參賽單位：成都農村商業銀行股份有限公司

案例名稱：大數據智慧場景營銷

案例簡介：

我行于2019年下半年開始探索大數據智慧場景營銷，運用大數據落地營銷場景，使數據產生價值，解決營銷時效問題。并于同年上線落地我行線上貸款產品，次年落地我行線上理財產品，實現了營銷的全智能、全線上、實時，從單純的機器學習模型進化成包含多渠道實時獲取、智能營銷分析、實時評估模型的智慧場景營銷，這是我行在大數據與機器學習的技術跨越，同時與我行營銷未來發展的方向緊密切合。

創新技術/模式應用：

我行大數據運營在此次大數據智慧場景營銷中獲得了快速發展，并在短短半年內實現了營銷全渠道統一營銷活動策劃平臺，統一營銷優化、統一營銷評價體系，具備了快速組合定義新營銷能力，從單純的機器學習模型進化成包含多渠道實時獲取、智能營銷分析、實時評估模型的智慧場景營銷。以下從兩點進行創新技術的介紹：

第一點：大數據技術運用。在現有我行華為大數據平臺FusionInsightHD基礎上，利用大數據平臺Flume組件客戶端實現源端應用系統（統一支付、銀聯清算）實時交易日志解析，在保證Flume應用日志解析斷點續傳的基礎上，通過負載均衡的方式將解析后的結構化json日志傳輸至大數據平臺Flume服務端，Flume服務端通過一定的參數配置將實時數據分別寫入大數據平臺組件Kafka消息隊列與大數據組件HBase中。自定義開發的程序監聽Kafka消息隊列中topic主題，當topic發生變動時，程序獲取隊列中的實時數據，通過可配置的專家規則與離線生成的外部數據模型來判定是否滿足實時營銷推薦的條件，將滿足營銷條件的交易數據與短信模板匹配，自動生成相應的短信內容進行短信實時發送；將Flume服務端異步寫入HBase的數據進行持久化保存，通過引入大數據平臺Phoenix組件為HBase構建二級索引，通過Phoenix實現HBase數據的sql化查詢與非rowkey字段的加速查詢，滿足實時交易數據離線查詢的需求，完成數據的實時采集的全部過程，整個過程延時控制在秒級。

第二點：智能營銷分析。要做到智能營銷還需要強大的后臺支撐，需結合內外部數據，構建千人千面的客戶畫像系統。在獲取實時信息后，依托智能營銷引擎，對客戶畫像標簽信息，及業務場景的客戶行為相結合。短信實時推薦基于專家規則、分詞算法，余弦相似定理、機器學習建模實現，前期基于專家規則、分詞算法、余弦相似定理通過判斷消費金額、商戶名稱、商戶類型、消費次數等是否滿足條件進行在線控制與模型篩選；而后利用前期營銷結果數據作為模型訓練集，標識正負樣本標簽，提取相應客戶基本屬性、資產信息、網銀與手機銀行行為屬性、用RFM模型抽取客戶交易行為特征以及加工的客戶指標維度進行預測，判斷客戶的意向度。將目標客戶輸出，通過短信，微信，郵件等渠道前期數據分析后客戶渠道偏好進行相應渠道觸達開展營銷。

項目效果評估：

在銀行的金融產品和服務同質化的大環境下，運用大數據技術與機器建模構建大數據智慧場景營銷平臺，實現實時智能營銷，把握營銷時點，在客戶需要出現的第一時間獲得客戶關注，使產品適應完成于消費者新需要產生的時間點上，滿足了消費者需要的時間性要求，一定程度上解決了銀行營銷的滯后性。大數據智慧場景營銷借鑒了定制營銷的成功經驗而去滿足消費者的個性需要。但它的個性化過程不是位于銀行層面的,而是位于產品(或服務)層面的。在大數據智慧場景營銷中，客戶信息由產品或服務本身自覺主動地收集，每一個產品與其使用者之間構成一個獨立的信息反饋系統。利用大數據平臺能力實現實時進行個性化產品營銷場景落地，統一管理我行實時類交易數據，打破我行營銷數據t+1的困境，奠定了建立數據流平臺的基礎，實現了我行在大數據技術上質的跨越。除了在技術功能上的突破，本次大數據智慧場景營銷初期以我行線上貸款產品“蓉易借”營銷為落地場景，為我行業務帶來良好的經濟效益。上線以來，以最低營銷成本單客3分錢，成功營銷單客成本僅為市場單客營銷成本的5%，持續且穩定地占我行線上貸款營銷的20%左右。同時在2020年1月落地我行直銷銀行基金與理財產品，在不到半年內成功營銷額上千萬，達我行總營銷額10%。截止目前營銷客群達到40多萬，營銷成功客戶數占我行整體營銷規模20%以上，突破傳統短信營銷萬八的瓶頸。此次我行大數據智慧場景營銷的落地在四川省銀行業的具有先進性，切實落地大數據技術。

“2020中國金融科技創新大賽”由中國電子銀行聯合宣傳年、中國電子銀行網共同主辦，大賽以“競逐數字時代新賽道”為主題，將收集、整理和展示商業銀行和互聯網企業在過去一年中重要的金融科技創新實踐案例，以饗行業。大賽旨在多角度、多層次展示行業創新成果，弘揚創新與合作精神，為國內外金融學者、從業者提供高質量的學術交流平臺，積極推動對金融科技領域重要問題的深入研究及最新進展的交流，為促進金融科技創新發展貢獻力量。

責任編輯：王煊