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摘 要： 数字化风暴席卷全球， 给商业银行带来了全新的 营商环境。外部经济环境恶化， 金融监管持续发力； 新兴 金融科技公司咄咄逼人， 蚕食银行利润； 客户行为迅速改 变， 数字化诉求成为主流。同时， 疫情的发生更加速了银 行业迈入数字化时代的步伐， 开展数字化创新转型势在必 行。传统零售营销策略因单向化、大众化， 缺乏快速且有 针对性地应变能力， 更侧重客户经理的个人能力。大数据 时代下， 华夏银行昆明分行尝试通过“数智化”方式重塑 零售业务发展模式， 助力零售营销转型， 构建一个属于自 己的数据治理应用范例， 这就是“华夏银行昆明分行大零 售营销支持系统”。
关键词：数据治理；大数据；零售营销；数智化
一、谋局篇
新经济业态下， 数据成为新的生产要素。网络化 连接、数字化描绘、智能化生产、融合化发展，是时代 发展的新趋势，大数据要发挥出应有的作用，一个是够 “大”，一个是够“智”。以往，银行在零售业务数据应 用领域存在三大痛点：一是数据分散，指标体系建设难， 常常需要为个别分析穿透底层数据；二是缺少统一的协作 平台，导致分析慢、讨论长、决策慢，决策形成后层层传 递下达慢；三是缺乏对业务指标的自动化监控，出现问题 纠错慢，决策执行缺少统一追踪，执行效果反馈慢。
昆明分行零售业务同样也存在信息缺、决策难、追 踪难的痛点。首先，数据分散，客户经理难以快速获取考 核指标，缺乏支持精准营销的数据与手段。其次，零售条 线之间缺乏整合，分析慢、决策慢、下达慢。再者，反馈 难，难以验证营销策略的有效性，对客户经理的执行力缺 少评估，当营销策略实施效果不理想时，管理层难以确定 是营销策略的问题，还是客户经理执行力的问题。要解决 上述问题，需要对全流程数据进行垂直整合。
二、诊断篇
强大的营销体系，要依托强大的数据中台，跨系统 整合数据，让数据变“大”，利用前沿科技最新算法， 让数据变“智”。大零售营销支持系统的思路，就是通 过整合零售板块客户资源、营销资源、渠道资源，强调 高效流程、精准营销、渠道的协调与联动，提升综合服 务和价值创造能力。构建客户维度数据库、汇总统计、 策略分析、管理应用四层架构，并统筹考虑灵活应变、 适应性强、安全性高的系统模块和业务处理流程。
我们计划打造一套从客户画像出发，实现精细化客户 经营，通过全渠道触点管理，完成客户触达和数据回流， 最后形成闭环，不断循环优化的零售营销生态体系。
三、实现篇
深挖我行数据价值， 构建内外融合系统架构， 集 零为整， 整合散落在各个系统的数据，实现更全面清晰 的客户视图。并通过自动化工作提醒、优化组合产品解决 方案、智能工单派发等多种业务功能，提升一线业务团队 的工作效率[1] 。以客户多维度的数据为基础，并对客户经 理业绩进行展示，形成营销数据的策略分析（ACRM）， 通过工单、外呼功能实现客户管理应用（OCRM）的落地实施，从而形成分行级客户营销支持的整个闭环管理及应 用。通过实现客户数据中心、策略管理、工单应用、汇总 统计四大功能，搭建以客户为中心、职能化、集约化、多 渠道协作的自动化零售营销应用体系。
1.客户多维度数据库
通过各类应用系统的整合， 获取以客户为单位的 各类信息，进而获取更多的销售商机和线索，减少客户 数据采集成本，实现更全面清晰的客户视图。数据的采 集采用直接抓取和数据添加的方式，包括但不限于以下 信息：客户基本信息、客户签约产品、客户标签、负债 信息、客户资产、客户交易、客户创利数据、客户归属 等[2] 。包括朋友圈营销模型、流失预警（客户流失、资 产流失等）、信息补录、客户挖潜、贵宾客户管理、话 术管理、交叉率提升6个方面。
