智慧银行:两千多个标签为客户精准画像
■ 刘筱攸 张雪囡
65%以上高端客户交互仍通过网点完成的建设银行,正持续优化网点形态。硬件上要由金融交互向非金融交互拓展,软件上要实现千人千面和精准推送,这是建行对网点将来所能实现功能的基本要求。
今年4月在建行深圳市分行率先上线试点的智慧银行,正成为建行近1.5万家物理网点的智能化样板。
该智慧银行有别于同业的特点是:实现了客户经营数据和生产系统数据的整合。一般来说,目前用户去到银行智能网点,建行深圳市分行都会对用户的基础信息、信用与风险、存量资产、金融与非金融行为有一个初步的画像,这些数据为客户经营数据,这是目前很多银行能够实现的客户精准识别功能。但极少银行会将客户到店率、网点近30天的资金流动情况、网点交易数据、智慧柜员机迁移率、各渠道六个月交易趋势等生产数据同步掌握。
“很多银行只有总行或分行会掌握相关数据,但是建行的智慧银行在本行就已经实现了对自身以及周边网点的监控,以及信息实时汇总,这能让他们更加灵活地调整经营策略”,建行深圳市分行相关负责人说,这也是“该智慧银行是目前同业唯一”的核心原因。
据了解,目前,建行深圳市分行智慧银行已经对以其为圆心的半径三公里内的所有支行及网点(共计21个)进行信息流实时监控,包括业务种类和交易时间等信息。
此外,智慧银行在对零售客户的精准营销以及经营上,深度地运用了客户交易特征数据,包括人口统计(基本信息)、客户评级与资产分布、产品持有、渠道分析及刷卡消费行为等五大类因素。
“在产品持有方面,如果用户某类产品的需求一直偏低,那我们就会通知各大智慧网点,针对这个客户对相关产品进行营销话术调整。在渠道分析上,我们会采集客户在手机银行、网上银行、柜面的交易频次,并分析客户偏好某渠道的原因;我们还会测算网点客户是否喜欢用建行卡消费,具体消费用途有哪些等,这些都是我们进行智慧营销的依据”,建行深圳市分行相关负责人说。
据了解,目前建行将个人客户画像标签归纳为七大类:基础信息、信用与风险、金融行为、非金融行为、联系情况、渠道特征、客户分析,共计2229种标签。“这方便我们更加懂我们的客户”,相关负责人说。由传统支行网点升级成智慧银行后,仅四个月该行的个人存款激增了几千万元,对公存款激增了十余亿元,中间业务收入增长率达到35%。
值得一提的是,建行深圳市分行的智慧银行被赋予了承担智慧城市建设的重要使命。一个鲜活的例子是,目前建行智慧银行已经通过人脸识别和智能预约,实现了无感支付以及无感停车。“数据是无声无息整合并融入到用户体验中的。在我们看来,网点今后一定还会存在,但功能发生了剧烈转变——会变成智慧城市的一部分,并承担相当重要的功能”,建行深圳市分行相关负责人说。
除了智慧银行,建行目前已布局智慧校园、智慧医疗、智慧出行等智慧城市场景服务。很显然,建行智慧银行将是其中最有看头的布局。