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銅板街等金融科技企業以AI賦能解決中小銀行獲客、活客痛點

2019-04-22 11:24:21 智能朗讀:

摘要:

  本網4月22日訊 近年來,在大型銀行和新興的科技金融企業的強力沖擊下,中小銀行的日子不如以前好過。雖然它們已經進行了手機銀行、直銷銀行等服務形式的嘗試,但效果并不明顯。

  其中一個重要原因在于,這些行為或多或少是以機構自身為中心,而非以客戶為中心的;其目的是滿足已有客戶、內部職員、管理及監管的需求,而非以用戶、客戶為中心。然而,大勢就是如此,以特定場景中的客戶為中心無疑才是正途,畢竟,隨著以ABCD(人工智能、大數據、云和區塊鏈)技術為代表的新一代信息技術的深入應用,金融服務將如日常消費一樣高頻化、碎片化,隨時隨地的可得性成為一種基本門檻,既有的競爭壁壘也被滌蕩一空,客戶體驗成為新的、持續的競爭焦點。因此,對原有體系進行修補的方式很難應對宏觀和行業環境變化帶來的巨大挑戰。

  不少中小銀行選擇了和金融機構合作,以發揮自己的獨特優勢——對區域市場或某利基市場的長期深耕所積累的經驗優勢和數據優勢。金融科技企業則類似“路由器”,負責把這些優勢和客戶需求連接起來,送達至客戶所在的場景之中,轉變成實實在在的績效。一般而言,中小銀行的痛點主要有:強化已有客戶的活躍度,提升交易頻次或擴展交易品類;低成本、快速獲得規模化新客;強大的風控系統把欺詐行為、高風險行為剔除在外,并進行合意的、差異化的風險定價,同時實現風控的全生命周期管理,確保客戶體驗及賬戶、信息、交易安全,等等。

  這些痛點,正是金融科技企業的價值創造點。例如,頭部平臺銅板街的智能營銷系統(星圖)基于大數據刻畫出客戶財富畫像,涵蓋信息展示、獲券、社區、活動、資產推薦等具體的價值場景,根據客戶的活躍時間、行為特征等提供千人千面的營銷服務,極大地提高了效率,做到了精準營銷,并依靠系統智能去發現問題、尋找機會,制定最優策略,可顯著降低公司的運營成本。

  再比如,銅板街的AI風控體系集合客戶多個維度的數據,包括但不限于消費、社交、行為、身份屬性等,借助機器學習、深度學習等算法,可全面衡量借款客戶的還款能力和意愿;其智能反欺詐系統則充分利用數十億條關聯數據,借助關系圖譜、神經網絡、深度學習等,精準預防和打擊欺詐行為。這些經過驗證有效、成熟的金融科技系統或整體的解決方案,可以在風控、產品設計、服務、運營、銷售等方面全方位改善中小銀行的運營效能,讓獲客、留存、活客都更加智能化。

  和金融科技企業合作成為中小銀行提升業務能力、效率,降風險、降成本的重要途徑,越來越多的中小銀行開始認識到,必須積極擁抱金融科技,才能有效推動業務轉型升級。

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