近年来，大数据、人工智能等热门关键字多次被写入中央文件与国务院政府工作报告，目前已上升为国家战略，并将深刻地改变现有行业的游戏规则。
金融行业是当今大数据、人工智能应用最广、最深的领域之一。随着数据仓库和数据科学的发展，以银行为代表的金融行业企业拥有了海量数据，应运而生了金融领域的大数据分析、智能营销等大数据和人工智能的应用。其中针对存量客户的智能营销成为银行业的一项重要策略。
有数据显示，每开发1位新顾客所花费的成本要比维护1位现有客户的成本高出5倍之多。对于存量客户较大的网点，深度挖掘存量资源，提升客户层级，能快速有效地提升网点产能，其成本较开发新客户更为经济。
那么究竟如何利用AI赋能银行，激活存量客户，实现精细化营销呢？
一、 银行业营销现状及痛点
1、客户洞察难
银行客户数量庞大，且客户信息不全，往往只是根据客户在本行的资金账目情况、交易记录等认知客户，导致无法对客户进行精细化管理以及准确挖掘客户需求，缺少对客户的标准化、模块化的高阶数据分析模型以满足深入洞察客户的潜在需求，而目前的智能化数据服务的功能较为简单，仍有较大的提升空间
2、 营销自动化难
目前银行的营销活动对人的依赖很大，数字化营销系统未与渠道/权益系统完全打通，无法进行自动化营销。比如活动过程中，权益的发放仍需要人工批量传递给权益系统；消息需要人工批量传递给各个渠道等情况。
3、 渠道运营难
渠道协同管理差，给客户带来不好的用户体验，缺少统一的跨渠道、跨活动策划的管理平台以及针对活动效果监控与自动化执行的体系
二、 AI赋能，助力银行实现数字化营销
借助AI技术，针对银行存量客户的营销，可以从客户画像、智能推荐、风险评估、客户关怀四个方面发力。
（一）客户画像
利用AI技术，大模型的运用对银行存量客户进行画像，是实现精准营销的第一步。通过对客户信息的收集、分析和挖掘，可以提取出客户的特征、偏好和需求，从而构建出完整的客户画像。客户画像可以帮助银行更好地了解客户需求，为推荐合适的金融产品和服务提供依据。
在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行客户画像：
数据收集：收集客户的基本信息、资产状况、交易记录、信用状况等数据。
特征提取：利用AI技术对收集的数据进行分析，提取出客户的特征和偏好。
分类和聚类：根据提取出的客户特征，利用AI技术进行分类和聚类，将客户划分为不同的群体。
画像构建：为每个群体构建相应的客户画像，包括客户的职业、收入、家庭状况、风险偏好等信息。
（二）智能推荐
基于客户画像，银行可以利用AI技术进行智能推荐，为每个客户提供个性化的金融产品和服务。智能推荐系统可以根据客户的特征和需求，自动筛选出符合条件的金融产品和服务，并向客户推荐。
在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行智能推荐：
- 确定推荐目标：明确要推荐的金融产品和服务类型，例如个人贷款、信用卡、理财产品等。
- 制定推荐规则：根据客户画像和金融产品特点，制定相应的推荐规则。例如，对于高净值的客户，可以推荐高收益的理财产品；对于有短期资金需求的客户，可以推荐短期高流动性的理财产品。
- 构建推荐模型：通过引入自动化数据建模平台构建推荐模型，根据客户的特征和需求进行个性化推荐。
- 实时调整：通过跟踪客户的反馈和行为，实时调整推荐模型，提高推荐准确度和客户满意度。
（三）风险评估
利用AI技术对银行存量客户进行风险评估，可以帮助银行更好地了解客户的信用状况和风险偏好，为提供个性化的金融产品和服务提供依据。同时，风险评估还可以帮助银行识别潜在的风险点，采取相应的风险控制措施。
在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行风险评估：
数据收集：收集客户的信用状况、交易记录、资产状况等数据。
特征分析：利用AI技术对收集的数据进行分析，提取出与风险相关的特征。
模型构建：利用提取的特征构建风险评估模型，可以采用机器学习、深度学习等技术。
评估与调整：根据构建的模型对客户进行风险评估，并根据实际情况进行实时调整和优化。
应用与监控：将风险评估结果应用于金融产品和服务的设计、审批、风控等环节中，并监控风险变化情况，及时采取相应的风险控制措施。
（四）客户关怀
利用AI技术进行客户关怀，可以帮助银行提高客户满意度和忠诚度。通过智能语音交互、短信推送等方式，银行可以向客户提供个性化的关怀服务，例如生日祝福、节日祝福、优惠活动等。同时，还可以通过智能客服解决客户的问题和疑虑，提高客户服务效率和质量。
在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行客户关怀：
数据收集：收集客户的个人信息、交易记录等数据。
需求分析：利用AI技术对收集的数据进行分析，提取出客户需求和偏好。
关怀方案制定：根据客户需求和偏好制定关怀方案，包括祝福内容、优惠活动等。
三、 新一代AI营销工具，提升存量客户业务效益近30倍
作为“新一代数字化技术服务专家”,飞算科技多年来深耕于数字技术和人工智能技术领域,针对银行等金融客户所面临的的私域存量客户的价值挖掘与营销问题，提供了包含客户画像、营销活动管理、渠道协同管理在内的整体的解决方案。其中推出的国内首款业务人员可使用的零门槛建模工具—AI.Modeler建模机器人，覆盖数据探索、自动特征工程、模型探索实验、模型可解释性以及低延迟的一键部署和上线的全生命周期,通过自动化的方式,帮助企业以最低成本、最快速度完成数据建模和应用全流程。
在某大型银行服务项目中，成功帮助该行理财经理业务效果提升近30倍。在实际执行营销的3万多名客户中，通过AI.Modeler建模的营销转化率为专家模型的7.9倍，且平均购买金额为专家组的3.6倍。
截至目前，飞算科技已为包括金融、医疗、制造、零售等在内的八大行业的上百家机构提供了技术服务，加速其数字化转型进程。随着技术的精进，作为国家级高新技术企业，飞算科技一路走来荣誉不断，接连斩获“国家鼓励的软件企业”、“中国数字化突破实践奖”、“信创领军企业”、“信创飞越产品”、“软件行业突破性技术成果奖”、“信创产品认证”、“数字化转型优秀企业”、“优秀软件产品”、等多个奖项。且凭借着中国原创的科技，飞算科技已经获得包括图灵奖得主大卫•帕特森、中国工程院院士倪光南等中美六大院士认可和高度评价。
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