力。并且，项LI实施工作符合相尖法律规定，特别在数据与系统安全方面提供了完备的控制措施，具备行业内可复制推广条件，作为银行业首款集“人脸识别”与“智能产品推荐”为一体的创新产品具有良好的示范效应。米铺智能营销平台致力于为银行提供线上、线下一体化的智能营销场景服务。它助力银行构建敬捷营销能力，实现营销活动快速迭代和自动化；构建全流程闭环营销能力，沉淀客户数据，使用AI技术，提升营销效果；构建营销体系，增加客户粘性，实现开放、包容的生态化营销。其次，在该平台中，民生科技探索应用移动技术、H5、大数据、云计算、AI等金融科技，打造覆盖客户数据管理、营销自动化、客户交互管理、分析中心、开放平台等核心功能的全员营销平台。基于该平台，进一步引入素材、权益、商户、线下服务商等资源，构建营销生态，为银行提供一站式营销服务，推动银行零售业务数字化转型。（十）浦发银行智能化营销项口专注于零售长尾客户自动化与智能化营销，自上线以来，无论是响应率还是达标率均较同业线上营销平均水平高出一个量级疣论是AUM提升类活动，还是财富产品销售类活动，均取得显著成效。首先，创新研发了覆盖营销全流程的“自动流技术”实现了海量客户自动化营销，使得营销活动无需人的参与；同时，创新应用“一人一链”技术，实现“千人千面”的差异化营销，解决了线上营销过程中规模化和差异化两大尖键问题；其次，基于流式技术实时采集客户行为并进行交易感知与讣算，提供实时动态的用户营销体验；同时，提供自适应的精准客户分群与多维空间自适应营销因子配置能力。通过对多维空间数据的剖析研究，对用户金融行为数据、营销反馈数据和活动策划数据等进行融合建模，预测最为适宜的时间、渠道权益配置、活动门槛等因子，精准地匹配用户需求。随着营销活动不断迭代，模型可不断自适应调节，持续提升营销精准度。（十一）中国银行中国银行智能营销体系以客户为中心，统一客户视图、统一营销管理标准，打通银行服务渠道和金融产品销售，协同整合个人金融业务，重塑个金业务发展生态，打造极致个人客户体验，实现客户信息、客户维护、客户服务、客户营销的一体化业务管理。基于OCRM系统打造营销数据中台。通过引入大数据、人工智能机器学习、深度学习算法，实现个人客户矢系管理领域的智能营销模型、客户流失预警等功能。使用流式技术，在手机银行、智能柜台'短信等渠道为客户提供账户尖联、资产负债、收益报告、实时营销等功能，日均访问量逾5000万次。在分布式大数据架构基础上，通过人工智能机器学习算法训练营销模型，建设智能营销大脑。采集全面、实时的市场、产品和客户数据，将客户风险收益需求与产品服务实施精准匹配和跟踪优化，为一线员工提供专业指导。深入挖掘各类营销场景，以场景化模式进行营销全流程闭环官理。（十二）上海银行针对智能营销，上海银行利用机器学习和大数据分析等新技术手段，建立了批量获客模式，实施客户群体的分层管理。通过多维度客户数据，形成多样化的用户画像，上海银行升级了自身的营销体系，使营销业务推广更加精准，打造了符合客户需求的特色化产品推广体系，实现定制化推荐和精准营销。上海银行还积极推进手机银行、网上银行和微信银行等电子渠道，通过智能营销体系，进行针对客户的精准营销。在智能营销赋能下，上海银行手机银行AI推介模型营销成功率较规则营销模型成功率提升14.03%；e理财AI营销模型营销响应率为9.57%，较传统业务规则模型营销效率提升9140%:直销银行理财AI营销模型营销成功率较无差别营销提升3.26倍。二、同业调研情况总结及对本行可借鉴意义从同业调研情况来看，口前各家银行均在投入大量资源、精力、经费进行数字化转型及智慧营销转型；从各家银行调研情况来看，各家银行智慧营销体系建设重心会有所差异，智慧营销体系建设中所取得的突出亮点及成绩也各有所侧重。