一、项目背景及目标

近年来，对公业务作为银行价值创造的基石与“压舱石”，正经历一场深刻的数字化重塑。在产业升级与数字经济的双轮驱动下，企业对金融服务的需求从传统的存贷汇转向一体化、场景化、智能化的综合解决方案，对公业务数字化转型已成为银行构筑核心竞争力的主战场。与此同时，以大数据、人工智能为代表的金融科技日趋成熟，为对公业务的经营模式创新与服务能力跃升提供了强大的技术引擎。然而，传统对公业务经营管理模式已难以适应新形势下精准洞察、高效协同与价值深挖的要求。

1.经营决策滞后，数据驱动能力不足

传统对公业务经营高度依赖客户经理个人经验与静态报表，缺乏对客户动态、产业链关联与市场风险的实时、量化洞察。决策层难以形成前瞻性的客户策略与精准的资源配置，无法有效支撑从“经验驱动”向“数据驱动”的科学决策转变。

2.业务流程割裂，协同运营效率不高

客户营销、尽职调查、授信审批、贷后管理等环节存在系统壁垒，流程断点较多，导致内部协同成本高、响应速度慢。无法实现对客户经理营销过程的透明化、精益化管理，难以形成高效闭环的经营合力。

3.价值挖掘粗放，全生命周期管理缺失

客户画像模糊、标签体系薄弱，难以精准识别客户的潜在需求与价值贡献点。服务与产品推送同质化严重，无法开展“一户一策”的个性化经营与全生命周期的深度价值挖掘，客户忠诚度与综合贡献度提升面临瓶颈。

4.系统生态孤立，场景融合能力欠缺

银行内部系统之间、以及与外部产业平台、政务数据之间未能有效打通，形成“数据孤岛”。这严重阻碍了基于真实交易场景的嵌入式金融服务创新，无法构建开放、共赢的产融结合新生态。

在对公业务迈向智能化、生态化的新时代背景下，传统的经营管理体系已成为制约银行服务实体经济质效与自身高质量发展的关键障碍。因此，青岛农商银行前瞻性地布局并建成对公客群精准营销体系，通过数据赋能、流程再造与生态连接，实现客户经营的智能化、营销管理的精细化和风险控制的自动化，是我行把握数字时代机遇、赢得未来竞争主动权的战略举措，也为同业数字化转型提供了先进的实践范本。

二、项目方案

青岛农商银行对公业务经营管理包括经营决策、流程运营、渠道运营、产品管理、客户经营以及风险管理等趋于线上化、智能化、自动化和数字化实现，形成了数据、模型、策略“三驾马车”，成功通过大数据赋能对公客群的精准营销：

数据赋能，平台支撑。在数据方面通过搭建4M对公客群管理平台，整合多渠道外部数据，包括专利、发票、税务、司法等数据源，同时引入政务类的红黑名单数据，构建包含资金关系、基本信息、产品持有、财务信息、外汇信息、价值分析6个维度的客户统一视图。为企业在不同成长阶段，建立了不同的信用风险评分卡，并对企业和个体工商户进行初筛和画像，对白名单客户进行产品匹配。

模型赋能，精准洞察。在模型方面搭建了对公长尾客群资产提升概率预测模型，使用行内全量客户近三年存款及金融资产数据，从客户三年的产品持有、结算信息等维度进行穿透。预测客户未来季度资产提升概率，形成长尾客群营销名单，并通过内网对公客群经营管理平台下发名单至管户客户经理，实现金融产品的精准匹配，为企业提供“便捷化、多元化、一站式”金融服务，有效提升金融服务质效。

策略赋能，优化流程。在策略方面依托4M对公客群管理平台和对公长尾客群价值提升模型，实现了“平台+模型”的双轮驱动。构建了全生命周期客户经营体系和智慧营销体系，固化“建模型-筛客群-配产品-选话术-准触达-评结果”完整客户经营流程，推动营销管理的科学化、智能化，实现金融“活水”精准滴灌实体经济。

三、创新点

构建以客户为核心的全链条自动化营销体系。利用客户标签灵活组合，形成定制化客群或预约式流量池，实现客户名单的集中管理与高效利用。通过产品策略与客户需求精准匹配，整合全渠道资源，触发并执行商机活动，辅以成功标准与事件反馈机制，确保营销旅程的全自动流转与效果精准评估。

