銀行的敏前臺、穩(wěn)中臺、強后臺·

智能化時代下，銀行業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正加速重構(gòu)"敏前臺、穩(wěn)中臺、強后臺"的協(xié)同體系。·

"敏前臺"層面，智能化與敏捷化成為核心突破方向：通過部署Al智能體應(yīng)用實現(xiàn)客戶交互場景的深度重構(gòu)?！?/p>

中臺建設(shè)強調(diào)"穩(wěn)",著力構(gòu)建模塊化、標準化的能力中樞。·

后臺系統(tǒng)則以"強基"為目標，依托分布式架構(gòu)與云計算技術(shù)構(gòu)建數(shù)字新基建。保障海量數(shù)據(jù)

的安全承載，提供強大的算力支撐?！?/p>

三者協(xié)同形成了"前端智能驅(qū)動、中臺能力沉淀、后臺算力筑基"的有機體，推動銀行業(yè)務(wù)向"

秒級響應(yīng)、千人千面、無感風控"的智慧銀行演進。技

(技術(shù)應(yīng)用)智

(AI賦能)(業(yè)務(wù)場景)

業(yè)(數(shù)據(jù)分析))

銀行復合型

人才銀行人才發(fā)展趨勢—復合型人才項(跨團隊項目落地)【案例】銀行智能問答系統(tǒng)自然語言問答系統(tǒng)(Natural

Language

Question

Answering

System)是一種利用自然語言處理技術(shù)來實現(xiàn)用戶與計算機之間進行問題和回答交流的系統(tǒng)。它能夠理解用

戶提出的問題，并通過分析問題中的關(guān)鍵信息，從系統(tǒng)中提取相關(guān)的知識或信息來給

出準確的答案。在實際應(yīng)用中，問答系統(tǒng)可以用在各種場景，如智能客服、智能搜索

引擎、智能助手等領(lǐng)域。通過模擬實現(xiàn)基礎(chǔ)功能來展示其原理和實現(xiàn)方式。我們將會通過以下幾個步驟來完成問答系統(tǒng)的開發(fā)：問題?問題解析

問題改寫知

識回答。答案抽取

答案選擇模型用戶文檔查詢

文檔過濾數(shù)據(jù)【案例】銀行智能問答系統(tǒng)1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：我們首先需要準備一個包含問題和答案的數(shù)據(jù)集，用于訓練

我們的模型。這里我們可以使用一些簡單的問題和答案，比如常見的知識性問題和對應(yīng)的答案。2.文本處理：接下來我們需要對問題進行文本處理，將問題進行分詞、詞性

標注等操作，以便于對問題進行理解和匹配。3.特征提?。何覀冃枰獙栴}表示成計算機可理解的形式，比如將問題轉(zhuǎn)換

成向量的形式，以便于進行相似度計算和匹配。4.模型訓練：我們可以使用一些常見的文本匹配模型，如TF-IDF、

Word2Vec

、BERT

等，來訓練我們的問答系統(tǒng)模型。5.交互界面：最后，我們可以通過一個簡單的交互界面，讓用戶輸入問題，

然后通過我們訓練好的模型來給出答案?！?/p>

1、面向銀行中臺業(yè)務(wù)和產(chǎn)品人員，

能查詢銀行產(chǎn)品案例。·

2、產(chǎn)品管理工具和方法。【案例分析1】某銀行產(chǎn)品管理知識庫客戶信息標簽化·通過整合商業(yè)銀行各條線分散的客戶信息，與來自工商、司法、稅務(wù)、輿情、政府公共信用信息等

外部數(shù)據(jù)結(jié)合，從客戶的工商注冊、股權(quán)投資、信用狀況、管理人員資質(zhì)、運營管理能力、生產(chǎn)經(jīng)營狀

況及財務(wù)情況等角度進行提煉，形成對公客戶標簽?！?/p>

第

一

，客戶基本特征，包括客戶類型、所屬行業(yè)、客戶資質(zhì)等客戶身份特質(zhì)。·

第二

，客戶關(guān)聯(lián)信息，涉及擔保圈情況、合作機構(gòu)性質(zhì)、集團關(guān)系、關(guān)聯(lián)方風險等信息，用以考察客戶

