一、项目背景及目标

近年来，随着利率市场化改革的持续推进和宏观经济环境的变化，传统中小银行普遍面临业务下行、风险上升、客户流失率高等问题。民泰银行作为地方性中小银行代表，也深陷“高成本存款吸收-高风险贷款投放”的负循环：高息揽存造成存款成本居高不下，优质贷款客户被大型银行吸收，风险客户占比较高。同时，伴随着数字化时代的全面到来，客户需求、获客方式、风控技术都在加速变革，银行必须加快数字化转型以脱离被动竞争格局。

面对这样的挑战，民泰银行提出了以“数字营销、数字风控和数字管理”为三大支点的转型战略，意图通过数据驱动的运营机制来实现业务增长、风险可控和管理精细化。然而，这一战略的落地不仅需要技术系统的支撑，更需要一支具备数据素养、系统思维与业务理解能力的专业化人才队伍。本项目旨在破解当前人才能力不足与转型战略目标之间的落差，成为战略转型的关键保障工程。当前城商行深陷“下行循环”，核心矛盾体现为三方面：

1.存款结构失衡推高负债成本

过度依赖高息谈判性存款与个人高息定存导致资金成本高企；而低成本的“小企业活期存款”稀缺。新增客户动力严重不足，旺季新客率下降，叠加市场利率下行，高息吸引的客户加速流失，历史高息存款未到期更造成“负债成本刚性”，难以随资产端收益同步下降。

2.贷款业务陷入双重困境

高负债成本传导至资产端，使贷款利率难以下行。银行为争夺份额被迫参与“利率战”：一方面以4-5%利率争夺他行客户，另一方面被大型银行以3-4%低利率挖走优质存量客户。逆向选择导致高风险客户聚集——高利率仅能吸引对价格敏感的低忠诚度客户，及被低利率银行拒贷的高风险群体。

3.风险与盈利矛盾激化

缺乏识别“微瑕低风险”客户的风控能力，错失优质客群。高风险贷款与高成本存款叠加，不良率攀升及拨备计提持续吞噬利润。为弥补损失，银行被迫进一步提高贷款利率，进而加剧高风险客户聚集，形成“利率提升→风险上升→利润萎缩→再提利率”的死亡螺旋，资产质量与盈利能力持续恶化。

此循环亟待通过负债结构优化、风险定价能力重建及客群策略调整破局。

二、项目/策略方案

1.数据应用提升效能

构建营销成效量化监控体系，精准评估不同营销方案对业务增长、客户留存的实际贡献。识别高效渠道与策略组合，动态调整资源配置，基于监测过程数据持续优化营销打法，实现从“投放导向”向“价值导向”转型。另外，通过模型全流程闭环监控机制，覆盖“上线”到“生效”全流程。不仅评估模型性能指标，更关注实际业务表现，实现模型效果可量化、偏差可识别、策略可迭代，推动模型从“好用”向“实用”转变，确保模型真正赋能业务发展与风控识别。

2.管理模式数字重构

为破解基层管理粗放等问题，搭建客户经理业务质效全景监测体系，融合产能、过程、收益与风险等核心维度，实现“业务贡献+风险责任”双向衡量，助力机构实现精准激励、科学考核与人岗优化配置。同时，在风控方面构建可多维穿透、分层定位、链式追踪的风险监测体系，围绕产品、行业、机构、员工等关键维度，实现从“风险表现”向“风险成因”的动态解析，风险溯源可下钻至员工层级，提升风险预警的前瞻性与干预的及时性。

目前，以上场景监测体系已全部完成上线应用并指导实际业务，接下来将逐步推进“智能监测+大模型”结合，突破传统的监测响应方式，将AI大模型与数字管理，营销及风控结合，实现行业新范式升级。

三、创新点

本项目的核心价值在于直接驱动业务模式的数字化转型升级，而非单纯培养数字化人才。其深远意义在于：

破解“下行循环”困局的关键推手：通过系统性赋能，将数字化工具与方法深度融入获客、运营、风控、管理等核心业务流程，直接作用于降低付息成本、提升资产质量、优化客户结构、改善风险收益比，为打破恶性循环提供可操作的路径和执行力保障。

