作者：中原银行数智金融创新实验室 王亚南
随着数字经济的发展，数据要素越来越受到各行各业的重视。数据不仅是日常经营、系统运行、监管管控的重点，更是为企业经营赋能、挖掘新业务增长机会、实现收益变现的重要资产。在此基础上，银行数字化转型过程中亟需提高和统一认识、强化数据治理能力，进一步从“数据满足业务”的基本要求向“数据引领业务”发展，将数据资源变为“生产力”，谱写第二增长曲线。
近年来，中原银行组建专业的建模师队伍，应用机器学习、深度学习等技术，开展经营诊断分析、模型开发、高潜线索下发、复盘分析等工作，支持零售智能营销体系建设，赋能全行数智化转型发展。
一、大数据用例闭环建设
1.体系建设方面
在场景挖掘-用例设计-线索生成-线索分发-成效收集-迭代优化的全流程各个环节构建用例体系，如营销平台设计、线索展示页面设计、用例成效评价体系、线索优先级排序等，并根据运营效果提出改进建议，助力零售大数据用例体系稳定运行。
2.用例设计方面
围绕客户生命周期价值管理体系，深度结合具体的金融业务场景，与相关业务部门共同设计用例，确定用例目标客群、建模方案、触达策略等内容，设计了包含具体场景和功能的用例（见图1），如旨在提升产品交叉销售率的全产品交叉销售用例、定期/理财到期承接用例等。
图1 用例图谱
3.用例实施方面
根据用例设计框架，建立机器学习模型筛选高潜提升客户或高流失可能性客群，通过分析或算法匹配相应的营销产品，由相关业务部门设计话术，经由合适的渠道触达客户，并做好效果评估。
实施过程中，首先搭建用例效果检测看板，实现闭环管理；其次通过各部门密切配合跨部门用例实施，形成用例小组，明确主责部门，由其负责人担任用例小组负责人；最后由用例小组负责人牵头拆解任务和制定排期，确保用例实施有序进行。
4.效果追踪方面
建立端到端检验策略效果的数据“驾驶舱”和“仪表盘”，并对策略效果进行A/B test对比分析；设置对照组、大客群，以不同的角度，衡量用例带来的提升价值，通过灰度发布，实现策略实施效果对比分析，支撑策略迭代优化。
5.反馈迭代方面
建立支持运营反馈的管理能力及机制，定期进行月度、季度复盘，并基于业务反馈，精进洞见，快速优化策略，实现运营策略和数据模型全生命周期管理。
二、大数据用例体系成效
大数据用例有效推动了零售条线线上化业务的开展，推动零售业务数字化经营。自大数据用例实施以来，建模师团队累积建设零售大数据用例149个，目前运作中的有40个，累积下发用例线索4031万条，用例持续带来客户销售转化，2022年用例触达17%的客户，覆盖了75%的零售条线AUM规模增长，提高了营销效率；用例覆盖销量占比达全行整体销量的38%，实现整体销量稳步上升（见图2）。
图2 用例成效
通过多渠道，多波段的客户经营，用例的触达在零售各层级客户资产提升及防流失方面取得明显效果（见图3）。
图3 用例对客群提升效果
三、关于大数据用例体系的思考
大数据用例实现了以数据驱动的客户经营模式，主要提供以下五类价值主张：一是形成了从业务流程到用户画像的全方位感知，通过数据洞悉业务真相，深度洞察客群，汲取最真实的产品运营灵感；二是精准定位到业务问题的关键点，从而科学的衡量规划出可以解决问题的产品或运营策略方案；三是实现全渠道的精准客户触达，让产品运营的动作快、准、稳；四是全面及时的数据反馈，让每一次动作都得到全面的分析，做到心中有数，持续迭代；五是协助拓宽客户渠道，增强用户购买意愿，提升潜客转化率，并从原有客群中获得客户增量，为用户提供良好的体验。
四、未来规划及展望
在大数据实施的过程中，团队建立起数据技术要与业务深度结合的理念，从业务发展的角度出发，通过机器学习、深度学习等算法，精准定位营销人群，形成数据驱动运营的方*论法**，同时加深了对业务知识的了解，力争建立一支拥有业务发展思维、掌握互联网打法的人才队伍，真正把包括获客、客户运营、风控在内的核心能力内化。在未来发展过程中，中原银行将持续打磨数据能力，进一步推动数业融合，实现人工智能技术在促进增长及推动银行由“以产品为中心”向“以客户为中心”转变方面的巨大前景。