關(guān)聯(lián)關(guān)系的復雜性和多樣性?！?/p>

第

三

，客戶履約能力，用以考察客戶履行合同的實際能力、支付能力?！?/p>

第四

，客戶行為偏好，用以考察對公客戶的經(jīng)營行為、交、投資行為、公共行為中存在的規(guī)律或

習

慣

?！?/p>

第

五

，客戶信用歷史，通過行政部門以及司法部門對客戶的信用評價，了解客戶經(jīng)營過程中的不良行為。標簽數(shù)據(jù)模型化·客戶打標的核心是根據(jù)客戶特征構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。根據(jù)不同的實現(xiàn)方式，對

公客戶標簽的數(shù)據(jù)模型分為兩類?！?/p>

一類是規(guī)則類模型。該模型按照業(yè)務(wù)規(guī)則，通過統(tǒng)計分析運算獲得標簽值。

例如，在分析客戶的股權(quán)結(jié)構(gòu)時，可分別設(shè)定閾值X和Y用于判斷客戶股權(quán)是否集中。如果客戶前N

大股東的持股比例超過X%,即為股權(quán)集中，

如果持股比例低于Y%,

則為股權(quán)分散。·

一類是預(yù)測類模型。該模型基于統(tǒng)計學中的決策樹、回歸等數(shù)學模型建模，

探索各指標之間的相關(guān)性，通過多次迭代訓練提升模型精度，并預(yù)測客戶

具有某項特征的概率。例如，如果驗證發(fā)現(xiàn)客戶日均存款、取現(xiàn)、同名劃

轉(zhuǎn)等指標變化情況與客戶違約存在相關(guān)性?？蛻魯?shù)據(jù)情感化·

圍繞情感傾向?qū)撕炦M行分類，以支持客戶畫像的直觀展現(xiàn)?！?/p>

例如，客戶擁有的多項資質(zhì)、高資產(chǎn)、高貢獻等特征體現(xiàn)了客戶的優(yōu)勢，

標記為正面標簽；·

客戶負面輿情、財務(wù)狀況惡化涉訴、欠稅及環(huán)保處罰等特征體現(xiàn)了客戶的

經(jīng)營負向變動或出現(xiàn)違約行為，標記為負面標簽；·

客戶經(jīng)營規(guī)模、融資方式、交等特征的客觀描述，標記為中性標簽。·

通過量化分析客戶標簽的情感傾向程度，并將客戶多維度標簽按場景進行匯總，即可形成完整、立體的客戶畫像。該客戶畫像有助于商業(yè)銀行快速認知客戶，實現(xiàn)差異化營銷及智能化預(yù)警。·在新形勢下，銀行面對的既有跨區(qū)域、跨行業(yè)的大型集團企業(yè)，又有成千上萬生命周期快速

更迭的小微企業(yè)。導致銀行的客戶信息分散、銀企信息不對稱、集團客戶信息整合度不夠等

問題，使銀行在營銷獲客和風險識別方面較為被動。通過建立以客戶為中心的系統(tǒng)，可以運

用技術(shù)實現(xiàn)抽取內(nèi)外部多渠道數(shù)據(jù)的客戶“速描”功能，便于既概要、又直觀地掌握客戶特征?！?/p>

除了客戶的基礎(chǔ)特征畫像，為了實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求以及管理目標，還可以將多維度標簽指標通過

模型進行量化、分類、組合，最終形成適用特定場景的客戶專業(yè)畫像，包括高潛質(zhì)客戶畫像、

流失客戶畫像、財務(wù)欺詐畫像等?！た蛻魧I(yè)畫像可用于客戶維護、產(chǎn)品推薦、預(yù)警識別、反欺詐、數(shù)字化運營等眾多領(lǐng)域。例

如，可基于已流失客戶的行業(yè)屬性、賬戶交據(jù)，挖掘特征標簽繪制流失客戶畫像，分

析客戶流失的原因；也可通過預(yù)警類標簽，篩選出有潛在流失趨勢的客戶，再結(jié)合營銷和產(chǎn)

