《客群經(jīng)營(yíng)決策利器——金融業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景》

客群經(jīng)營(yíng)決策利器——金融業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
課程背景：
在全球經(jīng)濟(jì)波動(dòng)加劇、利率市場(chǎng)化深化、金融科技（FinTech）快速滲透的背景下，金融行業(yè)正面臨前所未有的變革。據(jù)麥肯錫報(bào)告，2023年全球金融機(jī)構(gòu)在人工智能領(lǐng)域的投入超1200億美元，但僅30%的企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的規(guī)模化應(yīng)用。監(jiān)管政策趨嚴(yán)（如巴塞爾協(xié)議IV、個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)）、客戶需求個(gè)性化（如實(shí)時(shí)營(yíng)銷、智能投顧、風(fēng)控模型）、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)跨界化（如互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)軍金融）的三重壓力下，金融機(jī)構(gòu)亟需通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)可控化與業(yè)務(wù)創(chuàng)新化。然而，多數(shù)機(jī)構(gòu)仍受限于數(shù)據(jù)資產(chǎn)碎片化、分析能力滯后、技術(shù)與業(yè)務(wù)脫節(jié)等問題，導(dǎo)致決策效率低下、客戶流失率攀升、合規(guī)成本高企。
如何解決金融機(jī)構(gòu)的核心痛點(diǎn)，包括：因客戶交易、征信、行為等多源數(shù)據(jù)分散在核心系統(tǒng)、第三方平臺(tái)及線下渠道，形成“數(shù)據(jù)煙囪”造成的數(shù)據(jù)整合難題；基于傳統(tǒng)批量數(shù)據(jù)處理模式下的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力不足；黑盒模型缺乏可解釋性；缺乏有效客戶生命周期管理導(dǎo)致的高凈值資產(chǎn)客戶流失以及因人才與技術(shù)瓶頸造成的缺乏從算法開發(fā)到業(yè)務(wù)落地的全鏈路數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)能力，已經(jīng)成為擺在金融機(jī)構(gòu)各層決策者面前緊急且重要的難題。
本課程聚焦金融細(xì)分領(lǐng)域，以“場(chǎng)景化、合規(guī)化、輕量化”為原則，深度解析人工智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融業(yè)務(wù)中的落地路徑。
課程收益：
理解AI和機(jī)器學(xué)習(xí)如何低成本解決企業(yè)經(jīng)營(yíng)痛點(diǎn)，通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法提供高效解決方案。
掌握利用數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶流失預(yù)警、資產(chǎn)提升及產(chǎn)品定價(jià)等關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求的快速實(shí)施方法。從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型輸出，掌握基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘完整流程，包括訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及實(shí)際應(yīng)用（如生成營(yíng)銷白名單）。
學(xué)習(xí)客群管理中常用的數(shù)據(jù)挖掘模型的具體應(yīng)用方案及其效果評(píng)估指標(biāo)，能夠針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景快速落地并優(yōu)化。
提升數(shù)據(jù)分析與戰(zhàn)略思維能力，幫助企業(yè)做出基于數(shù)據(jù)的明智決策，促進(jìn)長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展。
課程時(shí)間：2天，6小時(shí)/天
課程對(duì)象：營(yíng)銷與風(fēng)控業(yè)務(wù)人員、部門數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)算法人員、營(yíng)銷或風(fēng)控項(xiàng)目經(jīng)理、對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘感興趣的其他人員