经营目标导向，精准施策，驱动业绩提升。构建全面经营分析框架，从经营目标出发，层层剖析驱动要素，明确管理抓手。实施统一经营视角下的垂直管理，确保目标逐级传达与追踪，构建自动化、线上化的销售管理平台，实时反映业绩进展。提供一站式业绩管理工具，直观展示机构与个人业绩排名、目标达成进度，激发“标杆效应”。深入分析盈利与客户价值的关键驱动因素，融合策略，推动经营活动的精准化、高效化。

智能分析引领，构建全景式洞察体系。运用数据挖掘与机器学习技术，基于客户多维度数据，构建涵盖价值评估、贡献度、忠诚度、活跃度等在内的分析模型。针对我行客户特性，开发流失预警、个性化产品推荐等智能模型。通过数字化手段，实现客户跨渠道体验的一致性，增强综合定价与金融产品方案定制能力，为不同岗位提供决策支持中心，推动管理决策的科学化、智能化。

权限精细管控，保障数据安全与营销效能。“4M”平台整合青岛地区全量企业公开数据与行内信息，构建全行级企业客户评价体系，搭建客户挖掘、客户评价、风控、资产提升预测、产品偏好预测五大模型，形成覆盖资金关系、基本信息、产品持有等六大维度的客户统一视图。在客户信息管理上，平台严格执行分户管户机制，对已分配客户经理的存量客户，仅限该客户经理及其上级查看相关信息，避免重复营销与信息越权；对潜在客户，支持分支机构领导进行“抢户”，成功后仅对该机构领导及相关客户经理开放信息权限，确保数据在最小必要范围内使用，保障数据安全与合规。

四、技术实现特点及优势

（一）4M对公客群经营管理平台技术架构：使用分布式微服务架构、规则引擎、工作流、大数据、机器学习等技术实现我行对公业务条线在客户经营管理场景下的统一化和标准化应用,打破传统“竖井式”的系统建设方式。平台主要包括业务应用层、平台支撑层和数据分析层三部分，如图1所示：

图1 “4M”平台技术架构图

1.业务应用层。打造统一客户中台、营销支持中台、经营管理中台、模型中台、公共模块中台五大中台体系，存放客户挖掘模型、客户评价模型等五大模型。

2.平台支撑层。提供基于自主研发的微服务和分布式的基础框架以及服务注册、配置、治理、安装、部署、监控、开发等功能，同时借助平台的快速开发能力为移动端提供应用服务支持。

3.数据分析层。建立对公客户数据集市、客户标签集市，同时包含了对公客户的数据标准和数据模型，以及基于数据标准的数据加工和数据治理功能。

（二）对公长尾客群资产提升概率预测模型技术架构

1.模型构建

青岛农商银行对公长尾客群资产提升概率预测模型以二叉树算法为基础，引入行内全量客户近三年存款及金融资产数据，以客户产品持有、结算行为等维度，对于客户近三年数据进行穿透，明确长尾客户资产提升的业务目标，清洗加工3500万条对公客群数据，筛选出107个决定客户资产提升率的特征数值，完成1240余轮机器学习与模型验证，最终上线对公长尾客群资产提升概率预测模型，推动对公长尾客群有效转化。

2.数据清洗与加工

获取2021年9月以来全量的客户基本信息与资产信息后，我们对于源数据进行了数据的清洗与加工，首先依据客户类型与客户标签，剔除有贷户、个体户等数据，筛选出有效的无贷对公客户，对于部分有效户资产与交易信息中存款、结算等业务信息有缺失的情况，填充缺失数据，以防止在模型训练中存在不合法的数字导致计算的概率存在误差。

3.模型训练与调优

对公长尾客群资产提升概率预测模型的训练主要分为五步。一是模型的构建，选取模型的训练集、验证集和测试集；二是特征值的选取，从源数据加工出的上百个特征值中，选取部分或全部特征值，确定正负样本口径，我行对公长尾客群资产提升概率预测模型的正样本口径为：资产提升超过6万，且提升比例超过三十万的客户；三是计算模型评价指标，机器学习中，主要用于评价模型质量的指标有准确率、召回率、ROC曲线等，该模型中，主要采用的特征值为AUC值与LOC值，前者为将正样本排在前面的概率值，用以评价模型是否能够更好地对于正负样本进行分类，后者为逻辑回归损失，用以评价模型是否过拟合，该模型需要更高的AUC值与更低的LOC值。

