智能银行崛起,全景式扫描AI对信贷流程的重塑
2018-07-18 13:21:58 来源:中国网 评论:

人工智能引导银行新一轮变革

目前AI已经深度渗透到金融领域的核心场景,使得银行革新了对客户价值的认知、创新了服务流程、降低风险控制成本,拓展了金融服务的边界,未来甚至会引发企业文化、组织管理、基础设施建设以及体制方面的重要改革。

信贷业务是银行业的主营业务,也是目前跟AI融合最深入的场景,研究AI在信贷领域的应用对整个AI+金融有很大的启示作用。

信贷业务流程主要可分为三个阶段:第一、营销获客;第二、贷前反欺诈、贷前信用审核以及贷中监控;第三,贷后管理。

每个环节都存在固有的痛点和挑战,很多都是长期存在的顽疾,AI技术的进场不同程度上改变了整个局面。同盾科技作为国内第三方智能风控服务提供商,在利用AI赋能银行的道路上始终走在行业前列,同盾科技全流程智能风控具有非常典型的代表性。针对信贷业务的三个阶段,同盾针对性地提出了智能化解决方案:用户增长服务、贷前反欺诈及信用风控服务、逾期管理智能催收服务。

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用户增长服务|系统化经营客户整个生命周期

信贷客户生命周期解构成获取、提升和成熟、衰退流失三个阶段,三个阶段相互依存,相互影响,因此用户增长服务不是只围绕某一环节单独进行,而是伴随整个客户生命周期而展开。

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客户获取阶段的使命是发现并获取潜在客户,增加流量转化率,相应的解决方法是建立潜客响应模型。

用户从各个渠道进入平台时,标签信息基本为零,银行对这个用户一无所知,通过同盾潜客响应模型的筛选,可以对客户进行360度精准画像,以分值的形式将客户划分成高响应、中响应和低响应三种状态。对于高意向用户采用主动营销策略(如外呼和短信),对低意向用户不进行触达,在提升转化成功率降低营销成本的同时,避免对无意向用户的打扰。

举例来说,一些理财平台会采用现金奖励的方式吸引用户,用户做完申请、注册后领取相应的奖励,但最终没有在此平台购买任何理财产品。这类客户一般都属于高响应度的客户,采用外呼、短信触达的形式能有效“激活”;对于中响应度客户采取“监测”的策略,客户的响应分不是恒定不变的,各种驱动因素的影响下响应分呈波动起伏状,当某个时期监测到客户响应分上升,可及时进行外呼和触达“唤醒”用户;而低响应度客户很大程度上属于薅羊毛者,观察其响应分持续保持低分值状态,银行无需对这类客户做额外的工作投入。

通过高、中、低层次划分,在流量驱动的获客阶段,银行能调配出最优资源配比,把最好的营销资源投入到最高层次客户身上。

客户提升和成熟阶段的关注点是挖掘存量客户最大价值,增加粘性和品牌忠诚度,让用户去尝试银行其他金融产品。

此阶段相对应的解决方案是产品推荐模型或交叉营销模型,通过产品推荐模型可以帮助银行有效识别用户对不同产品的潜在需求,对特定客群积极开展交叉营销活动,提高个性化匹配的几率,从而提高利润。

客户衰退阶段的目标是延长客户的生命周期,挽回流失客户,让其对信贷产品重新产生兴趣。同盾流失召回方案可以有效分辨出哪些是流失用户,并评估其召回响应概率,同时可提供额度调整建议。

在用户引入、成长、成熟、休眠和流失等不同生命时期,企业对客户进行适当的目标管理,在每个节点都能创造出巨大的价值。

中国线上信贷市场渐渐告别高获客的野蛮成长时代,即将进入到存量竞争的精细化管理阶段,以流量为中心、以产品为中心的理念或向以用户为中心让渡,利用大数据、人工智能等技术进行客户整体生命周期系统化经营将成为银行未来的重要竞争力。

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