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体验Demo
VIP客户流失预警
小微企业反欺诈
手机银行活跃度提升
零资产客户激活
代发客户营销
个人消费信用贷款风险控制
信用卡A卡模型
贷款逾期催收模型
企业级模型管理平台
银行 > VIP客户流失预警

VIP客户流失预警

项目背景

● 从我行客户金融资产变动情况来看,AUM20万以上客户一直呈下降趋势,17年上半年AUM流失率5.39%,18年上半年AUM流失率6.01%,同比又有扩大。为了遏制客户金融资产的加速流失,基于VIP客户庞大的历史数据,开展预测VIP客户流失及精准营销项目。

解决方案

● 根据vip客户分级情况,将VIP客户分为几个客群,通过对每个客群的用户信息、资产配置、支付交易等数据信息,建立模型找出流失的VIP客户的行为偏好特征,提前一个月或两个月预测流失的VIP客户,下发预降级VIP客户营销指引,重点对电话外呼营销系统的使用,营销的主要产品,营销注意事项,营销话术进行提示和规范。并根据客户偏好定制专属产品,名单制购买。


方案成效

● 提前2个月预测可能流失的VIP客户并形成客户清单,进行精准营销干预,以期通过精准定位客户和精准营销客户相结合,在减少资源消耗和人力投入的情况下减缓甚至逆转客户AUM的下降。

● 名单客户AUM流失率比未做营销时大幅下降,环比下降幅度达76.04%,从7月份的9.64%下降到8月份的2.31% ,名单客户当月购买理财1472笔,金额2.46亿元,其中专属理财90笔,金额0.15亿元。 外呼客户AUM比上月提升0.5亿元,提升率6.51% 。主推聚财9号产品签约325户,签约客户AUM当月提升0.97亿元,吸金效应明显。

体验Demo
银行 > 小微企业反欺诈

小微企业反欺诈

项目背景

● 目前欺诈手法样式繁多,更新很快,现有反欺诈模型输出耗时过长,对用户风险反应慢,无法有效的进行拦截,导致逾期率较高。已有专家规则面对新型欺诈手法几乎无能为力。欺诈策略开发有效期越来愈短,无法满足运营部门的需求欺诈特征无法进行有效管理。

● 公安部提供行内欺诈账号,急需找出行内类似账户,并提前进行人工干预;业务提供的以往反欺诈规则,已不适用此批欺诈客户,如开立账户长时间不使用,然后忽然动账一类的规则。仅用写SQL的模式筛选单一规则,如每日高频交易客户,并不能定位出风险客户。行内反欺诈模型输出需要较长的时间才能完成;希望能快速输出欺诈名单,并能通过建模的方式,提升风控能力。

解决方案

● 建立了数个有效宽表,基本信息宽表、开户后数月内流水衍生宽表、往前追溯宽表、资产信息+公司流水+账户流水宽表,并利用MP将生成大量衍生数据。

● 利用ME生成反欺诈模型,完成高风险名单打分输出;输出高风险客户画像;通过可解释性,解析每个高风险客户为何被定义为高风险;通过AI极速生成模型预测报告,用于结果汇报。

方案成效

● 智能数据平台+极速建模平台联动,快速输出欺诈名单,实现找出行内类似账户、提升风控能力的业务目标。数据处理、特征衍生、建立模型和生成策略仅花费一周时间。从原始的手动SQL筛选模式升级为自动生成反欺诈策略。反欺诈规则、模型的输出效率显著提升,团队风控能力大幅提升。

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银行 > 手机银行活跃度提升

手机银行活跃度提升

项目背景

● 大量用户的手机银行活跃度低,低活跃用户营销转化率低,传统建模方式难以及时响应业务需求。
● 存在部分自然活跃的手机银行客户,营销时需排除自然活跃客户,降低营销成本。
● 通过短信方式营销,但营销转化率低,并且传统建模方式难以及时响应业务需求。

解决方案

● 通过策略或模型,挖掘自然活跃客户特征,筛选自然活跃客群,提前过滤自然活跃客户。
● 在剩余客户中搭建活跃度提升模型,对客户进行评分,评估客户的营销响应率,剔除低响应客户减少无效工作 。并针对性进行营销,提升营销成功率。
● 构建活跃度提升解决方案,快速响应业务需求,响应时间缩短至1天以内。降低营销费用,提升实际转化率,剩余客户营销成功率度是专家组的3倍以上。

方案成效

● 手机银行激活客户超500万,手机银行活跃度提升15%,筛选过后的手机银行客户活跃度提高68%。

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银行 > 零资产客户激活

零资产客户激活

项目背景

● 虽然相比新拓客,零资产客户相对的营销成本低,易拓展。但零资产客户多如牛毛,构成复杂、粘性差,零资产客户非常难经营。另一方面,相对有资产客户,零资产客户价值较低,银行并不愿意 付出太多的成本去激活客户。营销经费很有限,更多是以短信营销为主。任务重,难经营,经费少,零资产客户激活的三大难题。