加速组织数字化战略落地：将“安全获客、数字运营、风控进化”的战略蓝图，转化为一线员工可理解、可执行的具体动作和协作模式，弥合战略与执行间的鸿沟，确保资源投入转化为实际业务成果。

锻造差异化核心竞争力：在激烈的同质化竞争中，通过深度应用政务数据、外部商机数据，构建精准的客户洞察、高效的获客转化、智能的风险管控和精细的运营体系，形成难以模仿的数据驱动型竞争优势。

提升资源配置效率与生产力：数字化赋能（如预授信、模型辅助审批、精准营销）将大幅释放人力，优化人均管户能力（如从人均X户向X+N户提升），使有限资源聚焦于高价值、复杂性的客户与业务，提升整体运营效能。

构建可持续的业务增长飞轮：成功的数字化升级实践（如有效降低付息成本、提升优质客户占比）将积累正向反馈：更低的资金成本允许更优的贷款定价吸引更安全的客户，更好的客户质量和风控能力支撑更稳健的收益，形成“低成本-优资产-稳收益-强投入”的良性增长飞轮。

为未来深度数字化奠基：通过在核心业务场景的实战应用，培养组织的“数字肌肉”和“数据思维”，积累经验与信心，为未来向更深层次的数字化（如全面决策中台、AI深度应用）演进打下坚实基础，确保机构在数字化浪潮中保持领先。

四、项目过程管理

2025年上半年度，完成数字营销体系下的客群全生命周期运营体系、政务大数据营销支撑、营销方案应用效果评价的营销相关模型、指标的基础搭建；完成数字风控体系下信贷全流程模型与规则的优化，同时完成配套特征库、监控指标的开发；完成数字管理体系下的层层穿透的风险监测和员工质效管理的监测指标开发。

五、运营情况

截至2025年10月末，完成数字营销、数字风控、数字管理体系下模型评审和上线；完成对应监控报表上线、制作前台业务看板、实施日常运营并定期向业务部门反馈交流。通过全流程风控监测已发现风控薄弱环节并出具对应解决方案给到业务部门；数字营销通过新上线的全生命周期营销运营体系已完成6项营销产品交付并在我行旺季营销中正式上线应用。

六、项目成效

通过逐步建立客群全生命周期的营销体系，“引得进留得住”，减少流失，提高客单综合收益。由模型预测的中风险客群经干预后实际流失率下降4%以上，通过模型预测客户挽回概率，其给出的名单较对照组购买率提升度22.2%。基于政务大数据建立行业生态监测体系，实现风险行业战略避险、优质行业纵深发展。通过工商、社保、税务等多源数据交叉验证，识别全省真实经营主体529.65万家（占比28%）；监测覆盖460个行业，精准识别高速成长期行业（55个，占比12%）、衰退期行业（137个，占比29.78%），为战略避险提供科学依据；进行预警与重点扶持行业识别：其中高利润-高优企（重点扶持）占比10.22%，低利润-高优企（增长引擎）占比14.78%，此外，构建三维预警机制，联动监管部门实现风险分级管控。层层下钻的风险监测从总行到客户经理层层下钻，从准入到不良回收形成闭环体系，新客与存客分别统计，通过定位风险主要矛盾，进行迎前管理，实现行业、产品、机构等多维度风险穿透监测。同时，构建以工作质效和业务风险数据为核心的动态监测体系，实现员工精细化管理。根据风险和业务表现动态调整资源倾斜策略，确保高潜力客户和高效率员工获得优先支持。

七、经验总结

深化“技术+业务”融合：数字化转型不是简单的技术堆砌。成功的经验是将人工智能、大数据等技术与具体的业务场景（如信贷审批、风险预警、客户服务）深度结合，推动业务模式本身的重构与创新。

筑牢银行数字化变革的人才基石：银行的数字化转型，不仅是技术革命，更是一场深刻的“人的革命”。成功的关键在于让每一位员工都从“被转型者”转变为“主动转型者”，培育与数字化时代同频共振的思维模式。