从用户画像中提取需要的特征， 经过数据预处理 以及特征工程（包括特征选择，特征重构，特征监督 等），得到建模用数据，通过模型训练以及优化，进行 预测，并评估结果。在不同的阶段，具有不同的作用：
（1）在获取用户阶段，可以用来发现并吸引潜在 客户；
（2）在用户提升阶段，可以方便银行培养潜在的 高价值客户；在用户成熟阶段，可以培养客户忠实度、 向合适的用户推广新产品；
（3）在用户衰退阶段，还可以延长用户的生命周期。
2.汇总统计
分为画像建设、任务完成统计、客户经理业务量、 客户平均收益、重点指标统计和积分制考核。通过对报 表进行图表统计，能快速获取客户经理任务完成数量、 效率对比、部门完成数量对比信息，有效评定个人、团 队效率以及绩效等指标。
通过对分行管理员、支行行长/主管行长各类报表 的数据进行分析和挖掘，提取共性特点，形成营销策略。业绩概览、主要指标完成情况、大额资产变动等视 图可实现手机浏览。
3.策略分析
（1）高净值客户人脉圈：利用高净值客户交易人 脉圈得到潜力客户。
（2）非高净值客户交易分析：利用非高净值客户 交易分析，得到潜力客户。
（3）潜在代发工资客户挖掘：通过代发工资业务 分析，批量获客。
（4）个贷客户挖掘：利用个贷客户信息分析，得 到潜力客户。
（5）信用卡交叉销售：对信用卡业务的行为进行 量化分析，筛选具有高消费信贷和财富产品需求倾向的客户。
（6）客户细分主题：客户细分主要根据客户的升降 级/活跃度/忠诚度/贡献度/消费偏好贡献度来细分客户。
（7）客户挽留主题：客户金融资产大额变动时，根据分析对预警、流失客户采取挽留措施[3]。
（8）交叉销售主题：根据交叉销售规则生成的产 品信息推荐到单一客户的客户视图中，供支行维护人或 者总/分/支行主管有针对性地查看客户的产品推荐信息。
经过前期的数据整合，实现更全面的客户360度的 全景视图。通过数据挖掘或者利用CRM系统客户模型确 定目标客群，系统自动派发（或手工派发）业务工单， 并持续跟踪跟进，不断评估优化。
4.内外融合
系统分为移动端与web端，PC端运行于内网，连接 外呼平台进行外呼，手机企业微信端通过安全设备连接 到内网服务器进行数据交互。
（1） 移动端： 员工接单、转派、查看工单详情 （包 括 任 务 情 况 、 客 户 情 况 、 营 销 卖 点 、 推 荐 话 术 等），任务完成可直接在移动端回单（任务完成结果、 现场照片等）。可以预约拜访客户（拜访时间、地点、 客户基本信息等）。当指派的任务与自身情况产生冲突 （如请假、任务过多、时间冲突等）可转派给他人，转 派申请由部门负责人审核。
（2）web端：可智能派单/手动派单，可批量派 单、选择数量派单、选择部门派单等方式。对任务工单状态和进度进行跟踪与实时监控、预警，并对滞留单进 行调配。在客户经理跟进客户时产生的商机管理（例 如：发现客户有别的意向产品等），可在移动端进行商机录入，实现意向客户资源共享。可全程跟踪录入商机进程、办结、回执等信息。
5.管理应用
整合各渠道资源，产品展业及产品广告的发布都由 后端管理平台直接控制，提高产品发布的灵活性。客户 可以获得来自银行的各类提醒事项，最新的咨询、适用 度高的产品。产品配以整理优化的专业话术，有助于产 品的成交，话术需要根据市场的变化及时修订才能发挥 最大作用。
智能工单管理是营销闭环管理的重要组成部分，策 略管理模块生成的营销策略， 需要利用工单应用模块保障 执行，才能持续跟踪跟进，不断评估优化。智能工单管理 分为任务管理、工单处理、系统管理三部分，支持策略任 务的自动生成、临时导入、自动并单等，结合不同的工单 分配对象支持智能化派单等功能。工单处理过程中，在多 触点的客户管理基础上，实现营销指引标准化、客户反馈 标签化。同时，系统建立了完备的员工号码对应关系，只 需要使用OA账号登录即可，用户体验较佳。
