参赛单位：中国光大银行股份有限公司

案例名称：基于AI模型工厂智慧营销平台

案例简介：

中国光大银行依托智慧金融大脑，运用大数据、机器学习、智能决策引擎、实时事件流处理等技术全面升级零售客户营销管理平台，建立基于AI模型工厂的智慧营销平台，提升客户洞察和预测能力、营销模型的敏捷交付能力、精准营销的智能决策能力、产品个性化推荐能力、互动式营销的实时响应能力、渠道服务的协同整合能力，创新线上/线下营销运营模式，为客户提供更加精准、更加适配、更加实时、更加贴心的金融服务。

创新技术/模式应用：

基于AI模型工厂的智慧营销平台，用大数据和机器学习技术打造营销场景智能化综合服务平台，实现零售客户营销场景的全流程、智能化、敏捷化服务，支持零售客户数字化营销模式创新。

1、智能决策

（1）智能的营销决策：把机器学习技术落地到银行客户营销场景，构建零售客户智能营销数据挖掘模型体系，运用逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、XGBoost等AI算法，从海量数据中识别客户潜在价值、预测客户的产品和服务需求，优化营销资源配置，支持企业级客户最佳经营策略的制定。

（2）敏捷的模型交付，在业内首次提出并落地数据挖掘模型工厂模式，围绕场景、算法、数据，沉淀建模公共资产，建立模型生产线、模型部署与运维标准化模式和模型应用评价体系，提升场景化的数据挖掘模型敏捷量产能力。

2、实时营销

（1）建立实时营销引擎，搭建实时营销策略，敏捷捕获营销商机，融合实时营销与批量营销线索，实现实时营销决策，提升商机推送效率和成功率。

（2）探索客户旅程营销模式，基于对客户实时行为事件的捕获，结合客户标签和产品偏好，设计客户旅程，通过AB测试及分流，判断最佳客户路径，实现客户旅程营销模式。

3、整合协同

（1）构建海量数据处理能力的协同平台，应用Hbase、Hive、Elasticsearch、Flink、Kudu等大数据技术建设，实现对客户多渠道多波次的精准与实时触达，增强营销开放度，形成点-线-面客户交互营销网络。

（2）打造营销全流程闭环，围绕活动策划流程及评估体系形成客户洞察-活动策划-监控评估-决策优化的营销闭环。

（3）敏捷化营销策略设计，提供可视化的全渠道触点配置和营销活动策略配置，拖拉拽流程设计，大幅降低数字化营销操作难度。

项目效果评估：

基于AI模型工厂的智慧营销平台项目，构建“全客户、全产品、全渠道”的智能营销体系，实现总行数据驱动的营销活动和分行特色化营销活动的集中管理与运营，提升系统稳定性和用户体验，敏捷支持营销创新，实现零售客户营销的降本增效。

1、营销赋能

（1）精准营销场景，总行运用数据挖掘模型下发精准营销名单，年累计提升AUM资产超过数百亿元，精准营销名单成功率是分行自主筛选名单的80倍，模型优选名单相比于可对比客群的提升度超过5.98倍。分行基于客户标签开展分行特色营销活动，2020年共支持总分行重点营销活动数千个。

（2）实时产品推荐场景，在手机银行上线千人千面的基金和保险产品个性化推荐，推荐成功率比大众推荐模式提升6倍。自动化运营减少人力成本，线上触达减少短信发送成本。

（3）旅程营销场景，探索落地基金旅程营销，通过长旅程营销模式开展客户持续经营，月互动客户近50万户。

（4）到店营销场景，支持网点柜员图前系统、大堂易IPad、排队机、客户人脸识别等场景的客户到店营销线索推荐，覆盖到店线索3000余万条。

2、平台能力

（1）建立“模型工厂”工作机制，沉淀零售客户经营场景建模公共特征2000余个，围绕零售营销场景与核心KPI构建零售客户智慧经营数据挖掘模型体系，实现对全量客户的洞察与分群、生命周期预测、产品购买预测、产品个性化推荐等数据挖掘模型近100个。

（2）采用大数据技术，支持数亿条客户线索处理，满足覆盖全量客户的实时旅程和精准营销需求。

（3）在海量数据下仍具备高性能、高可扩展性和高容错性。

项目牵头人：

史晨阳

中国光大银行 信息科技部 总经理

项目团队成员：

王磊、陈云峰、王瑜、朱良姝、郝玥、何平、赵苗、皇秋曼、白冰、吴泽芳、温翠凤、王泽琪、邵茜、张佳宁、林源、孙娅、刘英伟、刘煜哲、温静

责任编辑：方杰