五、项目过程管理

需求分析阶段：2023.12.06-2024.01.13

设计阶段：2024.01.14-2024.02.06

开发阶段：2024.02.07-2024.04.04

测试阶段：2024.04.05-2024.04.29

系统上线：2024.05.30

六、运营情况

本项目上线后，已进行全行推广和培训，帮助业务人员熟悉系统功能。对公业务经营管理包括经营决策、流程运营、渠道运营、产品管理、客户经营以及风险管理等趋于线上化、智能化、自动化和数字化实现，形成了数据、模型、策略“三驾马车”，成功通过大数据赋能对公客群的精准营销。自系统上线，已完成青岛农商银行十余家下辖分支机构的推广应用，通过客户交易行为、内外部数据的整合分析，将客户划分为存量价值客户、存量普通客户、潜在客户等不同客群，并且针对不同的客群，下发各自的营销活动及名单。通过在线营销名单的下发与走访，大幅提升了分支机构走访的触达情况，通过不同客群定制化营销活动的确定，国际、公司、零售业务落地在交易数量及成交量层面均有了不同程度的提升。

对公客群精准营销体系为内网部署，相关数据均保存至本地对公客群经营管理服务器。系统支持在线用户数≥5000个、并发≥100个，用户数根据实际需要可进一步扩充。系统从开始运行至今，整体运行稳定，无重大风险漏洞事件和重大业务风险，并且整体性能满足3-5年内的业务发展要求。

七、项目成效

1. 经济效益

（1）数据驱动，精准营销见实效

“大数据+机器学习”对公客群精准营销体系自2024年5月上线以来，已成为全行对公业务数据驱动、精准营销与流程优化的重要支撑。平台围绕“数据整合、智能预测、策略闭环”三大目标，打破传统“系统孤岛、流程断点、经验依赖”的经营壁垒，构建了覆盖客户全生命周期的智能营销生态。

截至目前，平台已完成全行16家分支机构的全面推广，累计下发营销活动百余次，精准触达对公客户6.79万户，实现对公存款、理财、贷款及国际结算业务的全方位提升。在模型应用方面，通过“对公长尾客群资产提升概率预测模型”精准下发的8913户长尾客户，近三月日均资产提升7.07亿元，资产提升幅度显著高于非下发客户，其中23.53%的客户实现星级跃迁，638户跃升为五星级客户，模型驱动的客户价值挖掘成效显著。

（2）运营优化：流程再造，人机协同提效率

在流程效率方面，通过构建的自动化营销闭环，实现对客户经理营销过程的标准化、透明化管理。系统提供走访情况、营销活动落地情况等维度的分析报表，可供分支机构及总行业务部门查看，以便实时监控客户经理走访情况，及不同营销活动落地成效，替代了原有手工统计与线下汇报流程，使管理决策响应速度提升超过80%，有效释放了分支机构与业务部门的人力资源。为业务部门及分支机构领导及时跟进和调整营销策略及客户走访分配提供充分的数据支撑，构建全面经营分析框架，从经营目标出发，层层剖析驱动要素，明确管理抓手，实现数字化营销闭环管理。

2. 社会效益

（1）生态赋能：实战成果形成行业示范

平台已在客户分群经营、长尾客群提升等核心业务场景实现全面落地。依托对公客户统一视图与资产提升预测模型，系统推动营销模式实现从“被动响应”到“主动规划”的关键转变，显著提升客户经营的前瞻性与精准度。作为青岛农商银行对公业务数字化转型的核心项目，本体系以“数据+模型+策略”三轮驱动为核心建设模式，其业务实效已在区域内形成广泛示范效应。项目成果成功入选全省农商系统数字化创新案例，为同类区域银行破解对公客户经营难题提供了具备可复制、可推广价值的完整实践路径。

八、经验总结

本案例是青岛农商银行在数字化转型浪潮中，围绕对公业务“数据驱动、精准营销、流程再造”三大核心诉求开展的深度实践。项目聚焦传统对公客户经营中存在的“决策滞后、流程割裂、挖掘粗放、生态孤立”等痛点，通过构建“大数据+机器学习”驱动的对公客群精准营销体系，实现了从经验判断到数据决策、从被动响应到主动触达、从粗放营销到精准滴灌的经营模式变革。

区域性银行的数字化转型必须坚持以业务价值为导向，以技术能力为支撑，以流程优化为保障。它不仅为青岛农商银行对公业务的高质量发展注入了新动能，也为同业，特别是区域性银行，提供了可复制、可推广的“数据智能赋能精准营销”的先进范本。展望未来，我行将持续深化应用，不断拓展模型场景，优化客户体验，构建更加智慧、开放、敏捷的对公金融服务新生态。