以一家国有大行分行对存款业务的实践为例，该行做了一个定期存款到期提醒策略，转化率达22%，银行认为效果非常好。而经过AB test后有了颇为戏剧性的发现，假如不执行这个策略，转化率居然能达到30%。换言之不做比做要好，原因是该行定期定价低，到期后一提醒，客户反而流失到定价高的银行去了。

这是银行探索尝试财富管理数智化过程中，发生的一个有趣现象。它生动地展示了数智化会让银行更好地洞察和了解客户，执行正确的策略，从而实现业务的精细化管理。

以客户为中心的精细化价值挖掘

近年来，互联网红利见顶，新增获客成本高企，零售金融重心逐渐向存量市场转移。向存量要效益、要增益，开拓盈利增长第二曲线，也就成了银行机构加大投入零售金融数智化的动力所在。在数智技术的加持下，存量市场的创新和变革愈演愈烈，一场零售金融的高质量蜕变正在进行中。

其背后是银行追求以客户为中心，运用数智技术对存量客户进行价值挖掘和运营的过程，力图实现客户满意度和价值贡献度的双提升。

存量市场究竟有多大呢？单从信用卡业务来看，截至2020年年末，全国信用卡（包括贷记卡和准贷记卡）的累计发卡量为11.3亿张，其中6个月内有过使用记录的累计活卡量为7.4亿张。也就是说，近4亿张信用卡处于“睡眠”或者注销状态。

信用卡仅占存量市场的一小部分。实际上，金融存量市场挖掘已从消费信贷、汽车金融等传统业务，向财富管理、绿色金融等新兴业务延伸，全方位向存量要增量极大鼓励了数智化的落地，催生了丰富的存量运营技术解决方案。

从传统业务和新兴业务各选一个场景，微观聚焦技术应用前后存量用户价值挖掘的效果，可看到数智化带来的显著改变。

信用卡业务的场景化运营

易观在《数字经济全景白皮书》中指出，2020年1季度至2022年1季度，信用卡APP用户的人均使用时长和频次持续地下滑。在这样的境况下，如何持续留存客户、实现转化，为信用卡存量数字化运营创造了广阔的市场机会。

作为金融数智化转型合作伙伴，百融云创与某头部股份行长期合作过程中，将多个产品、技术解决方案嵌入银行信用卡业务条线，并根据业务发展需求适时迭代升级，助力该行信用卡数字化运营走出了自己的特色。

最初，百融云创为该行部署了线上缴费用户存量营销服务，推动线上缴费业务打通微信、支付宝等渠道，将该行APP开辟为存量用户智能营销的新来源。此项目产生的预授信用户规模突破百万，营销短信触达响应率较此前提升了3倍，审批通过率升至50%。

在此基础上，百融云创又助力该行通过全场景对商户和用户进行连接，以及跨界活动，不断做大用户和商户的生态圈，利用线下商户场景赋能客户引流，实现信用卡获客、活客以及消费的全链路价值提升。在一系列的举措下，该股份行仅在两个省份就实现了月均一万的开卡量，首月获客率达到96%，降低了60%左右的营销和运营成本，并且客户的“睡眠率”也大幅下降。

由此一来，百融云创协助行方信用卡业务建立了用户与场景的连接闭环，通过活动及权益运营激励用户与场景产生高频交互，实现场景获客和活客。该行也以此为基础完善优化了信用卡客户体验管理体系，通过多个步骤实现用户体验数字化管理闭环，为成功打造开放式数字便民服务的综合平台奠定了坚实基础。

今年7月信用卡新规出台，信用卡业务全面规范，过去“跑马圈地”的粗放式发展阶段宣告结束，迈向差异化、精细化的高质量发展新阶段，场景化、精细化、数字化运营将获得长足发展。