課程方式：理論講授、分組討論、應(yīng)用場(chǎng)景分析、案例拆解、現(xiàn)場(chǎng)模擬演練等
課程大綱
第一講：數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目全流程——從業(yè)務(wù)痛點(diǎn)到模型部署的閉環(huán)管理
一、數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的完整流程體系
1. 業(yè)務(wù)理解
1）確定業(yè)務(wù)目標(biāo)
2）可行性研究
3）制定建模思路及計(jì)劃
2. 數(shù)據(jù)理解
1）收集原始數(shù)據(jù)
2）數(shù)據(jù)探索
3）驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量
3. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
1）選擇數(shù)據(jù)
2）清洗數(shù)據(jù)
3）加工數(shù)據(jù)
4. 建模
1）選擇建模算法
2）構(gòu)建模型
3）驗(yàn)證模型
5. 評(píng)估
1）業(yè)務(wù)結(jié)果評(píng)估
2）建模過程評(píng)估
3）確定后續(xù)行動(dòng)
6. 部署上線
1）制定部署計(jì)劃
2）模型監(jiān)控和維護(hù)
3）模型資產(chǎn)總結(jié)
案例：華南某城商行VIP客戶流失預(yù)警數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目案例
二、業(yè)務(wù)開展和系統(tǒng)部署
1. 業(yè)務(wù)問題理解
1）業(yè)務(wù)訪談，確定關(guān)鍵業(yè)務(wù)目標(biāo)
2）初步確定數(shù)據(jù)范圍
2. 建模
1）提取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
2）加工衍生指標(biāo)
3）構(gòu)建開發(fā)模型
4）驗(yàn)證或評(píng)比（選擇冠軍模型）
3. 系統(tǒng)部署和應(yīng)用
1）分析應(yīng)用策略
2）設(shè)計(jì)應(yīng)用方案
3）部署和調(diào)度模型
4）執(zhí)行應(yīng)用，評(píng)估效果
三、關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)與階段成果
1. 基于統(tǒng)一業(yè)務(wù)口徑，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)特征
2. 驗(yàn)證模型效果
3. 輸出歸因分析
案例：模型執(zhí)行效果發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵指標(biāo)特征，對(duì)模型驗(yàn)證效果進(jìn)行驗(yàn)證并輸出歸因分析數(shù)據(jù)報(bào)告。
第二講：手機(jī)銀行促活模型——掌握客群特征，策劃營(yíng)銷活動(dòng)
一、項(xiàng)目背景
1. 各大銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速
2. 手機(jī)銀行成為線下線上引流重要渠道
二、項(xiàng)目目標(biāo)
1. 探索手機(jī)銀行客戶各客群特征，為營(yíng)銷活動(dòng)策劃提供數(shù)據(jù)支撐
2. 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立數(shù)據(jù)模型
1）挖掘營(yíng)銷響應(yīng)率高的客戶，以提高營(yíng)銷響應(yīng)率
2）識(shí)別主動(dòng)活躍客戶客群，減少對(duì)該客群的營(yíng)銷，節(jié)省營(yíng)銷資源
3. 利用客戶歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，挖掘客戶消費(fèi)偏好，以匹配對(duì)應(yīng)的營(yíng)銷活動(dòng)
三、數(shù)據(jù)建模
1. 定義模型類別：手機(jī)銀行客戶活躍度識(shí)別模型
2. 明確業(yè)務(wù)目標(biāo)
1）區(qū)分手機(jī)銀行客戶的不同活躍度特征，采取相應(yīng)的營(yíng)銷策略
2）在有限的營(yíng)銷資源情況下，實(shí)現(xiàn)手機(jī)銀行月活客戶數(shù)最大化
3. 建模方案
1）統(tǒng)一活躍客戶口徑
2）選取時(shí)間窗客戶樣本
3）使用GBDT算法建立數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)客戶的活躍度
4）處理數(shù)據(jù)，確定特征指標(biāo)
5）計(jì)算每個(gè)特征的重要度，選取特征重要度最高的N個(gè)特征進(jìn)入模型