品推薦類標簽，提供流失客戶找回的可行性建議。客戶素描化客群結(jié)構(gòu)化·

銀行面對宏觀經(jīng)濟環(huán)境和行政指導政策的不斷變化，必須隨時把握航向，檢視業(yè)務(wù)發(fā)

展與戰(zhàn)略規(guī)劃的實際偏差?！ねㄟ^客戶畫像可以“見微知著”地描繪存量客戶結(jié)構(gòu)特征，了解存量客戶的結(jié)構(gòu)分布，

從行業(yè)、地區(qū)、產(chǎn)品、資產(chǎn)、交易、財務(wù)等多維度快速圈定待調(diào)整客群。營銷關(guān)聯(lián)化·

基于多維度數(shù)據(jù)，以客戶為核心，以信息傳遞為路徑，從股權(quán)、投資、資金往來、業(yè)務(wù)

往來、擔保、被擔保、核心管理層、集團等八個維度繪制關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜?！?/p>

在關(guān)聯(lián)路徑上的每個節(jié)點就是一個關(guān)聯(lián)企業(yè)(或其控股股東、實際控制人),每個企業(yè)

特有的客戶畫像，形成關(guān)聯(lián)客群的畫像體系，體現(xiàn)出群體特征屬性?！?/p>

通過此類客群畫像可以挖掘出關(guān)聯(lián)關(guān)系鏈上有價值、有潛力的客戶，針對客戶特征及其

業(yè)務(wù)需求，結(jié)合產(chǎn)品和服務(wù)進行有針對性的營銷拓展?！?/p>

關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘還可以使客戶畫像的有效信息得以延展，突破企業(yè)自身信息的限制；此外，

也可以識別出關(guān)系鏈上的風險因素，及時排查風險，實現(xiàn)客戶價值的有效挖掘和風險預(yù)判。決策動態(tài)化·

隨著外部某省市場條件的變化，客戶的狀態(tài)也會處于動態(tài)變化之中，因此客戶畫像

不會是一成不變的。·客戶畫像體系不能僅限于合成客戶的時點“快照”,還要追溯研究客戶的歷史相冊，通過定期抓取客戶特征標簽，繪制其時點畫像。·通過對客戶的特征變化進行持續(xù)跟蹤，可以描繪客戶特征隨時間序列的變化，并通過

