隨著金融行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，“二八定律”在商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)中同樣適用，20%的優(yōu)質(zhì)客戶帶來了80%的利潤(rùn)。對(duì)存在流失傾向的優(yōu)質(zhì)客戶開展忠誠(chéng)度管理及流失挽留，其價(jià)值不言而喻，這也成為當(dāng)前銀行客戶服務(wù)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型路徑中迫切需要解決的問題。
為幫助銀行做好智能服務(wù)與精準(zhǔn)營(yíng)銷，近日，浪潮聯(lián)手某銀行客戶關(guān)系管理團(tuán)隊(duì)開展“理財(cái)客戶流失預(yù)測(cè)”項(xiàng)目。項(xiàng)目以理財(cái)業(yè)務(wù)場(chǎng)景為引導(dǎo)，依托浪潮客戶關(guān)系管理平臺(tái)及深度學(xué)習(xí)引擎，建立流失預(yù)測(cè)模型，智能預(yù)測(cè)具有高流失傾向的客戶名單，并通過客戶經(jīng)理工作平臺(tái)開展客戶挽留和定點(diǎn)營(yíng)銷。
通過對(duì)理財(cái)客戶的歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)分析，浪潮項(xiàng)目組采集了310萬(wàn)用戶的1550萬(wàn)條記錄，根據(jù)客戶的連續(xù)性特征和非連續(xù)性特征，進(jìn)行歸一化和因子化，綜合運(yùn)用邏輯回歸、LSTM(深度學(xué)習(xí))和BP反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，經(jīng)過多輪調(diào)試，使模型對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)達(dá)到最佳擬合狀態(tài)。以較高的精準(zhǔn)度預(yù)測(cè)出下個(gè)月內(nèi)到期理財(cái)客戶不再購(gòu)買理財(cái)?shù)母怕?，?jīng)檢驗(yàn)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度達(dá)80.7%，相比傳統(tǒng)分析方法，準(zhǔn)確度提高30個(gè)百分點(diǎn)。
在此基礎(chǔ)上，銀行進(jìn)行精準(zhǔn)化客戶挽留，一方面做到有的放矢，將一家分行原先多達(dá)近萬(wàn)名目標(biāo)客戶營(yíng)銷范圍精減到千名左右，節(jié)省了客戶維護(hù)成本，解決了客戶經(jīng)理每天在客戶維護(hù)上疲于奔命的苦惱。另一方面，深化了客戶體驗(yàn)，提升了挽留效果。
浪潮大數(shù)據(jù)及機(jī)器學(xué)習(xí)的智能精準(zhǔn)維護(hù)模式效果顯著，銀行理財(cái)接續(xù)率有顯著提升。對(duì)試點(diǎn)行穩(wěn)定到期客戶和資金起到了積極作用，有效提升了客戶生命周期管理戰(zhàn)略下的客戶精細(xì)化管理水平。
未來，浪潮將探索大數(shù)據(jù)及人工智能環(huán)境下，如何深入拓展精準(zhǔn)營(yíng)銷、低成本獲客、智能風(fēng)險(xiǎn)控制等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將客戶精細(xì)化管理及業(yè)務(wù)高效拓展推向更高水平。
