农行:“普惠金融大脑”创新中小企业客户服务新模式

1评论 2019-05-22 15:00:10 来源:金融界网站 如何判断星期六买点?

  一、背景与起因

  做好普惠金融,特别是小微企业金融,始终是银行业的一项难题,其主要难点在于:一是小微企业信息不对称,银行很难全面、真实地了解客户;二是银行管理成本高,及时了解客户的实际情况需要投入大量人力和物力;三是没有形成规模效应,传统模式客户转化率低,无法实现以“量、价”补损,综合效益不明显。

  为解决上述问题,我行于2016年起以小微企业客户营销管理周期为主线,探索研究建立分阶段、分层级、分类别的“目录制”管理模式,在此基础上,将客户“目录制”管理方法与大数据分析相结合,通过“需求驱动、快速迭代、共同推进”的工作方式,基于我行现有数据分析挖掘平台,应用“大数据挖掘”和“机器学习”等金融科技手段,开展了“普惠金融大脑”项目的研究和开发工作。“普惠金融大脑”通过构建小微企业结算户转有贷户营销“机器学习”预测模型,自主学习历史小微企业贷款客户的转化特点,从存量结算客户中寻找生成有潜力的客户营销清单,并将结果在分行进行实际应用,有针对性的指导营销拓户工作,提高了营销效率。

  二、举措和亮点

  (一)小微企业客户营销管理方法的创新

  开展小微企业金融业务,银行业面临信息不对称、管理成本高、难以形成规模效应、无法实现以“量、价”补损等难题。为解决上述问题,我行于2016年起以小微企业客户营销管理周期为主线,探索研究建立分阶段、分层级、分类别的“目录制”管理模式,并于2017年完成了《基于机器学习技术及生命周期管理的小微企业客户“目录制”营销方法研究》创新课题,提出了全新的小微企业客户营销管理方法:客户自开立银行账户起就纳入到我行营销管理中,将结算理财到信贷融资服务,形成一个闭合的营销管理周期。同时,将管理周期分为多个阶段,对应“各个精准营销管理环节,通过分类指标和模型计算将每个阶段客户按重要程度进行分类,辅助客户经理开展“差异化、精细化、批量化”的客户营销和管理。

  (二)金融科技应用的创新

  目前,银行业获客方式大多是基于简单的条件规则进行的筛选,比如“存款大于100万的客户”就可以作为一个规则模型,有效性很大程度依赖于人的主观认知和对业务的理解,且往往不能充分利用客户的各个维度的数据信息,难以找到海量数据(行情603138,诊股)之间的关联关系,结果通常不够稳定,也不适用于预测和获取重点目标客户。

  随着人工智能技术的快速发展,以及计算机能力的不断提升,“大数据挖掘”和“机器学习”已成为辅助银行获客及客户管理的重要手段。区别于传统规则模型的配置方式,“机器学习”模型具有学习效率高、效果稳定等优势,可以实现对海量数据的自主学习,将银行客户经理的经验进行系统积累,结合数据形成对客户的自动甄别能力,用于对未来结果的预测,替代人工从存量客户中挑选出重要的营销目标,既解决了银行人员不足和营销效率低下的问题,又实现了专业化和专家化的营销决策支持。

  三、成果与反响

  (一)精准获取重点营销客户清单

  “普惠金融大脑”通过构建“小微企业结算户转有贷户”机器学习模型,来预测每个结算客户未来3个月转化为贷款客户的概率。在前期“目录制”营销方法中总结出的小微客户特征指标基础上,结合业务专家和模型专家的经验,共同设计了129个特征,覆盖了客户基本信息、资产、交易等数据,选用机器学习模型,训练“普惠金融大脑”自主学习客户历史特征,逐步让模型具备了对潜在信贷客户营销的判断和预测能力,通过不断配置和调整参数,训练后模型精确率达到5%;最终,应用训练好的模型对多家分行二季度存量结算账户进行预测,生成了首批“小微企业结算户转有贷户”重点营销目录。

  (二)高效转化小微企业结算户至有贷户

  2018年9月初,我行将“结算户转有贷户”目录客户清单按归属下发多家分行各经营机构,开展为期2个月的试点营销工作。根据分行的反馈情况,下发的重点营销目录中符合我行贷款条件的客户占比为43%,符合我行贷款条件且客户具备贷款意愿的占比为21%,名单预测命中率符合最初设计目标。通过对目录中客户的营销情况进行跟踪,截至2019年1月31日,已放款客户数占目录客户数的10.8%,是同期五家试点分行小微企业结算户向有贷户自然转换比例(1.38%)的7.8倍。

  “普惠金融大脑”产生的重点营销目录有针对性的辅助了拓户营销,帮助客户经理在存量结算户中发掘了大量有价值的客户,有效提升了营销效率,减轻了基层行负担。由于从客户营销到贷款发放有一定周期,目录中客户还在持续转换为我行有贷客户,充分体现了此项目的创新应用价值。目前,“普惠金融大脑”已在我行全行范围内进行了推广。

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关键词阅读:“普惠金融大脑” 中小企业

责任编辑:申雪娇 RF13056
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