預(yù)測模型研究其未來的趨勢，為客戶的增持、減退提供決策依據(jù)。分析銀行對客戶價值·

客戶對銀行的價值：是指客戶對銀行的價值貢獻能力?！?/p>

存量客戶現(xiàn)有價值主要以利潤貢獻度體現(xiàn)?！?/p>

利潤貢獻度=貸款轉(zhuǎn)移凈收入+存款轉(zhuǎn)移凈收入+中間業(yè)務(wù)凈收入-資本成本分攤-運

營成本分攤(含稅費)-信貸成本分攤?！?/p>

目標客戶潛在價值主要通過對客戶所屬行業(yè)發(fā)展空間、企業(yè)所處生命周期某省市場影響力

和產(chǎn)業(yè)鏈影響力等因素進行評價?！?/p>

目標客戶潛在價值貢獻度=行業(yè)價值空間評分*權(quán)重值+企業(yè)成長性評分*權(quán)某省市場影響力

和產(chǎn)業(yè)鏈影響力評分*權(quán)重值。分析客戶對銀行的價值·

銀行對客戶價值：是指客戶對銀行所提供產(chǎn)品的接受程度?！?/p>

銀行對存量客戶價值主要通某省市場份額占比、客戶產(chǎn)品和服務(wù)滿意程度、產(chǎn)品覆

蓋度、

賬戶數(shù)量和性質(zhì)、續(xù)存時間、各項產(chǎn)品余額或交、有效賬戶數(shù)和活躍程度、

各項業(yè)務(wù)增長率、高管人員是否為本行的VIP

客戶、資產(chǎn)質(zhì)量、合作簽約情況等指標

進行綜合評價。·

銀行對目標客戶價值主要通過銀行產(chǎn)品對客戶的適用性、客戶營銷可行性、產(chǎn)品優(yōu)勢、

服務(wù)的便利性等指標進行綜合評價。確定細分客群·

以利潤貢獻度和銀行對存量客戶價值兩個維度對存量客戶群進行區(qū)隔，把存量客戶分

為重要、優(yōu)質(zhì)、普通、退出四類客戶。·

以目標客戶潛在價值和銀行對目標客戶價值兩個維度對目標客戶群進行區(qū)隔，把目標客戶分為黃金、潛力、關(guān)注、

一般四類客戶?！じ鶕?jù)客戶群細分結(jié)果，采取不同的產(chǎn)品、價格、服務(wù)、營銷、流程、客戶關(guān)系策略進

行差別化服務(wù)?！?/p>

1、對用戶輸入的銀行客戶數(shù)據(jù)進行分析，

編制出客戶的標簽結(jié)構(gòu)?！?/p>

2、根據(jù)客戶標簽結(jié)構(gòu)，構(gòu)建客戶的數(shù)據(jù)

模型。包括規(guī)則類模型和預(yù)測類模型等?！?/p>

3、根據(jù)客戶的標簽和數(shù)據(jù)模型，繪制存

量客群細分矩陣，指明哪些是重要客戶，

哪些是優(yōu)質(zhì)客戶，哪些是普通客戶，哪

些是退出客戶?！?/p>

4、根據(jù)不同客戶的分類，推薦精準的營

銷策略?！景咐治?】某銀行存量客戶洞察精靈銀行信貸部房融貸信息填寫場景·數(shù)字員工的應(yīng)用能實現(xiàn)貸款審批流程自動化，提高服務(wù)效率。數(shù)字員工可以自動填報房融貸流程中

的13個環(huán)節(jié)：首先，數(shù)字員工自動登錄填報系統(tǒng)，讀取Excel表格信息并將這些信息進行建檔，然

后填寫調(diào)查報告、授權(quán)方案和擔保信息。數(shù)字員工可以自動進行對私單項授信審查與審批，并在最

后進行授信審批書的打印工作。數(shù)字員工處理房融貸信息的業(yè)務(wù)流程如圖所示。·信貸部房融貸信息的填寫包括19個流程，如果全部由人工手動完成，那么單個信息的填寫就需要花

費30分鐘左右，因此非常耗費時間。數(shù)字員工可以幫助業(yè)務(wù)人員自動完成13個流程的填寫，可以將

單個信息填寫的時間縮短為5分鐘，從而極某省市了時間，提高了工作效率。此外，數(shù)字員工可以7×24小時不間斷地工作，并且不會因為疲憊而產(chǎn)生工作失誤。對于銀行而言這某省市力

資源，讓業(yè)務(wù)人員將精力投入到更有創(chuàng)造性的工作中，從而為客戶提供更好的服務(wù)。填寫授信、

擔保、用信

信息，完成

放款確認錄入客戶基本信息至系統(tǒng)并建檔填寫調(diào)查報告中—系列信息打印授信審批書讀取Excel信息自動登錄

填報系統(tǒng)數(shù)字

員工銀行大額和可疑交場景·

數(shù)字員工可以將補錄任務(wù)根據(jù)固定規(guī)則進行場景識別，判斷業(yè)務(wù)類型，然后根據(jù)各個業(yè)務(wù)點的查詢路徑，查找客戶的交，最后將查詢結(jié)果中的對應(yīng)項補錄至反洗。

反洗補錄數(shù)量龐大，年均300萬筆左右，由于涉及操作系統(tǒng)多、操作煩瑣等問題，

人工操作每筆信息補錄需要花費10分鐘左右，但是數(shù)字員工的應(yīng)用可以讓流程實現(xiàn)自動

化，業(yè)務(wù)人員只需一鍵點擊，單筆信息就可以在1分鐘內(nèi)完成補錄。反洗的錄入

要求具備一定的準確性，但是人工處理大量信息的過程中難免會出現(xiàn)錯誤，而數(shù)字員工

可以很好地避免這一點。數(shù)字員工能準確無誤地登錄多個系統(tǒng)并獲取缺失的詳細信息，然后將這些數(shù)據(jù)自動填補到反洗中。此外，數(shù)字員工還有一個顯著的優(yōu)勢就是它

