2021年12月，中国人民银行印发《金融科技发展规划（2022—2025年）》，提出健全金融科技治理体系、充分释放数据要素潜能、打造新型数字基础设施等重点任务。北京金融科技产业联盟开设“今日案例”专栏，以《规划》为牵引，通过优秀案例展示产业各方在实践中取得的成果，促进机构互学互鉴。

关键字：拓客地图、智慧标签、潜客挖掘、智能推荐、知识图谱、精准营销、银行公司业务

在科技创新和数字化变革的趋势下，商业银行的公司业务发展面临诸多挑战：

一是市场竞争加剧、固有优势业务见顶，以往靠“垒大户”的增长方式遭遇瓶颈。

二是业务结构调整、人力管户产能受限，影响客户服务覆盖率和服务效能。

三是获客渠道匮乏，引流获客效能不足，传统大海捞针式的获客质效低下。

四是客户洞察不足，营销服务抓手单一，存量客户价值潜力挖掘不足、推荐产品服务单一，缺少千人千面的差异化产品服务推荐。

基于上述挑战，我行从个别产品向生态协同创新转型，全面开启公司业务营销能力的数字化转型。一方面，当前各行业数字化转型整体处于探索和试点阶段，同业大行已积累的丰富系统建设经验为我行转型提供借鉴；另一方面我行创新组织架构，成立专职团队，实现业务技术深度融合；此外，行内大数据平台建设已向深层次分析应用转化，数据赋能技术积累日益成熟，也为公司业务营销数字化转型提供了有利条件。

本项目聚焦数字化经营中小微企业，围绕获客、活客、留客，借助知识图谱和大数据技术，依托内外部多源异构数据的融合分析，构建获客渠道、营销模型、标签体系、产品权益、渠道协同以及业绩展板等核心数字化能力，实现事件触发式和批量分析式的营销服务模式。

本项目亮点和创新性主要体现在四个方面：

一是“企以群分”，基于图谱进行客户群划分，即以集*派团**系图谱为基础，引入企业资金往来、担保保证、票据贴现等金融交易数据，运用图谱挖掘技术，以经济依存度对客户群进行划分，构建经济依存客户关系图谱，并形成对公客户的图谱化分类；同一“群”内客户的金融行为具有高度相关性，对群内客户的营销和风险防控更具针对性，实现对客户群的有效化聚焦。

二是“按图索客”，提升获客留客能力，借助图谱分析技术，探索集*派团**系、高经济依存客户间关系，洞察客户金融业务特点，以行内客户为中心，辐射潜在新客群，提升获客能力；对已流失客户的关联客户进行流失预警，基于前者的流失原因，深度分析关联客户潜在流失风险，有针对性的采取措施增强关联客户黏性，提升留客能力。

三是图谱联动，打造协同营销体系，即实现集*派团**系、经济依存客户关系、产品关系的三“图”联动，打造“客户--产品--客户”的精准化协同营销体系，形成“客户荐产品”、“产品带产品”的自动化产品营销策略，深度挖掘客户潜在需求，实现获客后“活客”，赢得客户长期价值，实现长可持续客户经营。

四是拓客地图，提升营销管户效能，即基于政务公开数据，通过构建企业外部风险等级模型、企业隐性财务实力模型（含企业社保活跃度模型、公积金缴存实力模型），搭建企业热力图智能化引擎。

图1：项目四大核心数字化能力

本项目已成功在青岛银行内完成部署，在济南、烟台等山东省主要城市推广应用，服务于全行400余名对公业务人员，赢得广泛认可。

一是实现潜在客群快速定位，提升业务营销效率。传统登门陌拜的拓客方式需要大量前期人工准备工作，在拜访前需要充分调研客户地址、经营特征、产品或服务偏好等信息。假设营销人员和客户在同一城市，按照平均触客时间计算约为3小时，一天最多可以高质量拜访三个客户，营销效率较低。借助图谱联动、拓客地图等数字化能力的构建，在同等地理条件下，随时、随地、随身一键获取商机信息，助力营销效率大幅提升，并节省大量人力成本和时间成本，实现中小微企业的低成本批量获客和拓客。

二是赋能客户增值服务，提高客户服务水平。利用图计算对企业进行“千企千面”的产品推荐，输出客户的个性化组合产品推荐清单。利用该方法客户经理精准营销且成功的企业客户远超人工推荐，与推荐列表匹配准确率高达90%，从而使针对目标客户的服务效率和客户体验进一步提高。

三是降低信息获取成本，丰富图谱类知识储备。通过使用图谱挖掘算法、人工智能等一系列技术手段，自动化完成数据处理以及知识的提取、存储和分析应用，构建形成金融图谱知识体系。有别于以往人工对信息的搜集和处理，极大的降低了银行金融知识获取成本，提高了知识获取时效性，同时也丰富了行内金融知识储备。

图2：营销投放全渠道协同

本文来源：青岛银行股份有限公司

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