百融雲創(chuàng )數字化營(yíng)銷(xiāo)方案爲國有大行實(shí)現全行級零售業(yè)務(wù)增益。 近年來(lái)各大銀行紛紛開(kāi)啓“大零售戰略”，而如何實(shí)現對存量客戶(hù)的激活并挖掘其增量效益，讓客戶(hù)再次成交則是銀行零售戰略的重要切入點(diǎn)。 某國有大行大力發(fā)展零售金融，但消費客群在行內的存量客群中占比極低，可以說(shuō)絕大部分客戶(hù)并沒(méi)有被有效挖掘。 百融雲創(chuàng )于2021年年中完成對該行全行範圍內零售業(yè)務(wù)增益項目的方法論研究，定制的AI模型包括儲蓄、資管等9類(lèi)場(chǎng)景累計逾500個(gè)特征函數，全部客群模型的KS均達到0.35至0.55，對象區分能力強而穩定，幫助該行營(yíng)銷(xiāo)轉化率提升2至3倍。 百融雲創(chuàng )還將智能運營(yíng)中的AI語(yǔ)音服務(wù)功能成功嵌入該行零售業(yè)務(wù)條線(xiàn)，一爲IVR+人工模式，另一爲IVR模式，相比此前的純人工工況，兩種模式可分別節省成本約50%與90%，且考核結果接近人工服務(wù)標準的90%至95%。

股份制銀行客戶(hù)響應率提高10倍 數智化爲財富管理營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)新思維。 財富管理正在成爲銀行的兵家必爭之地，近年來(lái)某股份制銀行將財富管理作爲拓展新增長(cháng)動(dòng)能的重要抓手。 該股份制銀行引入了百融雲創(chuàng )智能營(yíng)銷(xiāo)解決方案，方案的嵌入爲多個(gè)環(huán)節都帶來(lái)了深刻的變化。在客戶(hù)篩選方式上，通過(guò)建立模型以營(yíng)銷(xiāo)響應分爲標準選取25000名優(yōu)質(zhì)客戶(hù)，進(jìn)而通過(guò)智能管理體系來(lái)向客戶(hù)推薦財富産品，最終響應人數超過(guò)2000人，營(yíng)銷(xiāo)響應率達到8%以上，與行方原有模式相比，營(yíng)銷(xiāo)響應率提升了11倍。以上數字的對比足以說(shuō)明數智化的經(jīng)營(yíng)模式帶來(lái)的業(yè)績(jì)變化，更重要的是超越數字之外的變化，在數智化的作用下該行在此項目的營(yíng)銷(xiāo)模式上實(shí)現了“以産品爲中心”到“以客戶(hù)爲中心”的躍遷。

百融雲創(chuàng )全生命周期解決方案 助力某城商行互聯(lián)網(wǎng)信貸業(yè)務(wù)三年增長(cháng)30倍。 某城商行從2018年開(kāi)始積極推進(jìn)大零售戰略，其中互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)是大零售戰略的重要一環(huán)。隨著(zhù)監管力度的政策要求，該行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)陷入了困境，對數智化的風(fēng)險管理、營(yíng)銷(xiāo)運營(yíng)、場(chǎng)景生態(tài)建設需求迫在眉睫。 百融雲創(chuàng )專(zhuān)家對行方現有策略進(jìn)行分析診斷後，協(xié)助該行進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)策略?xún)?yōu)化及模型的部署和決策。同時(shí)，百融雲創(chuàng )通過(guò)自研的建模技術(shù)與行內風(fēng)險管理業(yè)務(wù)經(jīng)驗相結合，引入多叉樹(shù)、邏輯回歸、LightGBM等多種AI算法，開(kāi)發(fā)策略兼具高準確性和可解釋性。并搭建了模型監控體系，爲模型的長(cháng)期優(yōu)化疊代提供基礎。 此外，百融雲創(chuàng )爲行方搭建線(xiàn)上業(yè)務(wù)資産全生命周期的客戶(hù)風(fēng)險評估體系，涉及包括貸前反欺詐評估、貸前信用評估、貸中行爲評估、貸後管理評估等多個(gè)環(huán)節，爲行方的業(yè)務(wù)決策提供智能依據。該行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)自動(dòng)化審批通過(guò)率從最初的不到40%提升到80%左右，風(fēng)險管理體系得到全面的優(yōu)化，高效識別和攔截高風(fēng)險客戶(hù)，大幅提升經(jīng)營(yíng)水平，讓效率和風(fēng)險得以兼顧。

百融雲創(chuàng )針對垂直行業(yè)行業(yè)痛點(diǎn)，應用AI雲提升汽車(chē)租賃行業(yè)資産運營(yíng)效率。 針對某頭部商用車(chē)融資租賃機構征信白戶(hù)多、缺少審批依據，人工信審爲主、自動(dòng)化決策程度低等痛點(diǎn)，百融爲該融資租賃機構優(yōu)化貸前準入策略，對合作商戶(hù)制定差異化準入標準，爲該機構降低壞客戶(hù)率，增加通過(guò)率，提升審批效率，并對數據體系在數據收集、數據存儲、指標體系設計方面進(jìn)一步優(yōu)化，爲後續數據驅動(dòng)運營(yíng)，數據支撐決策奠定基礎。