不需要休息，可以全天候運行。這樣一來，不僅滿足了信息實時更新的需求，還大大地

降低了銀行和其他金融機構(gòu)的人力成本。填寫系統(tǒng)

信息并

提交查詢大額和可疑交獲取缺失的詳細信息登錄反洗

子系統(tǒng)登錄反洗錢

檢測系統(tǒng)客戶信息

杳詢數(shù)字

員工銀行征信查詢場景·查詢征信時，工作人員需要手動錄入待查詢的企業(yè)/個人信息，將這些信息錄入多個不同的系統(tǒng)且都進行截圖保存，因此完成一筆征信查詢可能需要花費30分鐘以上。而使用

了數(shù)字員工之后，工作人員只需輕輕點擊鼠標，數(shù)字員工就可以將上述流程進行自動化

操作，只需5～6分鐘就可以完成一單征信查詢。征信查詢涉及多個政務(wù)系統(tǒng)，不同系統(tǒng)

的操作也有差別，因此對于剛剛上手的銀行業(yè)務(wù)人員來說可能操作比較困難。但是有了

數(shù)字員工的幫助，這些煩瑣的步驟可以一鍵解決，并且數(shù)字員工還可以靈活地應(yīng)對系統(tǒng)

的卡頓問題，隨時保存數(shù)據(jù)，穩(wěn)定運行。征信查詢完之后，還需要將查詢結(jié)果進行登記。

在數(shù)據(jù)登記錄入的階段，人工手動錄入免不了會出現(xiàn)一些差錯，而數(shù)字員工就可以很好

地避免這些問題，其準確率能達到100%,銀行的業(yè)務(wù)人員也可以將時間花在更有價值

的業(yè)務(wù)處理上。數(shù)字員工處理征信查詢的業(yè)務(wù)流程。銀行可疑預(yù)警基礎(chǔ)報告生成場景·人工操作時，反洗總是先登錄總行的反洗，提取系統(tǒng)提示的預(yù)警信息，登錄分行的查詢輔

助系統(tǒng)，然后提取預(yù)警賬戶的流水數(shù)據(jù)，在整理分析并提取好信息后，編輯分析統(tǒng)計報告。而數(shù)字員工

參與后，會自動登錄總行的反洗，提取好預(yù)警信息，然后自動登錄分行的查詢輔助系統(tǒng)提取預(yù)警

的賬戶流水，整理分析好信息后，自動生成賬戶交，分析統(tǒng)計報告，提交給負責反洗的人

員，這樣能免去人力要做的那些煩瑣、機械的工作，而讓人力資源專注于不能被機器代替的工作上。·人工執(zhí)行所需的處理時間長，流程多，涉及的溝通細節(jié)多，需要調(diào)取多個系統(tǒng)平臺數(shù)據(jù)，流程非常煩瑣。