云呼叫中心（CloudCallCenter） 是基于计算机电 话集成技术（CTI） 和云计算技术， 集成电话、移动电 话、在线客服、email、短信等多种通讯方式的一体化企 业综合信息服务的云电销系统平台。针对用不同呼叫中 心解决方案，灵活采用公有云、私有云、混合云三种不 同部署方式[4]。
通过统计整个客服中心的各项基本服务指标，如业 务数量、系统效率、业务效率等，以此来描述整个客服 中心整体服务水平，使得整个过程可度量、可追溯。
四、总结篇
华夏银行昆明分行通过大零售营销支持系统的开发 建设，获取了更多的销售商机和线索，充分了解客户的 个性需求并提供差异化的服务和解决方案，拓展销售渠 道。系统具有以下亮点：
以跨系统整合数据为基础， 搭建多渠道全方位的 客户数据中心，构建客户画像与特征标签库。利用大数 据技术，对新产品针对特定客户进行定点推送。针对客户画像的各种维度信息，进行实时的监测，全周期数据 跟踪，全时段互动行为追踪。对关键信息（办理业务到 期等）进行提取和分析，及时向客户经理进行推送，及 时规避流失客户风险。根据银行的风险战略和偏好确定 预警指标，及时识别、分析、衡量客户和资产的信用风 险状况或潜在风险，及时采取适当的措施，对信用风险 进行汇报、防范、控制和化解。此外，掌握客户交易偏 好，还能做到精准推荐营销产品[5]。
采用图数据库技术， 极大地完善和丰富了数据模 型，对数据之间多度关系进行有效直观的展示和分析。 运用环路洗钱模型，能够支持实时快速检测出海量数据 中存在的环，获得超越传统数据库更为优越的性能。
运用智能的派单方式，能够具有自动跟踪、实时监 控、自动预警、推送预警消息等功能。
具有灵活可配置的监控条件，从业务处理系统或数据 库中取得数据，根据监控规则对取得的数据进行处理，不 同业务配置不同的监控条件，使监控系统更灵活。
通过数据驱动的智能化技术，让营销不再完全依赖 技巧和经验，而能够进行预测与判断、跟踪与优化，形 成精准的营销策略并高效执行，提升营销掌控力。
五、结语
昆明分行大零售营销支持系统以数据为驱动，可简 单概括为：达成“一个目标”，实现“两点联动”，解决 “三类困难”，构建“四大功能”。即以达成零售业务数 字化转型为目标，通过构建“客户数据中心、策略管理、 工单应用、汇总统计”四大功能模块，实现了“数据与营 销执行”的两点联动，解决了银行业务运营中存在的“信 息缺、决策难、跟踪难”三个方面的问题，为大数据应用 下的客户提供高效、全面、精准的服务。
华夏银行昆明分行大零售营销转型的“数智化”探 索，是在传统业务基础上，与数字化相结合；是运用数 据挖掘技术和数学算法，显性切入业务流，从而形成智 能化闭环的过程，使得银行大零售业务的营销全流程可 度量、可追溯、可预测、可传承。在现有以人工为主的 营销模式的基础上，重构了华夏银行昆明分行零售业务 营销质量、效率、成本的核心竞争力。
我们将凝心聚力、锐意创新、不断突破，为我行数 字化转型贡献更大的力量！
参考文献
[1] 刘贵容，刘军.大数据对市场营销的影响与创新[M].经济管理出版社，2019.
[2] 齐佳音，万岩，尹涛.客户关系管理[M].北京邮电大学出版社，2009.
[3] 杨絮飞，李娌.旅行社经营管理[M].东北师范大学出版社，2007.
[4] 胡柯.容联七陌：为改变而努力[J].小康·财智，2015（12）：67-68.
[5] 黄金填.省级广电云呼叫中心系统架构设计[J].西部广播电视，2015（12）：240，248.
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