AI赋能国有银行理财经理,业务收益提升30倍|案例研究

原创 爱分析ifenxi 2023-12-06 18:01

银行竞争激烈,充分释放存量客户复购潜力成为关注焦点。但是,银行销售理财产品比较依赖理财经理个人经验,导致在目标客户定位和营销执行过程中出现一系列问题,即使国有银行也不能避免。

01 业绩压力与营销资源出现矛盾,某国有银行的存量客户复购潜力难以释放

某国有银行重点分行主要有三项业务,分别为销售投资型产品的个人金融业务、放贷的消费金融业务以及信用卡业务。三项业务发展较为独立,其中个人金融业务有1000多万个客户。
银行竞争激烈,充分释放存量客户复购潜力是业绩增长重点。一直以来,销售理财产品依赖理财经理个人经验,导致在目标客户定位和营销执行过程中出现低质、低率、高风险的情况,需要改进。
  • 低质:响应率偏低,平均不到1%。

  • 低效:理财经理有400多人,每月只能联系大约2万个客户。而存量客户有1000多万,符合销售条件的也有数百万,随机式或经验法则的销售方式,无法及时发现以及满足有需求的客户,最后导致销售机会的丧失与客户流失, 客户陷入“睡眠”与“流失”状态。

  • 高风险:过度打扰客户,可能引起投诉。客户投诉较多时,监管部门会中止外呼渠道。

02 飞算科技分析该银行业务流程,发现各环节均存在明显痛点
飞算科技对该银行业务流程进行全面分析,发现三个业务环节均存在痛点,且至今均未得到妥善解决。

图1:业务流程及各环节痛点

第一个业务环节是“获得长名单”,业务内容为业务人员向IT人员提出分析需求,获取长名单。业务痛点主要有四项:一是业务人员无分析能力,依赖IT人员;二是IT人员容易出现理解偏差;三是IT人员反馈周期长;四是双方沟通效果差,返工比较多。该银行尝试使用总行大数据平台来改进,但效果欠佳。一是业务人员仍然不能参与其中,业务与IT的“沟通鸿沟”仍然存在。二是总行数据没有考虑分行的个性化需求,反而更加用不起来。该环节的业务现状便是比较原始的形态,业务人员提需求,IT人员手工取数。
第二个业务环节是“获得短名单”,业务人员根据经验判定高潜力客户,形成短名单。业务痛点则是:业务人员依赖经验法则,定位不准,效果差。该银行尝试外聘算法专家进行AI建模来改进,但效果欠佳。一是专家成本高。二是建模周期长,不能满足业务团队的时效性需求。该环节的业务现状便是专家建模小范围使用,经验法则仍是主力。
第三个业务环节是“建联与销售”,业务人员联系客户,推荐理财产品。业务痛点则是:依赖人工方式,效率欠佳。该银行尝试使用传统营销系统来改进,解决了一些问题,但也带来了新的问题。一是营销闭环没有打通,依赖人工执行,不能自动化营销。二是无法做到跨渠道资源整合与客户沟通策略优化。该环节的业务现状便是暂且使用传统营销系统。

03 飞算科技借助自动化、人工智能和大模型技术,为该银行输出端到端解决方案

飞算为该银行输出端到端解决方案,该解决方案由三部分组成。第一部分是大模型+BI增强分析,用来解决客户洞悉问题;第二部分是自动化建模,用来解决短名单精准度问题;第三部分是自动化营销,用来解决营销效率和资源优化问题。

图2:飞算科技解决方案概览

解决方案第一部分由飞算科技的AI.Insight来实现。该产品具备自动生成客户画像功能以及趋势分析、归因分析、差异分析等功能。AI.Insight是小模型跟大模型的综合运用产物。小模型负责分析和推荐,大模型负责交互和决策生成。AI.Insight可以为“获得长名单”业务环节带来智能交互、智能洞察两个预期效果。
智能交互
  • 自然语言交互:产品与理财经理能够使用自然语言和语义搜索任何问题。答案将以见解、报告和推荐的仪表板的形式展现。

  • 智能图表推荐:通过智能图表推荐引擎展示合适的图表,并支持理财经理灵活切换图表。

智能洞察
  • 异常分析:自动对数据进行时序异常检测、因果关联、波动归因等原因分析,并给出结论性描述。

  • 多维分析:对数据洞察点进行Auto OLAP分析,支持上卷、钻取、切片、切块等多维度分析。

  • 客户特征分析:基于数据洞察点进行客户特征分析,定位异常客户群体。

解决方案第二部分由飞算科技的AI.Modeler来实现。AI.Modeler是一个面向数据加工和模型开发的全自动化数据建模平台,涵盖数据建模领域的分析、清洗、衍生、选择、迭代、上线等整个建模生命周期。AI.Modeler可以为“获得短名单”业务环节带来精准定位、使用门槛低两个预期效果。
  • 精准定位:生成存量客户短名单,精准营销,提升转化率。

  • 使用门槛低:AI.Modeler标准版适用于产品与理财经理等业务人员。业务人员一键启动,即可实现30分钟、4步骤、全流程、全自动建模,效果媲美专业建模人员。

解决方案第三部分由飞算科技的自动化营销平台来实现。自动化营销平台支持营销闭环打通、营销策略优化、营销资源管理以及活动设计/执行/追踪等需求。自动化营销平台可以为“建联与销售”业务环节带来营销策略优化、营销资源管理、活动设计、活动执行等预期效果。
  • 营销策略优化:联动AI.Insight形成客户洞察,联动AI.Modeler获得精准短名单。助力产品经理和理财经理制定有效的营销策略。

  • 营销资源管理:银行产品经理可通过营销资源管理功能,让资源效益最大化。

  • 活动设计:流程化设计概念,产品经理可以使用图形化拖、拉、拽的操作形式快速建立营销活动流程。

  • 活动执行:支持产品经理进行实时与批量调度,设定活动的预期执行时间区间,执行周期频率等,方便自动化执行。

04 飞算科技和该银行以第二个业务环节为合作切入点,业务收益显著
该银行第二个业务环节痛点最为严重,双方将其作为首要解决的问题。该银行要求在实际业务环境中测试飞算科技解决方案,看到实际效果后再正式采购。
2022年6月10日至30日,飞算科技进行了POC,通过真实客户触达后统计营销结果进行线下验证,验证结果如下。

图3:线下验证结果

飞算科技解决方案响应率是2.48%,银行传统经验法则方式的响应率是0.31%,响应率是传统方式的8 倍。飞算解决方案平均购买金额是185万,传统方式平均购买金额是50多万,飞算解决方案平均购买金额是传统方式的3.6倍。总体而言,业务收益提升将近30倍。
该银行对此测试结果高度满意,已正式采购飞算科技AI.Modeler产品。双方正在谈沟通客户画像、事件营销、营销自动化事宜,推进POC。
注:点击左下角“阅读原文”可浏览爱分析官网,了解更多信息。



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