而運用數(shù)字員工，可模擬工作人員操作計算機，對相關(guān)信息進行提取、整理、分析，自動生成賬戶交易

情況統(tǒng)計分析結(jié)果，定期分類歸納有關(guān)數(shù)據(jù)和生成報表，實現(xiàn)反洗分析自動化，幫助銀行員工釋

放精力來處理團隊中其他更復雜的任務(wù)。在數(shù)字員工的幫助下，銀行能夠把原來浪費在收集信息、處理

數(shù)據(jù)這樣機械的工作上花費的時間轉(zhuǎn)移到更能夠發(fā)揮人才作用的地方，相信這也能夠使銀行在處理不法

分子的時候有所幫助，從而使銀行更好地分辨洗跡。數(shù)字員工生成賬戶

交

統(tǒng)計報告登錄分行查詢輔助系統(tǒng)提取預(yù)警賬戶流水數(shù)據(jù)整理分析提取的信息·

1、郵件自動監(jiān)控與轉(zhuǎn)發(fā)。·2、需人工每日多次登錄郵箱查收

通知并轉(zhuǎn)發(fā)，耗時耗力(如每天需

登錄6次，耗時30分鐘)?！?/p>

3、機器人自動登錄郵箱并轉(zhuǎn)發(fā)通知，釋放人力用于高價值工作，效

率提升90%以上?！景咐治?】某銀行RPA精靈銀行客戶流失預(yù)測必要性

·

據(jù)統(tǒng)計，贏得一個新客戶所花費的成本是保留一個老客戶的5到6倍。因此，保留住老客戶、提

前預(yù)測出潛在的流失客戶是各個企業(yè)關(guān)心的核心問題?！鹘y(tǒng)銀行正處于某省市場競爭環(huán)境中，面臨著互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)和國外銀行的雙重競爭壓力。在

這樣的情況下，傳統(tǒng)銀行發(fā)展自身潛力、吸引優(yōu)質(zhì)顧客、防止顧客流失就顯得格外重要。·

了解客戶流失的原因：通過客戶流失分析，銀行可以了解客戶流失的具體原因，包括服務(wù)質(zhì)量、

產(chǎn)品不符合需求、價格因素等，從而針對性地改進服務(wù)和產(chǎn)品?！?/p>

提前預(yù)警和采取補救措施：客戶流失分析有助于銀行提前預(yù)警，及某省市場變化、產(chǎn)品和服務(wù)

缺陷，并采取相應(yīng)的補救措施，減少客戶流失?！?/p>

優(yōu)化客戶服務(wù)和產(chǎn)品：

通過分析客戶流失的原因，銀行可以優(yōu)化服務(wù)和產(chǎn)品，提高客戶滿意度和

忠誠度，延長客戶的生命周期，實現(xiàn)價值最大化?！?/p>

制定有效的營銷策略：

客戶流失分析可以幫助銀行制定更加精準的營銷策略，通過個性化、差別

化營銷，推薦客戶最需要的產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶的滿意度和忠誠度。銀行數(shù)據(jù)分析的步驟與流程·

從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中遷移與分析相關(guān)的數(shù)據(jù)到分析數(shù)據(jù)庫中，包括客戶信息、

產(chǎn)品詳情、訂單表和訂單詳情等?！?/p>

對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，統(tǒng)計產(chǎn)品數(shù)據(jù)中的每日使用人數(shù)、每日銷售額并進行

數(shù)據(jù)清洗等?！?/p>

進行特征工程，構(gòu)建RFM

特征和客戶流失特征?！?/p>

使用K-means

算法，對客戶進行聚類分析，并基于聚類結(jié)果進行客戶價值

分

析

?！?/p>

使用決策樹算法構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型，并對模型性能進行評價。構(gòu)建客戶流失特征基于這4個方面，本案例需要構(gòu)造4個相關(guān)客戶流失特征?！?/p>

總使用次數(shù)

(frequence)

。

即觀測時間內(nèi)每個客戶的總使用次

數(shù)?！た蛻糇罱淮问褂玫臅r間距離觀測窗口結(jié)束的天數(shù)(recently)?！た蛻粼谟^測時間內(nèi)使用人均銷售額(average)。即客戶在觀察

時間內(nèi)的總消費金額除以使用總?cè)藬?shù)?！た蛻粼谟^測時間內(nèi)的總消費金額(amount)。小結(jié)本章介紹了銀行綜合分析案例，其主要內(nèi)容如下?！?/p>

分析需求部分介紹了銀行的現(xiàn)狀、分析需求、數(shù)據(jù)的基本狀況和分析的步驟與流程?！?/p>

數(shù)據(jù)準備部分對每日使用人數(shù)與銷售額進行了統(tǒng)計分析，并對數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理?！?/p>

客戶價值分析部分通過K-Means

算法對客戶進行聚類分析，包括構(gòu)建RFM特征和構(gòu)

建K-Means

聚類模型?！た蛻袅魇ьA(yù)測部分通過決策樹算法對客戶是否會流失構(gòu)建了分類預(yù)測模型，包括構(gòu)建

客戶流失特征和構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型，并對模型的結(jié)果進行了分析。·

