作 者 | 百融云创研究院
来 源 | 九卦金融圈
不止银行业，在整个金融行业，纯白户&休眠户的运营都属于无人区，属于客群运营中的“罗布泊”，无论是金融机构还是提供服务的科技公司都无法到达那里，尤其是在负债端或财富端。
可是低资产、低活跃客户又占据了银行客群规模的80%甚至以上，规模巨大的客群像一座体积庞大的山峰，重重压在银行人的心里，这座山里是有金矿的，但如何挖掘？
某国有行省分行有几千万客群，其中超过一半都是AUM500以下的低活跃客群，这几千万客群就放在这里自生自灭吗？存量若无法经营，新增又有何意义？资产、负债、息差、中收、营收、利润，贵宾客户数、MAU、AUM、行为活跃、交易活跃……
oh my goodness，这一系列KPI的达成，总要有个出口。
上帝说要有光，于是就有了光。大数据与AI技术就是零售客群运营之光，是否能够普照到自己，取决于是否相信。
“洞察-匹配-触达-迭代”，智能化经营模式的方法论，银行业已经不再陌生，耳熟能详的还有数据分析、机器学习模型、AI智能语音机器人。这些都是银行人口中日常提及的词汇。
但是，这些方法论和技术是否在经营中得到应用了？是否已经通过智能运营流程来承载客群经营任务？组织是否适配流程？流程是否通过IT固化？评估迭代是否敏捷，是一个月迭代一次还是每周迭代？有银行做到每天迭代吗？事实上是可以按天迭代的。
模型开发是否紧密结合业务？业务是否转化为数字语言？策略是否由数据分析框架驱动？是否体系化？还是只是依靠零星经验，片段式执行？
其实银行业的日常经营，总体来讲，距离真正的智能化还有很远。
那智能客群经营需要哪三个核心能力模块呢？主要有三大模块，若同时具备以下三方面的能力，则运营效果是可以得到保证的，三个模块具体内容如下：
一是大数据洞察能力。这需要多维度财富数据标签及机器学习细分模型加持。很多银行没有意识到，财富领域对数据标签和模型的精细化程度要求更高。
我们通过给中小银行提供联合运营服务发现，自发购买产品的客户和经营销转化的客户，是两类人，分别取样本建模并打分，结果互斥。客户将资产投向银行，涉及到非常复杂的金融行为心理学，对产品的安全性、收益性和流动性都非常关切，虽然都是存款产品，但期限、利率、活动、触客话术包括营销渠道，都需要精细化配置来提升效果，必须具备业务与科技高效融合的能力，能够用同一种语言进行交流，而非各说各话，同时要具备敏捷迭代的能力。
二是大数据和AI算法驱动的客群经营策略体系。包括按照细分目标将客群按照MECE原则分层分群，构建复杂指标体系、建模并推演，找到关键指标并针对关键指标的优化来设计关键任务。
这些内容看起来普通，其实涉及到关键举措的设计及重要战略资源的投放。如果我做DAU，那我应该做新客留存还是近两周活跃户留存？谁能告诉我哪个才是关键指标？经验到底可不可靠？方向到底有没有偏差？
这些问题，大部分银行是不会问的，经验仍是策略的出发点，可是策略的悲喜并不相同，下面这个表格是同样的策略在不同类型银行的表现，在股份行提升度很高的策略，到了国有行却是负向收益，经验，到底还能不能相信了？
策略并不是普适性的，必须通过强化学习来进行适配本行情况，另外迭代的核心是敏捷、敏捷、敏捷....
AI代表了人类智力航程的星辰大海，每家银行都艳羡，包括数字人等应用也如火如荼，但是AI创造的产能可以被量化吗？
百融云创在这一点也进了无人区,在为一些银行提供的运营服务中，百融的AI产能能够达到总产能的70%，其中50%为纯AI产能，无需人工干预，另外20%由AI转线索给人工外呼产生。
为什么百融云创的AI智能语音机器人（VoiceGpt）这么灵呢？原因是依靠大模型技术，基于Transformer架构搭建算法模型，对于语音识别的准确率可以达到99%以上，能够实现“真人级”互动体验，
综上，我们认为只有同时具备了三方面的能力，才能够突破财富管理纯白户、休眠户无人区。
我们也乐见，少数银行在数字化客群经营领域有先进的方法论及领先实践，对于运营逻辑有深刻理解，目前正在将数字化运营流程化，流程IT化。但在数据的丰富度、智能运营闭环的敏捷度及触客渠道的智能度三个方面尚有提升空间。
百融云创作为一家大数据公司，深耕NLP、隐私计算、机器学习和云计算等前沿科技，打造了决策式AI和生成式AI两类相辅相成的AI技术方案，且通过为中小银行提供联合运营服务积累了丰富的运营经验，对于银行上述三个维度的痛点都能提供有益支持。
每一百万休眠户，可以通过运营贡献每月上亿元、每年超过12亿元AUM净增量。百融云创不但能够端到端交付业绩，且能够极大提升行里大数据分析及AI能力，并通过辅导行里智能运营模式，推动其不断迭代优化，助力银行的高质量发展。
