金融运营解决方案

业务痛点


  1、线上线下运营联动配合难度大,难以发挥挥各自的特长做到物尽其用。
  2、用户层面缺乏全面、统一且细致的画像体系,用户已有数千个标签,但这些标签主要是与具体业务相关的结果指标,而运营所需的过程指标通常是欠缺的,银行有客户体系,但缺乏用户体系。
  3、仅将App、小程序、公众号做为触达客户的渠道,而非作为用户运营的阵地。难以针对性进行运营,无法保持用户活跃,形成持续可运营的流量。

方案详情


  通过MP平台针对运营场景建立运营业务指标体系,成为生成运行策略和模型的“特征库”。通过ME机器学习平台对银行运营进行快速建模分析,运用于各种运营决策场景,包括智能外呼、智能短信、ATM/网点现金预测、客户分群画像等。同时通过MM平台对于运营策略及模型的持续跟踪监控,当指标下降到警戒线下,实时预警并可自动更新策略和模型。

智能外呼

通过模型推荐最佳时间呼客户客、推荐最佳话术跟客户交流、推荐最佳的营销方式(机器人、人工等)进行智能外呼。由前置的营销模型筛选高响应客群。

ATM/网点现金管理计划需求预测

综合考虑多种可能相关因素和构建复杂的机器学习模型。通过对现钞需求量进行提前预测可以实现按需加钞,减低银行成本。

APP内资讯内容推荐

根据模型并结合自动化筛选识别功能,用尽可能较少的行为快速定位用户感兴趣的领域,为用户推荐有价值、个性化的内容资讯,让用户找到符合兴趣的内容成功帮助客户突破在内容推荐上的瓶颈。

企业客户分群画像

基于客户分群模型,给出各类客户营销和管理策略的参考,为业务部门差异化配置营销资源、提升客户价值、提升客户管理水平提供数据支撑。

体验Demo

应用案例

客户佣金费率敏感度测算

对客群进行划分,提取重点客群规则,实现佣金费率的差异化定价,对重点客群进行差异化主动营销。

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基金兴趣感知模型

分析客户对某类行业、概念或期限的喜好程度,按偏好对客户分类,并逐项对客户的购买倾向进行评分。

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绩优人员特征识别模型

过模型分析绩优销售人员的内在特质,进而制定有针对性的招聘方案及培训方案。

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体验Demo

魔数智擎

可解释、可干预、简单化人工智能决策模型平台

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