通过对以上同业及厂商调研情况进行总结，可形成对本行智慧营销体系建设如下可供借鉴参考点：（-）同业零售智慧营销发展水平分析1、夯实数字化转型及智慧营销数据基建工程从平安银行、南京银行、北京银行等同业转型实践可以看出，数据基建在银行数字化转型过程中扮演着至笑重要的角色。“九层之台，起于垒土”，不论在客户数据分析及产品智能推荐及预警、对产品及业务流程全流程分析及迭代优化、业务经营发展情况纵向横向数据分析探索等等场景中，数据作为底层资产均发挥着无可替代的作用。因此，夯实数字化转型及智慧营销数据基建工程必不可少且迫在眉睫。通过将行内相矢业务数据进行盘点检视、整合归并、主题分类，实现对业务相尖数据的统一归口管理及集中管理，避免相尖数据分散在各业务系统，或数出多处，一方面可有效解决数据获取困难的问题：另一方面通过数据多维度整合，打破数据孤岛效应，建立数据高原，为后续数据分析、数据建模及机器学习等打下坚实基础。2、搭建数字化全业务流程营销管理工具以南京银行为例，在营销管理方面，南京银行建立了以“客户管理、营销管理、绩效管理、数据管理”为核心的大零售营销管理平台，实现了“全客户、全渠道、全数据、全产品、全用户”的功能覆盖。大零售营销管理平台依托智能营销、场景营销、客户生命周期管理、管理支撑、员工体验、产品创新六大科技赋能，构建前中后台三位一体的IT系统架构，打造全行零售营销管理中枢。3利用模型算法开展客户精准预测及智能推荐LI前同业银行对该领域的尝试探索最为密集。包括平安银行、宇波银行、农业银行、光大银行、中心银行、浦发银行、上海银行等多家调研银行，均在开展客户智慧营销模型的开发建设工作，通过应用人工智能（AI）、机器学习（ML）及深度学习（DL）等技术手段深挖数据价值。针对不同的客户分群分别应用模型，以精确率和召回率作为模型评价的主要指标。基于客户画像对客户金融资产、产品持有、资金变动、渠道偏好等特征进行深度加工，采取多种机器学习方法开展数据建模，进行多轮模型结果比对及调优，并根据预测概率精选U标客群，按金融资产、产品偏好等进一步细分为多个子客群,在客户画像系统中建立对应标签，针对性匹配多款金融产品并发起精准营销活动，为H标客户推荐个f生化产品。4、升级优化对客服务渠道，打造千人千面营销场景以南京银行、农业银行、浦发银行等银行为典型，通过“千人千面”智能化的个性营销，增加客户使用黏性。通过不断优化升级智能引擎，完善客户、产品、服务标签体系，基于专家规则及数据模型形成智能决策能力，大幅提升现有产品推荐、场景营销、服务推送等人工作业效率，将金融产品、场景服务与客户多层次需求的精准匹配变为可能。从不同客群的分层服务和地域化营销入手，不断细化L1标客群颗粒度，最终实现“千人千面”的精准服务，全方位提升客户体验。（二）同业公司智慧营销发展水平分析1、闭环式智慧营销管理体系以建设银行的智慧营销平台为例，该平台包含客户现状、综合价值、需求分析和产品配置、定价方案、风险控制方案、评估评价方案等重点版块（各板块的界面模型见下附文档），为对公营销在客户管理、业务支持、检视分析的三个方面提供智能化闭环式的管理支持。其中：1）客户管理方面，系统通过对企业的描述类和矢联类信息的采集处理，形成连贯的标签评价体系，并在“客户现状版块”提供企业的尖系图谱、财务图表和事件提醒，帮助市场人员短时间穿透式了解企业，及时洞察需求：2） 业务支持方面，平台基于“客户现状版块”和“综合价值版块”的客户信息和价值潜力，通过需求和产品匹配规则进行预测，在“综合定价方案版块”展示综合性产品推荐和差异化定价建议，并可以配置各价格层级审批权限，通过数字化经营管理为市场人员梳理明晰的业务定价参考；3） 检视分析方面，平台在“风险控制版块”展示风险提示，并形成待办事项落实生效放款和贷后的风险检查，同时在“评估评价版块”跟踪客户经理方案执行和客户承诺的兑现惜况（如存款往来、综合收益等），加强团队主管的过程管理，实现闭环式的智慧营销体系。