1、自動合成高保真的流失客戶數(shù)據(jù)，解決類別

不平衡問題，同時避免過擬合。·

2、結(jié)合在線學習

(Online

Learning)

和時序分

析，實時識別客戶交下降、賬戶余額驟

變等動態(tài)風險特征，并觸發(fā)預(yù)警?！?/p>

3、集成SHAP/LIME解釋性工具，將流失預(yù)測

結(jié)果轉(zhuǎn)化為‘關(guān)鍵因子報告'(如‘近30天登錄減

少70%'),并推薦具體挽留動作。·

4、模擬不同客戶分群的反饋(如高凈值客戶對費率敏感),自動生成‘定向優(yōu)惠券'或‘專屬理財方案'等個性化策略?！?、針對準流失客戶，生成客戶挽留策略和話術(shù)。【案例分析4】某銀行客戶流失預(yù)警與挽留精靈【案例】某銀行小微企業(yè)違約概率估計模型●

數(shù)據(jù)來源從公開數(shù)據(jù)集、征信平臺、企業(yè)系統(tǒng)等途徑獲取小微企業(yè)貸款相關(guān)數(shù)據(jù)?！?/p>

數(shù)據(jù)清洗對缺失值、異常值、重復值等進行處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量?！?/p>

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適用于機器學習算法的格式，如CSV、Excel等?！景咐磕炽y行小微企業(yè)違約概率估計模型特征選擇

降維處理利用統(tǒng)計學、信息論等方法，從原始數(shù)據(jù)中挑選出與違約風險相關(guān)的特征。

采用主成分分析

(PCA)、t-SNE

等降維技術(shù)，降低數(shù)據(jù)維度，提高計算效率。VS參數(shù)設(shè)置通過交叉驗證、網(wǎng)格搜索等技術(shù)，確定模型最佳參數(shù)組合，提高模型

性

能

。模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)特點，選擇適合的機器學習算法，如邏輯回歸、決策樹等。【案例】某銀行小微企業(yè)違約概率估計模型【案例】某銀行小微企業(yè)違約概率估計模型信貸審批商業(yè)銀行在審批小微企業(yè)貸款申請時，可利用違約概率估計模型對

借款企業(yè)的違約風險進行預(yù)測，從而輔助信貸決策。風險定價通過對小微企業(yè)的違約概率進行估計，商業(yè)銀行可以更加準確地為

貸款產(chǎn)品定價，實現(xiàn)風險與收益的平衡。額度管理基于違約概率估計模型，商業(yè)銀行可根據(jù)小微企業(yè)的風險水平，為

其設(shè)定合理的授信額度，防止過度授信引發(fā)違約風險?！景咐磕炽y行小微企業(yè)違約概率估計模型優(yōu)化風險定價增強風險管理能力通過對小微企業(yè)的違約概率進行實時監(jiān)控和預(yù)測，商業(yè)銀行可及時發(fā)現(xiàn)潛在風險并采取

相應(yīng)措施進行防范。通過運用違約概率估計模型，商業(yè)銀行可快速篩選出風險較低的小微企業(yè)，提高信貸審

批效率。模型應(yīng)用使商業(yè)銀行能夠更精確地評估小微企業(yè)的違約風險，從而為其提供更加合理的貸款利率，降提高審批效率·

1、輸入企業(yè)名稱，自動查詢企業(yè)基本信

息?！?、自動生成包含企業(yè)基本信息、輿情信息、財務(wù)信息、行業(yè)風險的分析報告。·3、從新聞、裁判文書網(wǎng)等各種網(wǎng)站上抓取企業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，評估企業(yè)訴訟風險?！?、通過知識圖譜識別關(guān)聯(lián)企業(yè)擔保鏈的潛在違約傳染路徑，發(fā)現(xiàn)風險預(yù)警信息?！?、判別企業(yè)信貸風險等級，以及風險應(yīng)對策略?！?、建議企業(yè)信貸的差異化定價?！景咐治?】某銀行企業(yè)信貸洞察精靈·

