中原消費(fèi)金融入選《愛(ài)分析·銀行數(shù)字化行業(yè)趨勢(shì)報(bào)告》典型案例

　　近日，國(guó)內(nèi)知名的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化研究與咨詢機(jī)構(gòu)愛(ài)分析發(fā)布了《2020愛(ài)分析·銀行數(shù)字化行業(yè)趨勢(shì)報(bào)告》。報(bào)告分析了銀行業(yè)將進(jìn)入長(zhǎng)期低增長(zhǎng)的“存量時(shí)代”，客戶黏性下滑、獲客成本高企、風(fēng)控能力缺失等挑戰(zhàn)日益凸顯，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)亟需全面提升數(shù)字化經(jīng)營(yíng)能力。報(bào)告結(jié)合數(shù)字化實(shí)踐案例，梳理銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典型場(chǎng)景與業(yè)務(wù)需求，提供策略建議、落地方法論與最佳實(shí)踐案例，推動(dòng)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

　　其中，中原消費(fèi)金融“構(gòu)建數(shù)字化營(yíng)銷閉環(huán)”的營(yíng)銷策略，作為典型案例，入選本次報(bào)告。

　　愛(ài)分析在該報(bào)告中認(rèn)為，在銀行業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值以賦能業(yè)務(wù)發(fā)展已經(jīng)成為普遍共識(shí)。從2019年下半年以來(lái)，中原消費(fèi)金融嘗試在用戶運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域發(fā)力，建立數(shù)字化驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷體系，從用戶挖掘、用戶觸達(dá)、用戶轉(zhuǎn)化和用戶運(yùn)營(yíng)出發(fā)，構(gòu)建數(shù)字化營(yíng)銷閉環(huán)，提升用戶轉(zhuǎn)化率，降低獲客成本。

　　中原消費(fèi)金融構(gòu)建數(shù)字化營(yíng)銷閉環(huán)

　　中原消費(fèi)金融是近年來(lái)發(fā)展較快的消費(fèi)金融公司，2019年實(shí)現(xiàn)營(yíng)收12.2億。自2016年成立以來(lái)，中原消費(fèi)金融早期更側(cè)重于擴(kuò)大用戶基礎(chǔ)，在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域投入不足，存在著客戶轉(zhuǎn)化率低，批核率較低的問(wèn)題，也導(dǎo)致了較高的獲客成本。

　　從2019年下半年以來(lái)，中原消費(fèi)金融嘗試在用戶運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域發(fā)力，建立數(shù)字化驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷體系，從用戶挖掘、用戶觸達(dá)、用戶轉(zhuǎn)化和用戶運(yùn)營(yíng)出發(fā)，構(gòu)建數(shù)字化營(yíng)銷閉環(huán)，提升用戶轉(zhuǎn)化率，降低獲客成本。

　　根據(jù)愛(ài)分析報(bào)告顯示，中原消費(fèi)金融的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略可分為三個(gè)階段。

　　第一階段是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段。中原消費(fèi)金融構(gòu)建了統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)和AI中臺(tái)等基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，對(duì)各類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將不同業(yè)務(wù)條線之間的數(shù)據(jù)打通。

　　第二階段和第三階段分別是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和通過(guò)數(shù)據(jù)解決問(wèn)題的階段，中原消費(fèi)金融專門成立了商業(yè)智能部，指導(dǎo)業(yè)務(wù)部門使用數(shù)據(jù)。商業(yè)智能部負(fù)責(zé)宏觀方面的模型制定，比如產(chǎn)品盈利性模型，對(duì)所有產(chǎn)品情況進(jìn)行統(tǒng)一展示，明確業(yè)務(wù)發(fā)展方向。業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)微觀層面的模型制定，例如獲客模型、審批模型、營(yíng)銷模型的制定，實(shí)時(shí)對(duì)模型效果進(jìn)行評(píng)估。