建设银行对公智慧营销界面模型.doo2、定量化商机评价和产品匹配机制招商银行的商机体系在大数据整合提炼营销线索形成商机清单的基础上，预先通过“无效商机识别”和“准入风险前置”进行清单把控，再以商机价值量化模型对商机名单进行排序，对筛选出的符合银行准入标准、潜在价值高营销成功率高的客户的商机优先推送至客户经理，同时支持商机推送和产品匹配矩阵结合，基于差异化的客群画像提供定制性的产品与金融服务初步推荐。无效商机识别方面：此功能町以通过“同位词库”剔除因矢联企业事件或舆情信息造成重复推送的大量无效商机，并可以根据业务偏好，删除项LI金额小、无实质业务、招标代理机构、尖联收购等类型的项LI,减轻市场人员的无效陌拓时间。准入风险前置方面：此功能可以通过建立产业链尖联客户风险事件与传导视图进行风险检测，对于重大涉诉企业、尖联发展融资成本过高、历史授信被否、高管减持等情况，给予市场人员前置预警，提供部分前期风险点落实方向，但不完全删除商机。3、多维度数据聚力精准获客北京银行、南京银行、浦银租赁等同业借助外部数据厂商科技实现赋能，海量吸纳企业多维度信息挖掘融资需求，从当前获取到的清单样例来看，其吸纳的信息源包括企业的下列行为：不动产抵押登记、股权出质融资、应收账款融资、税务发票（需授权）、环评批复以及在友商融资。通过此类数据，市场人员可以获取下列重点商机信息，助力业务拓展：1） 参考企业抵质押物（不动产、股权、应收账款等）登记的到期时间，可以初步判断企业置换或新增融资的需求，并在适宜的时间点介入针对性营销；2） 参考企业在友商的融资信息，可以估测企业接受的价格区间，对标合适的同业介入营销；3） 参考企业税务发票数据，可以较准确地定位企业产业链供应链的上下游尖系，有助于裂变式批量化的拓展；4） 参考环评批复信息，可以切入市政地产类企业融资的尖键时间点，提高营销的成功率。三、金融科技厂商调研（一） 金融壹账通壹账通基于平安银行智慧营销体系建设经验，主要提出五大建设方向。首先需加强线上线下渠道联动营销。线下网点对引流客户至尖重要，门店可通过一些线下活动，为客户宣传理财，培训理财服务，宣扬银行口碑，大力拓展一户多开，助推app装机量。二是合理利用线上app渠道。平安整合形成口袋银行app平台，统一线上对客服务渠道，基于app产品智能推荐，结合社交化营销方式，通Jiapp进行二次营销。三是打造开放平台，通过“走出去”，把平安产品推广至合作伙伴渠道，通过“引进来”，将第三方产品与服务引入平安平台，实现与合作伙伴间的客户共享，联动营销，打造金融生态服务。四是以批量营销、事件营销作为智能营销手段，基于对存量客户数据的有效分析，为客户的喜好偏好打上个性化标签，结合用户行为特征，针对性地在每个营销触发事件中精准植入产品宣传。五是通过口袋银行家APP打造全流程的市场销售管理体系，为一线市场人员提供全方位的客户经营、商机跟进、客户联络、忖标管理、业绩看板等服务支持’为各条线营销管理人员打造多维度的经营视图、销售过程管理等管理手段，提升过程管理能效。（二） 京东数科京东数科着力于构建差异化营销策略决策引擎，核心理念是以客户为中心，通过科技手段践行银行大零售以经营贡献为价值导向的战略方针。基于客户生命周期旅程，通过尖键事件为客户提供卓越体验。智慧营销体系的构建主要从四个方面展开，多维度用户分群和画像、多个智能营销场景及渠道、营销系统智能决兴业数金通过六大平台打造涵盖客户管理、营销管理、数据管理的全周期客户运营体系，系统平台包括客户经理移动工作台、分析型客户尖系管理系统、知声鸟微信营销沟通平台、运营互动策略平台、用户运营分析平台、移动应用分析平台。其中运营策略互动平台基于标签和L1标客群，制定营销策略和活动内容，实现对营销事前、事中、事后的管理，支持对营销过程的实时监控和营销成效数据分析，平台主要基于微信生态，通过微信公众号筛选客群推送活动，可以采集客户的行为轨迹。