重庆银行：基于机器学习融合算法的消金精准营销

本文来源于：2022年度城市金融服务优秀案例评选，作者：重庆银行

2022-10-17 关键词：全国性商业银行,数字化营销,营销2611

一、项目背景及目标

商业银行拥有海量数据，其数据不仅仅反映了客户金融行为，也涵盖了客户的消费行为及偏好，具有很大的挖掘价值和潜力。传统“地毯式”、“经验式”营销方式成本高、响应率低，且给客户带来不好的体验。数字技术的发展为解决问题带来了新思路、新路径，我行利用大力发展自营线上贷款机会，抢占行业前沿，利用行内多维数据，开发机器学习模型助力精准营销，挖掘高借贷意愿的客户，洞察营销时机，进行精准营销，降低营销人力财力成本，提高业务规模，提升客户体验，实现业务营销数字变革。

二、项目/策略方案

该项目主要分为数据挖掘和业务应用两大模块，包括数据整理、数据清洗、数据探索、数据建模、策略制定、营销推送等环节。

数据挖掘过程：（1）首先对行内自有数据：AUM、产品、代发工资、代扣代缴、信贷、卡交易、移动端交易、信用卡、客户基本信息等数据进行数据整理和清洗，特征工程构建；（2）进行数据探索，了解客户基本行为和偏好特征；（3）目标确定、样本抽取、特征筛选、模型构建、训练、参数调优及验证；（4）根据模型结果，结合数据探索结果，针对不同客群，制定差异化精准营销策略。模型构建过程见下图所示：

业务应用实施过程：模型、策略系统化，月初自动跑批存量名单中时机恰当、高借贷意愿客户名单，传递至移动渠道端以及电销端，营销客户进行额度激活和提款。根据表现窗口期客户响应数据，以及电销端传递客户反馈信息，不断优化标签体系，迭代精准营销模型和策略。

三、创新点

本项目在建设、应用过程中实现了如下几点创新：

（1）全面运用了行内多维度零售金融数据。

（2）引入前沿算法体系，对比多种模型算法，自研融合机器学习算法进行模型构建。

（3）模型与策略综合运用，对不同客群实行差异化营销策略，适应不同客户的借款需要。

（4）抓住营销意愿的同时，洞察营销时机，模型和策略构建考虑了营销时点因素。

（5）人机结合，除了移动端自动营销，充分利用了电销端客户反馈的结果进行模型和策略迭代，更能精准洞察客户意愿。

四、项目过程管理

*****阶段：2021年9月至2021年11月，行内自有数据整合、清洗、特征工程、模型构建及策略制定。

第二阶段：2021年12月至2022年9月底，各月月初名单筛选，首期场景试用及效果观测。

五、运营情况

自上线以来，模型表现稳定，营销客户的响应率超过了业内的平均水平，促进了我行线上信贷产品业务的推广。从数据表现看，精准营销客户响应率较客户自然响应率有较大提升，前者是后者的3倍以上，降低了对客户打扰、提升了客户体验，客户反馈较佳，取得了较为成功的实践。

六、项目成效

在本年度市场整体低迷、资产投放较难的情况下，精准营销成功激活额度3000万，提款2000余万。同时，数据表明该部分营销客户的响应率是客户自然响应率的3.52倍，充分说明了模型的有效性，为我行信贷业务带来了可观的业务增长，该项目具有长期实践的可行性。

七、经验总结

（1）强化数据基础设施建设

数据基础设施建设决定了数据质量及项目进程的时间周期。优质数据质量会得到好的建模效果，可能比算法本身和参数调整带来的效果优化更明显。强壮基础设施对于数据加工整理、数据模型构建和训练，以及体系运行至关重要，可有效缩短项目时间，加速项目迭代升级。

（2）人的作用不应忽视

精准营销的人工电销过程收集的客户反馈对于迭代模型策略，甚至产品均具有重要促进作用，助力精准洞察客户的偏好。

（3）重视算法与场景适配性

在本项目中，通过多种算法模型构建对比，终自研融合算法进行模型构建，有效提升了模型精准度和稳定性，适配该精准营销场景的优化算法。

（4）平衡复杂性和普遍性

复杂的营销策略虽然能够在抽选建模的样本中取得较好效果。但是，在实践中往往存在筛选客户数量少、客户响应率降低的问题，简单的营销策略则可能在客户数量以及实践效果上有一个整体不错的效果。实践中，需要在策略复杂性和普遍性中取得平衡。

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