6）使用GBDT算法進(jìn)行模型訓(xùn)練
7）使用ROC，KS，LIFT，混淆矩陣等指標(biāo)進(jìn)行效果評(píng)估
四、模型結(jié)果應(yīng)用
1. 客戶活躍度數(shù)據(jù)：重點(diǎn)營(yíng)銷中等活躍度客戶
2. 客戶營(yíng)銷響應(yīng)數(shù)據(jù)：營(yíng)銷未活躍但營(yíng)銷響應(yīng)概率高的客戶
3. 綜合數(shù)據(jù)：營(yíng)銷中低活躍度但營(yíng)銷響應(yīng)率高的客戶
4. 采取兩種應(yīng)用方案
1）客群名單輸出
2）模型算法與營(yíng)銷平臺(tái)結(jié)合
五、效果評(píng)估
1. 確定評(píng)估指標(biāo)
2. 統(tǒng)計(jì)響應(yīng)結(jié)果
3. A/B結(jié)果測(cè)試
第三講：VIP客群流失預(yù)警模型——洞察客戶特征，降低流失風(fēng)險(xiǎn)
一、項(xiàng)目背景
1. 客戶經(jīng)營(yíng)的本質(zhì)與流失預(yù)警挽回的重要作用
2. 如何最大化地實(shí)現(xiàn)VIP客戶價(jià)值貢獻(xiàn)
3. VIP客戶流失預(yù)警可以有效改善客戶流失
4. 已有模型需要升級(jí)，營(yíng)銷策略體系需要建立
二、項(xiàng)目目標(biāo)
1. 洞察流失VIP客群及其流失趨勢(shì)與特征
2. 構(gòu)建模型識(shí)別潛在流失客戶
3. 給出客群流失歸因分析
4. 構(gòu)建防流失運(yùn)營(yíng)體系
三、客戶流失管理辦法
1. 商業(yè)理解及目標(biāo)設(shè)定
2. 模型設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
4. 流失預(yù)測(cè)及驗(yàn)證
5. 流失客群特征分析
6. 流失客戶挽留
四、客戶流失模型構(gòu)建與歸因分析
1. 已有流失客群特征
2. 潛在流失識(shí)別與歸因
1）流失預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
a樣本定義
b數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
c特征篩選
d模型訓(xùn)練
e VIP客戶流失概率預(yù)測(cè)
2）流失歸因
a基于SHAP可解釋算法的流失預(yù)警模型歸因
b基于歸因結(jié)果的客群聚類分析
c業(yè)務(wù)視角的歸因分析
3）模型評(píng)估：KS曲線
五、關(guān)鍵指標(biāo)發(fā)現(xiàn)
1. 客群特征
2. 產(chǎn)品特征
3. 流失動(dòng)因
六、流失挽回策略
1. 客戶生命周期管理
2. 防流失業(yè)務(wù)方案設(shè)計(jì)
3. 客戶服務(wù)體系優(yōu)化
4. 資產(chǎn)配置升級(jí)
5. 營(yíng)銷活動(dòng)設(shè)計(jì)
6. 行動(dòng)計(jì)劃落地
案例：VIP客群防流失方案整體設(shè)計(jì)與可執(zhí)行落地計(jì)劃。
第四講：客戶資產(chǎn)提升模型——深挖存量客戶價(jià)值，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷
一、項(xiàng)目背景
1. 存量客戶年日均資產(chǎn)過低
2. 基礎(chǔ)戶和有效戶占比低，提升空間較大
3. OKR承諾要求
二、項(xiàng)目目標(biāo)
1. 建立基礎(chǔ)戶和有效戶提升模型，挖掘潛在提升客戶
2. 使用冠軍模型生成客戶名單，支持精準(zhǔn)營(yíng)銷
三、建模流程
1. 目標(biāo)變量定義
2. 數(shù)據(jù)獲取過程
3. 衍生變量構(gòu)造
4. 模型訓(xùn)練樣本
5. 探索性分析
6. 評(píng)估指標(biāo)
7. 模型比較
8. 模型評(píng)估
四、模型評(píng)估
1. ROC曲線：比較模型性能
2. 提升度：評(píng)選冠軍模型
五、營(yíng)銷效果評(píng)估
案例：通過客戶資產(chǎn)提升真實(shí)比對(duì)數(shù)據(jù)，說明客戶資產(chǎn)提升模型的有效性。
第五講：典型場(chǎng)景延伸——交叉銷售與理財(cái)響應(yīng)模型的落地方法
一、交叉銷售
1. 建設(shè)目標(biāo)
2. 建模流程
3. 評(píng)估指標(biāo)
4. 營(yíng)銷效果評(píng)估
二、理財(cái)響應(yīng)
1. 建設(shè)背景和目標(biāo)
2. 建模流程
3. 模型評(píng)估
4. 營(yíng)銷跟進(jìn)
說明：以上兩類模型與資產(chǎn)提升類模型需求和目標(biāo)類似，作為補(bǔ)充，不再特別展開。
課程總結(jié)
1. 重點(diǎn)內(nèi)容回顧
2. 課后任務(wù)跟進(jìn)，推薦書籍
1）《數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)》
2）《模式分類》
3. 數(shù)據(jù)挖掘咨詢方案大類匯總

王亞彬老師的其它課程