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近年来，大数据、人工智能等热门关键字多次被写入中央文件与国务院政府工作报告，目前已上升为国家战略，并将深刻地改变现有行业的游戏规则。

金融行业是当今大数据、人工智能应用最广、最深的领域之一。随着数据仓库和数据科学的发展，以银行为代表的金融行业企业拥有了海量数据，应运而生了金融领域的大数据分析、智能营销等大数据和人工智能的应用。其中针对存量客户的智能营销成为银行业的一项重要策略。

有数据显示，每开发1位新顾客所花费的成本要比维护1位现有客户的成本高出5倍之多。对于存量客户较大的网点，深度挖掘存量资源，提升客户层级，能快速有效地提升网点产能，其成本较开发新客户更为经济。

那么究竟如何利用AI赋能银行，激活存量客户，实现精细化营销呢？

一、银行业营销现状及痛点

1、客户洞察难

银行客户数量庞大，且客户信息不全，往往只是根据客户在本行的资金账目情况、交易记录等认知客户，导致无法对客户进行精细化管理以及准确挖掘客户需求，缺少对客户的标准化、模块化的高阶数据分析模型以满足深入洞察客户的潜在需求，而目前的智能化数据服务的功能较为简单，仍有较大的提升空间

2、营销自动化难

目前银行的营销活动对人的依赖很大，数字化营销系统未与渠道/权益系统完全打通，无法进行自动化营销。比如活动过程中，权益的发放仍需要人工批量传递给权益系统；消息需要人工批量传递给各个渠道等情况。

3、渠道运营难

渠道协同管理差，给客户带来不好的用户体验，缺少统一的跨渠道、跨活动策划的管理平台以及针对活动效果监控与自动化执行的体系

二、AI赋能，助力银行实现数字化营销

借助AI技术，针对银行存量客户的营销，可以从客户画像、智能推荐、风险评估、客户关怀四个方面发力。

（一）客户画像

利用AI技术，大模型的运用对银行存量客户进行画像，是实现精准营销的第一步。通过对客户信息的收集、分析和挖掘，可以提取出客户的特征、偏好和需求，从而构建出完整的客户画像。客户画像可以帮助银行更好地了解客户需求，为推荐合适的金融产品和服务提供依据。

在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行客户画像：

数据收集：收集客户的基本信息、资产状况、交易记录、信用状况等数据。

特征提取：利用AI技术对收集的数据进行分析，提取出客户的特征和偏好。

分类和聚类：根据提取出的客户特征，利用AI技术进行分类和聚类，将客户划分为不同的群体。

画像构建：为每个群体构建相应的客户画像，包括客户的职业、收入、家庭状况、风险偏好等信息。

（二）智能推荐

基于客户画像，银行可以利用AI技术进行智能推荐，为每个客户提供个性化的金融产品和服务。智能推荐系统可以根据客户的特征和需求，自动筛选出符合条件的金融产品和服务，并向客户推荐。

在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行智能推荐：

确定推荐目标：明确要推荐的金融产品和服务类型，例如个人贷款、信用卡、理财产品等。

制定推荐规则：根据客户画像和金融产品特点，制定相应的推荐规则。例如，对于高净值的客户，可以推荐高收益的理财产品；对于有短期资金需求的客户，可以推荐短期高流动性的理财产品。

构建推荐模型：通过引入自动化数据建模平台构建推荐模型，根据客户的特征和需求进行个性化推荐。

实时调整：通过跟踪客户的反馈和行为，实时调整推荐模型，提高推荐准确度和客户满意度。

（三）风险评估

利用AI技术对银行存量客户进行风险评估，可以帮助银行更好地了解客户的信用状况和风险偏好，为提供个性化的金融产品和服务提供依据。同时，风险评估还可以帮助银行识别潜在的风险点，采取相应的风险控制措施。

在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行风险评估：

数据收集：收集客户的信用状况、交易记录、资产状况等数据。

特征分析：利用AI技术对收集的数据进行分析，提取出与风险相关的特征。

模型构建：利用提取的特征构建风险评估模型，可以采用机器学习、深度学习等技术。

评估与调整：根据构建的模型对客户进行风险评估，并根据实际情况进行实时调整和优化。

应用与监控：将风险评估结果应用于金融产品和服务的设计、审批、风控等环节中，并监控风险变化情况，及时采取相应的风险控制措施。

（四）客户关怀

利用AI技术进行客户关怀，可以帮助银行提高客户满意度和忠诚度。通过智能语音交互、短信推送等方式，银行可以向客户提供个性化的关怀服务，例如生日祝福、节日祝福、优惠活动等。同时，还可以通过智能客服解决客户的问题和疑虑，提高客户服务效率和质量。

在实际操作中，银行可以通过以下步骤利用AI进行客户关怀：

数据收集：收集客户的个人信息、交易记录等数据。

需求分析：利用AI技术对收集的数据进行分析，提取出客户需求和偏好。

关怀方案制定：根据客户需求和偏好制定关怀方案，包括祝福内容、优惠活动等。

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