AI+营销,解码零售银行“智”胜之道

来源:创略科技 时间: 2018-05-25 关键词:零售银行,人工智能,AI,客户数据

据麦肯锡统计,自2009年起,中国零售银行业收入以每年 30% 的速度递增,并有望于2020年突破 2.6万亿元人民币(超过 4300亿美元)大关,占中国银行业整体收入的 40% 以上。届时,中国将成为亚洲最大的零售银行市场。 

5月24日,“科技引领融合与创新”为主题的零售银行领导者年会在上海召开,来自政府、行业协会、知名银行和金融科技公司的行业专家集聚一堂,就科技助力零售银行转型升级等议题展开讨论。创略科技联合创始人兼总裁杨辰韵应邀出席本次大会,发表了“ AI+营销,解码零售银行智胜之道”的主题演讲。在演讲中,杨辰韵提出了在零售银行业转型升级的当下,该如何使用智能数据驱动个性化营销。

 

 

银行数据应用的困境

 

虽然在国内银行业是最早意识到数据治理重要性的,但在推动的过程中也面临多重挑战。长时间以来,国内银行皆以产品驱动增长,零售银行的产品拥有同质化高的特点,所以未来银行产品要实现差异化,不能停留在产品本身,而是要围绕客户在金融和生活中的实时需求和痛点。

杨辰韵以信用卡举例,他经常会接到信用卡中心的电话,询问本月账单是否需要分期,但他实际上并没有这种需求,甚至已经完成了还款;而在另一个场景下,一个月光族在收到信用卡账单,正在犹豫要不要分期付款的时候,接到了分期还款的推销电话,就会促成一次交易。

这个例子显示了银行使用客户数据的现状和未来。在当前,零售银行拥有海量客户数据,但数据孤岛问题严重。实时数据和非实时数据,包括在线和离线,它们很多都沉睡在大量分散的数据源中,多方数据无法打通。另一方面,银行难以识别客户数据中的需求,将其转化为具体的行动方案。

 

大数据+AI助力零售银行实现个性化营销

 

新零售银行应当按照客户的偏好及其完成银行业务的自然路径, 明确每个渠道的“角色”,定义每个渠道的职能并进行相应的整合归并,同时保证客户在不同渠道间能够做到无缝切换、获得一致体验。

如今AI和机器学习的逐步成熟创造了一个巨大的机会窗口。通过大数据驱动的业务用例发掘价值,用模型及销售闭环反馈提高收入、 降低风险、优化客户体验。

杨辰韵表示,从客户数据的采集、分析到应用实现完整闭环是创略科技旗舰产品——智能客户数据平台(CDP)正在做的事。通过技术实现自动化、智能化的数据采集与导入;打通实时数据和非实时数据,实现360°客户画像;通过AI及机器学习深度洞察数据;最后将数据开放式应用至各个场景中,围绕整个客户生命周期提供差异化的产品和服务策略。

举例来说,创略科技曾为某股份制银行构建的信用卡精细化运营体系。首先CDP整合了多方数据,包括移动端、H5页面、银行APP上的实时数据,同时打通微信和第三方供应商数据;之后将搜集到得客户数据进行标签和人群筛选,针对不同客户实现PC、移动端、微信信息个性化运营,有效地提升了客户的转化率。

而创略科技为某寿险客服系统提供的解决方案,则能实时预测潜在客户流失,并进行预防。利用AI进行自然语言的情感分析,可以将客户投诉、评价的文本中表达的情绪进行正负面判断,帮助预测客户在生命周期中处于的状态。

未来营销的重点也不再是“推荐”,而是“洞察”。知道目标消费者下一步需要什么,并能为他们提供更好的服务。因此,新零售银行的核心应该是以数据驱动力来整合“场”和“货”,使得“人”在金融产品的消费中产生共鸣式的愉悦体验。