1、運用NLP

技術(shù)準確剖析客戶話語中的意圖，

并自動將其分類到相應(yīng)類別?！?/p>

2、基于客戶意圖分類結(jié)果，進行智能分案處理，

并合理確定案件優(yōu)先級，降低人工干預(yù)比例?！?/p>

3、根據(jù)客戶畫像，生成貼合客戶實際情況的個

性化還款方案?！?/p>

4、整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，運用科學方法預(yù)測客戶的

還款概率。·5、通過多輪對話模擬，實現(xiàn)“柔性催收”,有效

與客戶溝通還款事宜?！景咐治?】某銀行柔性催收精靈·

1、能識別客戶的語音信息，并轉(zhuǎn)化為文

字?！?/p>

2、通過客戶的聲紋情緒分析判斷客戶憤怒閾值，動態(tài)調(diào)整話術(shù)(道歉/補償)?！?/p>

3、關(guān)聯(lián)歷史投訴記錄，識別職業(yè)投訴客戶并啟動合規(guī)應(yīng)對流程?！?、通過多輪對話模擬“柔性化解爭議”?！景咐治?】某銀行客服爭議化解精靈(支持語音)·

1、通過NLP分析與客戶的對話記錄，提取隱性需求并優(yōu)化推薦策略·2、整合客戶持倉數(shù)據(jù)、消費行為、市場趨勢，生成動態(tài)資產(chǎn)配置建議【案例分析8】某銀行財智精靈·

1、能識別客戶的語音信息，并轉(zhuǎn)

化為文字?！?/p>

2、優(yōu)化方言識別模型(如粵語、

四川話)并簡化交互層級·3、設(shè)計防詐騙提醒機制，如：檢

測到“轉(zhuǎn)賬給陌生人”指令時就要及時提醒·4、通過多輪對話模擬“柔性溝通”?！景咐治?】某銀行養(yǎng)老貼心語音寶(支持方言)·

1、根據(jù)用戶屬于的某一個地域，根據(jù)包括但不限于行政

劃分、人口密度、經(jīng)濟水平等指標，繪制網(wǎng)格劃分地圖，

目的是精準投放重點營銷資源在高價值地域。·2、對上述地域網(wǎng)格內(nèi)客戶進行動態(tài)分層(如聚類分析、

行為預(yù)測等),并生成個性化營銷方案(如推薦存款、

信貸產(chǎn)品等)?！?/p>

3、實現(xiàn)用戶輸入某一個客戶的信息的自動化校驗(如結(jié)

合企業(yè)數(shù)據(jù)、網(wǎng)上公開數(shù)據(jù)等),降低人工干預(yù)并提升

數(shù)據(jù)準確性。·4、自動化檢測客戶數(shù)據(jù)中的合規(guī)風險(如隱私條款缺失、

敏感信息存儲漏洞),并生成整改建議?！?/p>

5、構(gòu)建網(wǎng)格化營銷的ROI

模型(如客戶轉(zhuǎn)化率、成本收

益比等),并反向優(yōu)化營銷策略?！景咐治?0】某銀行網(wǎng)格化營銷精靈·

1、針對制造業(yè)、農(nóng)業(yè)等本地核心企業(yè)供

應(yīng)鏈，爬取上下游企業(yè)的公開數(shù)據(jù)(如

工商信息、司法糾紛、環(huán)保處罰、招投

標信息),驗證客戶數(shù)據(jù)的真實性。·2、自動關(guān)聯(lián)企業(yè)股權(quán)圖譜等信息，識別

隱性關(guān)聯(lián)交險傳導鏈。·3、如果發(fā)現(xiàn)有風險隱患，則采取預(yù)警或

防控措施。如某城商行通過爬蟲發(fā)現(xiàn)某

供應(yīng)商近期涉及多起合同糾紛，駁回其

供應(yīng)鏈融資申請?！景咐治?1】某銀行鏈上風險洞察精靈·

1、初步接觸·

2、了解需求·

3、產(chǎn)品介紹·

4、回答疑問·

5、詢問資格·