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    中國民生銀行:基于“企業關系圖譜”的新客挖掘應用案例

    來源:中國電子銀行網 2023-05-08 09:54:47 數字金融創新大賽 民生銀行 案例
         來源:中國電子銀行網     2023-05-08 09:54:47

    核心提示本次關系網潛客挖掘模型在廈門分行的應用中,提升了對公客戶的精細化管理和營銷能力,解決了聚焦“點、鏈、圈、區”生態場景,挖潛潛在的客群綜合服務機會,并與理財經理聯動,拓展更多新客機會。

    案例名稱

    基于“企業關系圖譜”的新客挖掘應用案例

    案例簡介

    為快速建立公司客戶新型營銷范式,提供“數字大腦”的數據挖掘工具,以客戶為中心,建立總分支聯動的大中小微一體化開發機制,實現以關系網為基礎的聯動開發營銷,提升對公客戶的精細化管理和營銷能力。

    實現了企業關系圖譜“711”:完成“7”種關系的構建,搭建“1”個圖譜內容展示平臺,輸出“1”個新客潛力等級評分,并進行基于7種關系圖譜在伴我行的應用展示設計,同時通過策略管理功能,實現自上而下的名單制批量營銷。

    1

    創新技術/模式應用

    1、基于圖數據庫平臺搭建企業關系圖譜

    關系圖譜包含2種實體:企業和自然人;7種關系:即資金關系、股權關系、債權關系、董監高/自然人股東/法人共同任職關系、董監高/自然人股東/法人親屬共同任職關系、擔保關系和授信額度占用關系。通過圖數據庫及算法,計算關系親疏遠近,將關系圖譜化。

    2

    2、利用機器學習算法挖掘潛客

    依托關系圖譜,使用機器學習算法,構建新客開戶預測模型,對非我行客戶進行我行開戶潛力評估,推送潛力高的客戶至客戶經理,提升營銷成功率。

    (1)構建寬表指標

    3

    (2)定義目標變量

    目標客群:關系網中,與我行企業客戶有一度關系的非我行客戶;

    正樣本:基準日期往后推6個月內,成功在我行開戶;

    負樣本:基準日期往后推6個月內,仍未在我行開戶;

    4

    (3)構建模型

    算法選擇:二分類算法如:LightGBM、XGBoost、隨機森林等

    5

    (4)應用與優化

    成功應用:模型輸出新客潛力排名,伴我行制定名單精準推送;

    優化迭代:初步KS為0.46,后續將引入多維度第三方數據,不斷優化新客預測模型。

    3、基于LBS信息實現精準推送

    增加關系圖譜工具、LBS定位技術的應用,實現更加廣泛的關系網絡線索挖掘,以及基于LBS信息,實現更加精準的推送,賦能一線團隊。

    6

    項目效果評估

    關系評分應用——廈門分行開展“星火同行”營銷

    基于廈門市科技局公布的全轄國家級高新技術企業名單,結合廈門市稅務局納稅信用評級數據及總行提供的企業網絡綜合評分數據,結合目前公開渠道獲得的風險投資客群信息,篩選授信業務目標客群。

    本次關系網潛客挖掘模型在廈門分行的應用中,提升了對公客戶的精細化管理和營銷能力,解決了聚焦“點、鏈、圈、區”生態場景,挖潛潛在的客群綜合服務機會,并與理財經理聯動,拓展更多新客機會。

    在本次廈門分行開展“星火同行”營銷活動中,共計篩選出574戶潛力客戶,完成新增開戶124戶,新增授信3.75億,提用4431萬元。

    7

    項目牽頭人

    趙蓓 工程師

    項目團隊成員

    業務團隊:蔡正鵬、劉昊霖、趙麗夢

    算法團隊:肖波、趙蓓、穆新月

    圖譜平臺:何鵬、周禮、沙利民、吳梅

    基礎數據:郭育知、楊永閎、畢俊峰

    責任編輯:韓希宇

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