解决方案

● 营销模型+业务分析,无缝驱动的解决方案,营销模型输出重要变量,指导分析报告;同时输出“高响应客户名单”用于营销。分析报告结合业务经验,从多维度全面解析零资产客群,提高营销的解释性。进行零资产子客群分析:交易流水、公积金/社保卡/信用卡、客户级别等;进行激活/流失原因分析:激活前第一笔资金流入、激活后前三笔资金流出、流失最后一笔流出交易等,进行其他影响因素分析:客户归属分行调整、联系方式等。

方案成效

● 通过细分客群的用户特征,提供营销成功率,覆盖精准率提高70%,营销成本下降90%。

体验Demo
银行 > 代发客户营销

代发客户营销

项目背景

● 针对代发客户留存率低的问题,展开专项营销活动,提升管理资产留存率。但代发企业数量众多,分支机构无法在短时间内对全部企业完成线下营销;同时需要提供针对性的优质个人客户营销名单。

解决方案

● 对企业进行数据分析,寻找最具营销价值企业;根据专项产品历史数据,通过模型寻找响应率最高客户;对高响应客户集中的企业优先展开线下营销;对其他企业中高响应客户展开线上营销活动。

方案成效

● 线下营销:筛选过后的企业客户驻场营销的客户响应率提高3倍以上,现场购买金额提升两倍以上,提升了营销效果,大大减少了现场营销的工作量。线上营销:通过短信对高概率的响应客户进行营销,其客户响应率比随机短信营销提升2倍以上,节约了营销成本。现场理财产品购买金额超过1亿,带动代发客户管理资产 留存率提升5%。

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银行 > 个人消费信用贷款风险控制

个人消费信用贷款风险控制

项目背景

● 前期采用白名单放款,客户不良率远超预期;业务规模小,客户数据质量差,不良客户只有30个客户存有申请时征信记录;组建专业的风控建模团队难,成本高;需要重新建立贷款审批模型,确保客户不良率下降50%以上。

解决方案

● 通过建立模型,发现了对客户逾期率较大影响的特征(贷记卡已用额度、授信额度等),借助同期信用卡申请数据通过AI简单快速地对建立高精度、高解释性风控模型评分卡。使用评分卡模型对实际放款客户进行打分评估,头部客户覆盖了将近一半的违约客户。

方案成效

● 模型性能稳定,客户不良率大幅下降,通过风控模型审批通过率提升80% 。风控规则、模型输出效率提升20倍,大幅降低运营成本,赋能风控团队,提升工作效率。

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银行 > 信用卡A卡模型

信用卡A卡模型

使用产品:
项目背景

● 信用卡发展迅猛,用户规模、发卡量都进入了行业第一梯队;信用卡流通卡量超6千万张,年内新增流通卡超千万;流通户数净增超600万,同时,用卡不良率走高;期望以行内数据+征信数据为主,建立更为精准的A卡模型,实现降低不良率,提升净利润。

解决方案

● 采用ME与在用建模产品进行PK;主要主要考察模型提升度、建模周期、产品易用性、可视化、上线周期等因素。ME产品精准度更高、易用性更好、可视化更丰富、应用周期短。

方案成效

● 风险区分能力变强,KS值较原始提升+1.2%。建模周期缩短至3天,模型上线周期缩短至一周。通过白盒化和可视化技术,模型可解释,协助业务人员理解和认可模型。

体验Demo
银行 > 贷款逾期催收模型

贷款逾期催收模型

使用产品:
项目背景

● 早期催收,难以区分低风险和高风险客户,需要重点攻克高风险的客户,对于低风险客户通过短信提醒。对于晚期催收,需要寻找可能还款客户,人工介入到可能还款的客户,对于其它客户,进行委外,诉讼等手段进行催收。同时有多种征信数据来源,需要评估征信源对于催收有效性。

解决方案

● 按新户和旧户分开两条线建立催收模型。根据客户所在的催收周期分别建立多个模型。根据客户逾期前表现,找到易还款客户组的特征,并对每个客户在逾期日进行打分,评估客户还款的意愿,根据意愿高低将客户分为难易两组。容易组主要由内部团队催收,提升自身催收的团队的效率,提升催回率。困难组由外包团队负责,使用于外包催收的资金发挥其最大的价值。将模型中重要变量根据表现期分别纳入审批模型和预警模型,建立打分卡。

方案成效

● 发现还款风险主要为客户还款意愿,通过模型分析出哪些第三方数据具备分析价值,节约了外部数据购买费用。高分客户的首次催收还款率明显提升,整体催收成功率提升了10%以上。优化后的审批模型使得违约风险降低。改善其催收流程,提高资金回收速度,提升催回率。

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银行 > 企业级模型管理平台

企业级模型管理平台

项目背景

● 企业中,形成了以产品条线划分的多个数据建模团队,团队间管理方式不统一、研发上线流程不规范,模型工作面临着研发周期长、上线难、监控不及时、管理分散的问题;模型团队进行模型研发时,大多使用PYTHON建模;但上线时,又需要技术人员转换为对应的JAVA代码,并通过手动验证后,上线到指定平台中;上线后,主要依靠事后定时调度任务做监控,但监控后也未做BI报表、或异常预警;经常出现,模型已经不适用了,发现时点却滞后了许多,导致的损失;

解决方案

● 通过模型全生命周期管理方案,建设模型统一管理平台,规范管理“模型需求 - 开发 - 验证 - 审批 - 上线 - 验证 - 监控”全流程。

方案成效

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