《报告行长大人优秀获奖作品摘登》
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编者按：近日,《银行家》杂志联合中国电子银行网、今日头条主办的2019“报告行长大人”第三季征文比赛中,涌现了一系列优秀获奖作品,其内容包含了数字化营销、数据能力建设、如何应对消费者行为模式改变、对“Z时代”的获客渠道的探讨等.以下予以摘登,以飨读者.
马娴汪昀梅影：知识图谱在银行数字化营销中的应用
数字化营销目标客群或对象具有体量大、需求各一、行为复杂等特点,如何精确辨别客群的真实需求,制定千人千面的营销解决方案并配套一系列的增值服务成为数字化营销的首要任务,而知识图谱的认知、理解、应用的构建过程恰好适用于数字化营销中的客户资料收集、喜好及关联分析、精准投放及定向营销、客户服务、风险监控等各個环节,将目标客群作为知识图谱的各个节点,以客群的基本属性、交易行为、情感反馈等因素为边,形成“实体—关系—实体”的数据集合,最终绘制可视化的网状知识结构,实现营销客群的认知、分类、拓展、持续跟踪服务等,为数字化营销提供全流程的智力支持.具体而言,知识图谱在银行数字化营销中可以用于以下场景.
用户生命周期管理
用户生命周期模型（AARRR）将用户经营分为5个阶段,以促进用户活跃与价值变现为目的,借用数字化营销手段对处于不同阶段用户提供强针对性的解决策略,最终实现用户留存与自传播.将知识图谱引入用户生命周期管理可以有效提升用户周期识别效率、契合用户真实需求.从获客成功、用户进入导入期开始,知识图谱为用户开辟专属节点,记录用户基本信息、金融属性、所处生命周期、行为习惯等关键信息,以此类推,不同时期的用户信息分别填充至图谱中,构成完整知识图谱.
充分运用知识图谱功能,开发不同阶段用户经营策略,建立服务场景与数据模型,实现用户的全生命周期管理与分阶段精准营销.通过知识图谱分析客户的社交网络,挖掘潜在客户,实现“获客”;根据客户相关属性,深入洞察用户潜在需求,推送化产品服务,实现“活客”;客户满意度提升,产品服务持续完善,实现“留存”;客户黏性增强,营销转化率提升,交易量交易额增加,实现“营收”;客户对其社交网络相关联用户推介,达成基于社交网络的裂变营销,实现“自传播”与新的“获客”,形成螺旋式上升轨道.此外,知识图谱可运用于客户流失预警分析,对于前期流失客户行为相似的关联客户,提前开展周期变更预警,灵活采取促活手段,最大化避免预警客户流失.
营销风险监测
科技进步是一把双刃剑,“金融+科技”的强强联手在极大推动金融市场剧烈变革的同时,也为不法分子实施金融诈骗创造了有利条件.近年来,信用卡欺诈、洗钱等传统金融犯罪行为仍时有发生,电信网络新型违法犯罪手段又层出不穷,具有非接触化、跨区域、资金流向复杂等特点,侦查难度陡增.而知识图谱可利用图数据库呈现关系网络的天然优势,清楚展现错综复杂的交易主体与资金流向关系,成为数字化营销过程中围堵各类欺诈套现行为以及“羊毛党”组织的专业技术手段.例如,以可能涉及欺诈要素数据字段如账户、、手机、地址、家庭电话、联系人、设备指纹等构建关系图谱,从其中某一可疑节点入手进行辐射式搜索,精准追踪交易轨迹并层层关联,挖掘可疑人员、账户、商户或卡号等实体,甚至是实施欺诈的整个犯罪团伙.
客户增值服务
知识图谱也可应用于数字化营销过程中的衍生产品服务.第一,产品服务组合推荐.事先以各营销产品服务为节点,相关的功能特点、适用范围、等因素为关系边构建产品图谱库,用户购买某个产品后系统自动推荐相似产品,并将用户及其属性补充至产品图谱库中,扩充为“客户—产品—客户”关系图谱,此时用户不仅能够获取已购买产品的相似产品,还可浏览与其AUM、年龄、行为习惯等属性相似用户购买的产品,实现协同营销.第二,产品服务问答系统构建.用图形化方法体现产品服务的使用规则,辅以自然语言理解、机器学习等技术精准识别用户问题,用户提问后系统自动获取相关产品实体、概念、属性、关系、事件,加工后直接生成正确答案,提升问题解决效率的同时减轻营销人员或人工的工作压力.
营销效果评估
目前,银行对营销效果评估大多局限在营销结果的成功与失败以及交易转化率方面,较少关注客户行为路径与断点.以营销客户、行为路径、断点环节等构建效果评估知识谱图,重点分析断点环节各营销对象的属性、行为关系,挖掘用户退出营销链的根本原因,可以优化营销方案,实施二次营销.对于新拓展的营销对象,纳入知识图谱,根据新生成的关系图,预测用户营销成功率及可能存在的脱链环节,再由先前分析的各脱链环节和常见脱链原因,结合用户行为轨迹与基本属性,事先采用优化后的营销推广方案,给予用户更加顺畅的服务体验,提升营销成功率.此外,还可收集用户对营销经理、产品服务的满意度,生成评价关系图谱,剖析客户经理更适合营销的客户对象以及更受欢迎的产品服务,提升商业银行数字化营销的精细化、智能化、专业化水平.
（作者单位：中国建设银行合肥电子银行业务中心）
严睿嘉：银行应着力构建三项大数据能力
我们把银行完整的大数据能力分为“洞察、感知、决策”三个部分.“洞察”就是从感观直觉着手,通过数据的直观展示,让我们了解业务现状、发现特征趋势,这是数据应用的基础,就像人类的思考往往是由感官触发的,而不是从真空开始的.“感知”则是经过人对目标场景进行逻辑抽象以后形成模型,通过大数据技术找到符合模型特征的事物,当然除了专家模型外,通过机器学习也能对一些杂乱无章的数据找到特征趋势,但这些特征仍然需要人去分析定型.“决策”则是最后实现价值的直接表现,是“洞察”和“感知”的终极目标,也是大数据应用成败的关键评价依据.
洞察应从数据治理开始
洞察是多维度、全方位的,洞察能力将直接决定感知的能力,全面准确的洞察可以提供更加丰富的信息,避免因信息的漏损导致的认知错觉.洞察的前提是数据的广度和宽度,数据的维度和质量直接决定了洞察的能力.
本文总结,上述文章是一篇关于报告和行长和大人和优秀和获奖和作品和摘登方面的相关大学硕士和优秀获奖本科毕业论文以及相关优秀获奖论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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