參賽單位：深圳索信達數據技術有限公司

案例名稱：零售銀行AI營銷及個性化推薦體系建設方案

案例簡介：

索信達-零售銀行AI營銷及個性化推薦系統是一個面向全渠道的實時精準營銷平臺，致力于為銀行客戶提供“千人千面”的個性化精準營銷。具體來說，該項目主要呈現以下亮點：

· ?搭建智能營銷決策引擎，為銀行客戶服務和營銷提供智能化技術支撐

· ?智能化產品營銷、個性化客戶服務，實現優質客戶服務和營銷的全渠道覆蓋

· ?洞察用戶特征，輔助客戶經理，服務和營銷各層級客戶，高效進行客戶服務和營銷

· ?洞察客群特征，協助產品經理，打造全渠道、基于場景的金融產品和服務

項目背景：

在海量數據中深度挖掘客戶需求，為單個客戶“量身定制”產品與服務，已成為金融服務的發展趨勢，行內各業務條線個性化推薦需求不斷迸發。因此，本項目以個性化的產品和功能為契機，建設實時推薦引擎平臺。

創新技術/模式應用：

該平臺為銀行客戶提供智能化財富產品投資推薦服務和個性化功能展示，主要應用機器學習算法和客戶心理畫像等智能技術理解客戶需求，將客戶需求和產品/功能連接起來，向客戶精準推薦財富產品和個性化功能，具體應用技術包括：

· ?機器學習算法：機器學習是繼專家系統之后人工智能應用的又一重要研究領域，也是人工智能和神經計算的核心研究課題之一，本項目應用算法包括可解釋神經網絡、加性可解釋神經網絡和邏輯回歸等。

·?客戶心理畫像：基于客戶的個性特質、公司情況、資產情況，結合人際關系需求、渠道接觸需求等構建六類客戶畫像，包括關系渴求者、價值追求者、老年需求者、安全尋求者、財富消費者、影響追求者六類。

解決行業哪些痛點：

該平臺提供智能化的財富產品投資推薦服務，既考慮客戶歷史投資偏好，也考慮客戶當前瀏覽信息，通過機器學習（協同過濾、關聯關系等）算法理解客戶心理，將客戶需求和產品連接起來，向客戶精準推薦理財、基金、保險、黃金、摩羯智投等產品，解決中低端客戶對財富管理無知識無時間無安全感的問題。同時結合客戶在手機銀行各功能模塊的瀏覽行為，建立客戶與功能產品的關聯關系，以分析客戶對手機銀行的功能偏好，細分客群，挖掘客戶偏好，重在解決線上線下生態圈場景痛點和提升用戶體驗，為用戶提供“千人千面”的差異化服務。

執行過程及風險控制：

根據客戶要求，實時推薦引擎的開發建設周期為6個月。實時推薦引擎將實現包括實時數據接口、標簽數據管理（含數據接入和文本標簽提?。?、推薦規則管理、推薦算法管理、推薦流程管理、在線推薦服務（實時推薦引擎）、推薦評估和系統管理等一系列功能。并且，在搭建的實時推薦引擎上需要落地手機銀行金融產品推薦服務以及個性化功能展示兩個實時推薦場景。

效果評估：

該行通過打造零售的營銷策略及活動執行體系，支持全行的數字化經營，通過整合行內外近500個數據源，形成近4000個用戶標簽，在此基礎上，構建體系化客戶經營策略，通過10000多個主被動營銷活動，為手機客戶和客戶經理提供實時的推薦服務，在手機上設置了近100個推薦欄位，形成了近8000種個性化產品組合，日均推薦 1.3 億人次。全年為客戶經理推送客戶營銷名單近 8,000 批次，客戶經理的營銷活動提升至月均 1,700 次。

責任編輯：王超