近日，国家统计局发布数据，初步核算，今年一季度我国国内生产总值284997亿元，按不变价格计算，同比增长4.5%。在此背景下，我国财富管理的规模或将持续增长，而央行数据也表明财富管理服务需求越来越大。央行2023年Q1城镇储户问卷调查报告显示，一季度居民防御性储蓄明显减弱，58%倾向于“更多储蓄”，环比下降3.8个百分点，而居民投资意愿快速抬升，一季度18.8%选择“更多投资”，环比提升3.3个百分点。居民偏爱的前三位投资方式依次为:银行、证券、保险公司理财产品、基金信托产品和股票。
如何借助科技力量深入挖掘客户价值，加速拓展财富管理业务，提高经营效益，已成为银行业亟需思考的问题。金融科技作为金融创新的重要手段，将有助于银行更好的服务财富管理客户群。以融360旗下占融数科为例，其基于联邦学习的高价值客户挖掘和管理建模方案，能够有效助力银行唤醒睡眠客户，挖掘高价值客户，并增强高价值客户的全生命周期服务能力。
银行业进入存量客户时代
虽然财富管理规模有望迎来持续增长，但近年来银行个人客户数量增长趋势放缓，《中国银行卡产业发展蓝皮书》显示，截至2021年末，我国银行卡(包括信用卡和储蓄卡)累计发卡量92.5亿张，当年新增发卡量2.7亿张，同比增长3.0%，增速逐年放缓。因此，银行业务增长的主要贡献因素将从客户数量的增长，逐渐变为存量客户价值的提升。
在此背景下，深耕高价值客户，精细化运营成为银行财富管理业务的制胜之道。融360专家指出，服务好高价值客户有助于提高银行经营效益，但当前高价值客户对财富管理的需求越来越复杂和多元化，对金融投资的专业度和风险控制能力要求也在不断提高，对银行财富管理业务提出了更高的要求。
另外，在银行业中，拓展高价值客户也是一项具有极大挑战性的任务，尤其是在存量客户群体中挖掘出高价值客户。在这项任务中，数据应用方面的问题尤为关键。一方面，银行业数据的口径、分析粒度、字段细致程度存在差异，且常处于分散无序状态，不同部门之间缺乏有效的共享机制，这将导致大量有价值的数据无法被充分利用；另一方面，在数据的采集、存储、传输和处理等过程中，也必须思考如何保障数据的安全，避免风险。
因此，银行首先需要做的是打破不同部门之间的数据孤岛，实现数据的共享和优化利用，从而激活高价值客户，然后结合自身资源优势，不断提升服务质量，加强资产配置方案的个性化定制，增强高价值客户的全生命周期服务能力，帮助高价值客户实现更加理想的投资回报和财富增值。
科技赋能挖掘高价值客户
充分挖掘存量高价值客户迫在眉睫。对此，融360旗下占融数科设立了一套基于联邦学习的高价值客户挖掘和管理建模方案，通过大数据算法、隐私计算等技术手段，助力银行从巨量普通长尾客户筛选出潜力高价值客户。同时，再通过协同算法对潜力高价值客户实现个性化营销，提高营销转化效率，增强客户体验，优化客户资产配置，推动客户分层经营和财富管理体系建立。
具体方案主要有三大关键步骤。首先，凭借自身“业务+科技”能力优势，占融助力银行落地近千维价值特征指标，并建立流失预警和客户价值预测两大模型。结合模型，助力银行找出机构内部有流失倾向的客群，并筛选出金融机构认可的高价值客群。
在解决存量客户挖掘痛点的同时，占融还助力行内业务及科技人员实现全流程自动化建模，提升了建模效率，实现了全行数智化转型。
以某国有大行地方分行为例，该行主要存在中高端用户占比较低、对客户资产情况了解较少等问题。通过占融数科的解决方案，该国有银行从低价值客户中识别出10%的潜力高价值客户，再通过对这10%的潜力高价值客户做针对性营销，营销相应率提升了2倍以上。
作为专注银行数字化转型的领先者，融360旗下占融数科致力于为银行提供高效、精准的高价值客户挖掘服务。通过大数据、人工智能、联邦学习等技术，帮助银行精准锁定高价值客户，并针对性地开展市场营销活动，提高客户忠诚度和满意度。未来，融360将持续不断创新，为银行业数字化和智能化转型赋能。