　　大數(shù)據(jù)架構(gòu)演進(jìn) 構(gòu)建精準(zhǔn)營(yíng)銷體系

　　在基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)建設(shè)上，中原消費(fèi)金融建立了大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)和AI中臺(tái)，通過(guò)統(tǒng)一的360°標(biāo)簽畫像體系建設(shè)，為差異化的營(yíng)銷獲客提供數(shù)據(jù)智能服務(wù)，達(dá)到千人千面的營(yíng)銷效果。

　　據(jù)愛(ài)分析報(bào)告介紹，中原消費(fèi)金融的大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠針對(duì)海量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)源進(jìn)行清洗、打標(biāo)、變量計(jì)算。而數(shù)據(jù)中臺(tái)則在對(duì)數(shù)據(jù)治理的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)定，并匯集各類標(biāo)準(zhǔn)化營(yíng)銷模型和數(shù)據(jù)分析報(bào)告，將模型和數(shù)據(jù)分析結(jié)果用于各類營(yíng)銷場(chǎng)景中，有效提高了業(yè)務(wù)響應(yīng)速度，進(jìn)行季節(jié)性或即時(shí)性營(yíng)銷分析活動(dòng)。

　　人工智能同樣是金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中至關(guān)重要的一環(huán)，報(bào)告顯示中原消費(fèi)金融在大數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)之上，加入了AI能力，構(gòu)建了負(fù)責(zé)AI模型訓(xùn)練、開發(fā)、部署和共享的AI中臺(tái)。通過(guò)AI中臺(tái)，中原消費(fèi)金融能夠使用統(tǒng)一的智能ETL平臺(tái)，利用AI算法完成結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集，智能識(shí)別聲音、圖像、文字等信息，提取非結(jié)構(gòu)化類數(shù)據(jù)價(jià)值。此外，中原消費(fèi)金融通過(guò)AI人工智能引擎，能夠進(jìn)行自動(dòng)化建模、決策輸出和模型迭代優(yōu)化。

　　精細(xì)化數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，優(yōu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用效果

　　在完成底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)之后，中原消費(fèi)金融建立了智能SAAS BI體系，為各級(jí)管理者提供智能化的數(shù)據(jù)決策服務(wù)，自動(dòng)監(jiān)控經(jīng)營(yíng)情況并進(jìn)行智能化預(yù)警提醒。報(bào)告中以中原消費(fèi)金融與滴滴的合作為例，在以往的合作中，中原消費(fèi)金融只考察客戶規(guī)模、產(chǎn)品收入等宏觀層面的指標(biāo)，尚未對(duì)客戶不同生命周期的風(fēng)險(xiǎn)和收益進(jìn)行評(píng)判?，F(xiàn)階段，中原消費(fèi)金融會(huì)對(duì)客戶觸達(dá)、客戶申請(qǐng)、審批、提款和貸后管理等階段的獲客成本、轉(zhuǎn)化率進(jìn)行分析，有針對(duì)性的對(duì)成本較高、轉(zhuǎn)化率低的環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，尋找風(fēng)險(xiǎn)控制和獲客成本之間的平衡點(diǎn)。

　　據(jù)中原消費(fèi)金融副總經(jīng)理周宇介紹，中原消費(fèi)金融的數(shù)字化營(yíng)銷體系建設(shè)有效提升了用戶轉(zhuǎn)化率，降低獲客成本，在保證風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下，極大的提升了營(yíng)收。

　　2019年，中原消費(fèi)金融營(yíng)收額同比增長(zhǎng)134%。盡管受到疫情影響，截至2020年上半年，中原消費(fèi)金融仍實(shí)現(xiàn)新增客戶數(shù)218.62萬(wàn)。同時(shí)，截至2020年8月份，中原消費(fèi)金融客戶的風(fēng)險(xiǎn)明顯回落，新客戶風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)量也有明顯改善，整體不良率已經(jīng)低于2019年年底水平。

　　愛(ài)分析表示，在未來(lái)將持續(xù)關(guān)注中原消費(fèi)金融數(shù)字化技術(shù)在各個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用實(shí)踐，通過(guò)梳理企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景、技術(shù)落地方法論與業(yè)務(wù)價(jià)值，為中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)助力。（文/金仁甫）

　　轉(zhuǎn)自：北京頭條客戶端

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