客户经理移动工作台基于小程序实现，功能类似CRMAPP，整合行内客户数据，为客户经理提供服务。微信营销沟通平台也是基于小程序，主要实现与微信端社交生态的客户互动营销。（五） 天阳科技天阳科技在对公智慧营销建设方案上，总体思路是基于客户细分与评价体系，识别和评价客户，提升信息分析与挖掘能力，实现线上化、精准化、智能化的对公客户经理场景管理能力。主要从以下四个方面构建对公智慧营销能力：精细化客户管理：以客户信息整合，客户管理为重心，建立基于客户细分的精细化客户管理，提升客户的识别和洞察能力。精准化营销服务：构建商机与销售’流失与风险的全流程管理平台，提升精准化营销和精细化服务的能力。精益化金融场景：基于客户细分实现差异化定价策略，实现价格管控流程系统化、自动化，提升差异化定价水平。智能化数据运营：矢注营销闭环，实现数据驱动式营销，建立全流程业务服务框架，提升信贷业务服务能力。实施步骤上，首先进行信息整合，整合各渠道产品交易信息，建立以产品为基础的数据集成平台，构建统一的客户信息管理。然后，细化操作，为市场人员细化综合金融服务方案和业务能力提升，围绕客户、产品信息建立辅助客户经理的营销服务管理平台。最后，提升数字化分析决策能力，依托大数据平台，整合内外部数据分析和挖掘能力，提升产品、客户、员工信息的分析和监控，优化运营支撑流程。（六） 知因科技知因科技通过构建银行“尖系一事件一商机”三位一体的银行对公客户智能营销体系，进行深度客户洞察与分析，实现客户营销机会与价值提供点的有效挖掘。基于客户的深度洞察与分析，从客户场景出发，利用大数据挖掘多种客户商机，打造银行对公客户智能营销。通过“搭建客户尖联尖系网络”、“捕捉监测客户事件动态”、“营销机会分析挖掘”三大核心环节，以客户为中心，助力银行实现公司客户精细化管理。在构建完成动态客户尖系网络的基础上，通过充分的数据挖掘，结合银行业务知识提取，基于客户及客户尖系网络的动态变化，建立场景化的商机挖掘模型，为客户经理的客户营销提供及时的输入。在客户商机营销挖掘过程中，通过运用人^智能的语义分析技术，将新闻中重要营销商机进行提炼，智能匹配银行的金融产品，在商机推送时有效提示客户经理本商机可以营销哪种产品，帮助客户经理有针对性开展客户营销，提高营销效率。（七） 达观科技1、 公司简介达观数据成立于2015年，在智能推荐和中文语义理解领域拥有先进的核心技术，已申请60余项国家发明专利，已成为该领域领军企业，并荣获国家高新技术企业资质。达观数据是一家专注于文本智能处理技术的国家高新技术企业，获得2018年度中国人工智能领域最高奖项“吴文俊人工智能科技奖”，也是本年度上海市唯一获奖企业。达观数据利用先进的自然语言理解、自然语言生成、知识图谱等技术，为大型企业和政府客户提供文本自动抽取、审核、纠错、搜索、推荐、写作等智能软件系统，让计算机代替人工完成业务流程自动化，大幅度提高企业效率。专注于为客户提供数据挖掘与分析服务。达观已为招商银行、浦发银行、联通、移动、四川日报、威fi万能钥匙、趣头条等数百家企业提供智能推荐系统。2、 智慧营销优势产品简介（1）银行智能推荐方案智能推荐引擎根据不同用户的喜好，挖掘数据生成用户画像，为每位用户提供“千人千面”的个性化内容，有效提升点击率、转化率及用户粘性，极大地增加客户的经营效益。（八） 、索信达科技1、公司简介索信达控股有限公司（简称：索信达控股，股票代码：3680.HK），创办于2004年的金融AI大数据公司，中国金融数字化转型服务领导者。现有团队500余人，总部位于深圳，在北京、上海、广州、香港、杭州、成都、厦门等地拥有子公司或分支机构。索信达控股专注服务中国各大银行、保险、证券等金融机构和领先的全球企业客户。公司于2019年在港交所主板上市，成为港股市场首屈一指的金融科技与人工智能领域代表性公司o索信达控股口前已服务中国银行、中国建设银行、中国邮储银行、招商银行、中信银行'平安银行、民生银行、广发银行、光大银行、华夏银行等多家国有银行及大型股份制商业银行。