怡化这套解决方案，让银行精准决策开挂！

       不懂客户的银行不是好银行，千篇一律的银行不是好银行。

       未来的银行对客户的熟悉程度远超海内知己，拥有心灵捕手一般的能力感知客户所需所想。提供个性化理财服务是大势所趋：

       招行理财产品销售的短信广告，之前以推送为主，用户觉得骚扰严重。在对数据进行分析以后，系统有选择地根据相关理财产品的特征匹配用户的财务状况及理财产品的持有情况进行推荐，使得短信发送数量大幅下降，但命中率大幅提高。据招行测算，以某重要分行的客户为样本，只要发送原来数量19.6%的短信，就可以覆盖95%最终购买的客户。

       光大银行依托大数据挖掘平台，研发出信用卡智能反欺诈模型，为大数据在银行精准决策新增案例。该行研发的智能反欺诈模型主要面向信用卡客户审批环节，首先通过数据调研分析构建个人客户的复杂网络，总计包括700多万节点和2.3亿条关系；同时，结合传统风险管控和复杂网络分析技术，加工基础维度信息和社交维度信息特征指标，形成可精准预测的反欺诈客户画像，从而增强业务风险预警能力。

大数据下的精准营销

       过去十多年期间，银行业务出现两个拐点，通过银行的历程佐证可以得出这一观点：

       第一个拐点就表现为互联网银行慢慢取代柜员，IT支持从柜员到面向所有的互联网客户，无论是服务的形态还是IT的支撑，都发生了很根本的变化，这是移动和云在里面发挥作用。

       下一个拐点是什么？银行要从原来做的账务性的、交易性的处理转向能够渗透到经济生活的方方面面，这是一个场景化，如果抓不住这个拐点，银行可能就要被互联网金融颠覆。

大数据怎么样能够在银行营销的方向上起到更大的作用呢？

       三大互联网渠道已建立，具备大数据基础。这几年银行三大互联网渠道已经建立：手机银行已达到1.8亿多，网上银行2亿，微信银行占的客户服务总量已经超过了传统的客户服务，这意味着我们的渠道、场景化的实践已经见到了效果，另外我们做大数据要具备的基础已经存在。

       大数据营销要解决3大问题。谈大数据营销，对传统银行来讲，要解决3大问题：怎么样提升对于客户的识别？怎么样对于客户的营销？怎么样提升对于风险的防范？

       所以，无论是用传统的结构化的数据，还是用现在互联网形态下面非结构化的数据，要解决的问题都是这些，只不过我们现在有了更丰富的数据源，有了更好的对于数据处理的方法。

面对大数据营销，银行该怎么做？

       打破部门墙，整合数据资源。对于银行而言，广大的中国传统银行内部存在着一种显著的部门墙现象，不同部门属于不同的业务条线，互不归属，互不配合；一家互联网时代的银行，需要做的是将整个机构的数据整合，并发现数据背后的故事，再对客户的数据进行合理的分析，但是不同部门的互不隶属让商业银行空有大量的数据，却并不能使用这些数据，这是银行第一个需要克服的问题。

       真正认识你的客户。银行缺乏的是对用户的画像能力，未来银行发展的关键是用大数据分析去收集用户的行为、习惯、需求、愿望和处境等信息，并用来预测和服务用户。对用户的吸引主要取决于实时为客户的日常需要提供咨询、财务信息记忆对顾客财务健康状况的反馈能力。正如小米的手环一样，通过类似于可穿戴智能设备的银行大数据产品，让每个用户实时可知自己能够享受的优惠，自己能够购买的理财，自己需要支付的信用卡账单等等。

       真正减少银行体系对于用户的阻碍。何谓大数据营销，就是凡是让消费者不用去银行网点都尽可能不用去网点，用户可以从互联网上申请信用卡，可以用网络银行打印银行流水，可以用自动金融终端存取现金，这仅仅是最基础的电子化服务。

       而大数据时代的金融服务则更为细致，用大数据真正的砍掉商业银行基层大量的过时手续、流程，让银行的网点更精简，成本更低，与此同时却效率更高。

       全面重构银行的人员体系。未来以大数据驱动的银行完全不需要那么多员工，银行需要的是这样的一些全新的角色：

       数据科学家，可以通过技术发现数据，建模数据，并把数据融入到用户的生活。

       营销故事经理，他们通过改进产品、整合信息和捕捉瞬间来吸引用户。

       行为科学家，他们不断的探索银行体验，改进银行体验，完成银行业务升级。可以预见，未来银行，也许仅仅是这三类人加上足够的技术就可以满足大部分人的金融需求了。

怡化“AI+大数据”的银行网点VIP客户精准营销解决方案

       怡化准确把握市场需求，通过已掌握的成熟金融科技，基于1：N人脸识别技术结合行方的客户大数据信息，建立客户多维画像标签，以及产品智能推荐模型，为银行打造出AI+大数据的银行网点VIP客户精准营销解决方案。

       应用该方案的银行网点在银行客户进入网点辖区后（包括自助银行区域），以非接触、无感知的手段获知客户真实身份信息。识别客户的信息会第一时间传送给专属客户经理，通过佩戴的智能手环，获知客户到达网点的信息，并通过智能移动平板查阅客户的详细信息，包括客户基本信息、在本行的资产理财情况、客户爱好等多维度信息，为立即接待和针对性提供与客户财富增值需求相匹配的精准营销做好提前准备。

       怡化AI+大数据的银行网点客户精准营销解决方案，包含用户营销分析、用户洞察分析、用户渠道分析、产品创新分析、用户运营分析、风险防范分析等6大模块，能帮助银行以客户为中心，从传统单一业务办理型网点向多元零售营销型网点转型升级。

       客户画像。主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。由于银行自身拥有的数据有时候不完整，我们还整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：客户在社交媒体上的行为数据；客户在电商网站的交易数据；企业客户的产业链上下游数据；其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。

       精准营销。在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：1、实时营销。根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销。2、交叉营销。根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售。3、个性化推荐。如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广。

       风险管控。包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。银行可通过企业的生产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。