财富管理的精准营销

信用卡存量运营是消费信贷数智化的一个典型，而财富管理数智化正在形成新的行业气候。

长期以来，银行财富管理业务中2%的高价值客户贡献了80%的AUM，其余98%的客户一直处于被“忽视”的状态。受大众财富增长、压缩存款成本以及银行理财新规等因素影响，这一现状被打破，财富管理向大众客群快速下沉。

百融云创研究院表示，利用AI和智能算法的力量，财富管理能够跳出传统模式的窠臼，破解客户服务覆盖率、专业能力、经营效率等诸多维度痛点，以最小的成本、最佳的体验，让财富管理的专业服务飞入寻常百姓家，推动真正的共富与普惠。

文章开头例举的现象，正是百融云创专家团队为银行财富管理提供评估迭代技术服务时亲历的。百融云创专家分析认为：“当前银行财富管理业务每一单的利润是以千分之几计，要想做大做强财富管理业务，必须借助科技的手段聚沙成塔实现客户的规模效应，而实现规模效应的起点在于精准营销，精准营销是银行与客户实现交互、搭建信任的桥梁。”

围绕提升MAU和AUM双指标的目标，百融云创建立了一套数字化客户洞察+快速迭代的策略以及体系化、标准化、常态化的机制，助力金融机构实现存量市场价值挖掘。

百融云创财富管理解决方案围绕数字化营销策略、模型和素材，在相应渠道推出丰富的产品营销活动和权益活动，反复持续吸引和触达客户，最后通过一条条规则来优化成功率和提升度，进而达到提升AUM和客户层级的作用。

从某国有银行云南分行与百融云创的合作中，百融云创财富管理解决方案已取得亮眼的表现。百融云创助力行方打造了本地化营销策略库，整体营销策略提升度达到70%，实现匹配50万用户，有效增加了行方的获客资源。除了在营销业绩上的提升，百融云创财富管理解决方案对于该行全面升级个人客户经营管理体系，扩围服务半径，通畅大财富管理闭环起到了重要作用。

模型管理平台夯实数智化基础设施

数智化解决方案的落地，涌现出大量的业务决策模型、营销模型、投资管理模型、合规模型等，由此对模型风险的识别和管理愈发重要。

模型风险的种类和成因十分复杂，其危险程度也大小不一。一般大型银行内部有多达几百个模型在运行，如果没有一套可信和有效的工具来实现对模型的开发、测试、验证、部署和监控进行管理是一件不可想象的事。

模型管理平台的概念因此应运而生。百融云创通过本地化部署的方式围绕模型全生命周期打造了一个数字化的平台，以此来对模型的高效管理，提高模型的开发效率，实现对潜在模型风险的控制和缓释。

百融云创模型管理平台具有“1347”特征，一是指一个平台、智管全行；三是指模型管理、模型监控和模型训练三大功能模块；四是指“风控一体化、管理一体化、流程一体化、监控一体化”四位一体的管理理念；七是指围绕模型生命周期从申请、开发、评估、上线、监控、优化到退出的七个阶段。其中模型管理、模型监控和模型训练三大功能模块是模型管理平台的核心。

平台能够实现经典模型风险指标的监控与预警，例如模型通过率、PSI、CSI、K-S、GINI、AUC，支持多维度指标加工与分析，灵活按需进行预警规则与通知渠道配置，多层级接口设计等满足不同银行的实际业务需求。

由于模型管理平台的出现，百融云创成功构建了一个由决策引擎+工作流引擎+调度监控引擎+模型经典指标库+特征衍生引擎+模型训练引擎的产品闭环，综合百融云创在业内丰富的产业实践，能够给金融机构提供决策系统及监控优化系统的一站式解决方案。目前，百融云创已与国有大行就模型管理平台达成合作。

与此同时，百融云创模型管理平台可与公司各类数智化产品进行积木式拼装，能有效支持金融机构敏捷创新和迭代升级，实现智能分析能力的沉淀和复用，并促进业务、技术和信息之间深度融合。这对于银行打造数智化新型基础设施，激活数智化内生动能将起到积极作用。