根据Frost&Sullivan行业报告显示，索信达控股为中国金融行业细分领域第五大金融AI大数据服务商。合作客户覆盖超过中国60%以上的国有银行及大型股份制商业银行。2、智慧营销优势产品简介标签管理系统索信达灵犀标签管理系统是以客户的资料、行为、偏好分析结果为基础，帮助企业构建用户全维度标签，能够全面整合企业的异构数据，使用海量用户特征的挖掘技术，形成完整的用户画像，同时完善的数据管理及输出流程，无缝支撑各类数据应用。智慧营销管理平台索信达灵犀营销管理平台是营销战略和信息技术的整合，是通过对客户信息的深入分析，采取针对f生的营销措施，精准识别和快速响应客户需求，进而提升客户满意度，最终实现企业竞争优势。通过“技术+人性”的管理模式，做到保留客户、提高客户忠诚度，实现交义销售和深度销售，赢得新客户，创造企业与客户之间的双赢。该平台可支持实现快速营销并进行全局管控，可支持全流程管理及全渠道集成，能够实现活动只能解析及活动智能执行。获客平台索信达灵犀获客平台将常规获客活动流程化整理，提炼成一套单独的活动配置平台，同时支持配置活动所需资格设置、权益设置，同时支持为手机银行、微信等渠道配置单独的活动入口。可快速实现获客活动策划上线运行，支持活动全流程配置，权益自行领取；同时支持获客场景的全流程分析，可支持获客成本监控、获客路径分析、客户转化率分析及获客渠道分析等。客户之声索信达客户之声平台是基于图像识别、自然语言处理、文本分析算法的人工智能产品，平台对客户源声进行收集、处理，发现用户的痛点，挖掘用户需求点，分析产品问题和竞品的差异，尽早发现控制危机，从而提升企业和产品的竞争力。科蓝软件1、公司简介北京科蓝软件系统股份有限公司，简称科蓝软件(股票代码：300663)，成立于1999年12月，由美国华尔街金融专家和硅谷技术精英归国组建的，专业从事金融软件产品应用开发和咨询服务的高科技企业。公司现有员工4000余人，管理团队山多年从事金融系统管理工作的专家和业界资深的IT技术及金融业务专家组成。数字时代，伴随着大数据，云计算，区块链，人工智能等的飞速发展，科蓝软件始终坚持高研发投入并通过内部研发及对外收购等方式，成功构建适应新时代金融科技高要求的、高可靠的，高安全的、高稳定的、高易用性的全生态整体解决方案综合服务体系。包括数据类一一安全类一一平台类一一业务类一一渠道类一一管理类六大类，涵盖大数据；智慧城市下的金融服务；智慧银行；电子认证'数字签名及数据保全;分布式内存数据库;线上线下一体化分布式核心系统；数据治理；无人工干预的网贷平台等数白个系统；数白•家银行、海量案例的验证能够充分满足客户超高标准需求。2、智慧营销优势产品简介(1)智慧营销平台在用户生命周期管理方面，可通过数据刻画用户画像，结合行为数据模型进行用户分层策略定制，实现用户全生命周期运营管理。实现对活跃用户分析、存量客户挖掘、种子客户甄别及流失概率预测模型。实施捕捉和分析用户行为，通过对人群进行多维度分析，生成全方位的客群画像，结合行业业务规则和经验，制定营销规则和策略，实现场景化、精细化营销及运营。基于客户洞察，人权圈选等功能，结合活动运营、权益运营、积分运营、传单运营等实现客户多场景精准营销。同时可通过特色活动、特惠商圈及积分活动实现客户粘性提升及价值成长。(十)科大讯飞1、 公司简介科大讯飞股份有限公司(IFLYTEKCO.LTD.),成立于1999年12月30日，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成。拥有灵犀语音助手，讯飞输入法等优秀产品。基于深度学习算法、集群算力和行业大数据平台构建的底层设施，科大讯飞打造了融合AI能力、知识、数据于一体的超脑中台，赋能金融行业客服、营销、风控、运营等多个业务领域，推出智能客