商业银行客户标签体系构建
金融客户画像驱动的商业银行精准营销策略研究
【摘要】近年来，金融科技发展不断加快，商业银行面临的竞争愈发激烈。
若要在竞争中脱颖而出，商业银行必须要发挥自身资金、人力、客户基础等优势，并充分利用大数据技术，实施精准营销策略，推送给客户实际所需的产品。
在精准营销实施过程中，采取金融客户画像构建的形式，可让决策者对客户群体特性有更清晰的了解，营销人员也可利用画像获得客户信息，了解客户需求，识别优质客户，大幅提升营销命中率，有效缩减营销成本，为精准营销目标的顺利达成提供强大助力。
鉴于此，本文对商业银行普遍存在的营销问题进行分析，并对金融客户画像的构建进行探究，同时提出金融客户画像应用于商业银行精准营销的策略，以供参考。
【关键词】金融客户画像；商业银行；精准营销一、引言现如今，金融市场日益开放，金融科技快速发展，银行业需面临的不单是同行间的竞争，还需面对来自金融科技公司的竞争。
新时代下的客户，在信息技术的驱使下也在逐步改变金融消费习惯，传统的线下网点沟通及产品销售的模式得以打破，商业银行在此情况下需迎来巨大的挑战。
银行传统的营销方式和市场当前的形势并不匹配，大数据的应用、智能手机的普及，都使得营销模式从线下转变成线上的智慧营销。
之前在探讨营销策略时，更偏向于营销人员如今将主观能动性发挥出来，而很少专门分析个人特征的数据。
本文从金融客户画像作为切入点，对其在银行精准营销的实施进行探讨，旨在可为商业银行营销问题的解决提供有效参考。
二、商业银行存在的营销问题1.营销命中率偏低商业银行在营销活动开展过程中，都是以营销人员的知识与经验作为营销方式选择依据，对营销人员的依赖性极强，导致营销命中率普遍较低。
一方面，某些金融产品有着复杂的规则，需了解产品描述、费率、购买流程、交易规则等众多内容；另一方面，商业银行有着庞大的客户群，客户需求日益多元化，加之营销人员能力参差不齐，要在海量的客户中实施精准营销相对困难，即便经验丰富的人员营销命中率也普遍不高。
2.市场定位不够清晰商业行业利用建设客户关系管理系统对客户实施系统化管理，通过客户数据来了解客户，明确目标客户群体，并结合客户特性实施对应的营销策略，促进银行经营收入的增加。
华夏银行数据资产管理与运营实践
252023 . 02 中国金融电脑专题Special Topic华夏银行信息科技部副总经理、大数据服务中心主任 易永丰华夏银行数据资产管理与运营实践华夏银行信息科技部副总经理、大数据服务中心主任 易永丰党的十八大以来，在网络强国战略、国家大数据战略等重大决策部署的推动下，数字中国、数字社会建设不断深化，数据作为新型生产要素的价值日益凸显。
国务院及人民银行、银保监会发布的数字化转型相关指导性文件也为激发数据要素价值指明了方向，确定了发展目标，提出了数据要素市场化的根本原则。
近年来，商业银行在金融与科技、业务与场景融合的过程中积累了大量高价值的金融数据及外部数据，要想更充分地释放这些数据价值，需要将良好的数据资产管理作为根基。
华夏银行高度重视数据管理，从战略规划、管理体系、应用渠道等方面持续强化，推动相关工作顺利开展。
一、统筹战略规划，做好数据资产顶层设计2021年，华夏银行制定了《2021—2025年发展规划》，将数字化转型作为重要战略转型方向，深化数据治理与数据资产管理，并于同年启动了数字化转型1号工程——“禹治工程”，明确了数据治理体系工作目标、实施路径和工作安排，推进数据价值释放，赋能业务应用。
作为“禹治工程”的重点任务，数据资产管理按照“企业级、价值性、共享性、安全性、管理对等”的原则开展工作。
在组织架构方面，华夏银行建立了以信息科技管理委员会为全行数据资产管理最高决策机构、以外部数据审定委员会为外部数据引入的决策机构，信息科技部门统筹协调行内数据资产管理工作，各相关单位落实所属数据资产管理工作任务要求的三级组织架构。
在机制保障方面，华夏银行制定了数据资产管理制度，明确了数据资产相关组织架构、工作职责、工作流程及范围；印发了外部数据管理相关制度，加强外部数据统筹管理，收集整合全行外部数据需求，统筹外部数据引入审定和接入工作，落实外部数据引入依法合规、集中共享的要求；构建数据认责机制，以字段为认责对象、以部门为认责主体，结合数据生命周期管理的职责分工，建立认责关系矩阵。
基于大数据的商业银行对公客户画像体系的构建及应用
摘要：金融业是基于数据和信息的服务性行业。
随着金融科技的不断发展，大数据技术将在金融业得到越来越广泛和深入的应用。
商业银行在长期的业务开展过程中积累了大量有价值的核心数据，特别是客户的信用及行为数据，从而为未来有效利用大数据奠定了很好的基础。
利用大数据对客户信息深度挖掘，在客户拓展、风险识别、主动管理等方面积极探索新的管理工具和方法，已日益成为商业银行提升核心竞争力的重要手段。
本文以某商业银行一级分行借助技术实现的对公客户画像系统功能为切入点，进一步探讨了客户画像体系的方法及其应用，重点是通过大数据挖掘分析赋能客户的精准营销和风险预警，旨在为商业银行的客户结构优化及智能风控探索新的路径。
关键词：大数据；商业银行；对公客户；画像体系一、商业银行对公客户画像的应用背景2015 年，国务0院出台的《促进大数据发展行动纲要》指出，“数据已成为国家的基础性战略资源，大数据日益成为推动经济转型和发展的新动力”。
2016 年，银监会发布《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》，针对大数据的发展，要求银行业要“主动制定大数据战略，积极建立大数据服务体系，加强数据共享，深化大数据应用，充分发挥数据价值”。
随着互联网金融服务机构的发展，以个人消费者和小微企业为目标客户群的信贷产品蓬勃发展，越来越多的商业银行将金融科技发展提升至战略高度，并积极构建基于大数据技术的对私客户画像体系，助力个人金融、网络金融、银行卡业务等领域的发展和数字化运营。
例如，结合画像和人脸识别技术搭建智能柜台，提升对私客户的服务体验，并通过手机银行APP 等渠道，定向推荐与其投资偏好、消费能力相符的定制产品，提升用户粘性和推广效率；同时，对非营业时间交易、客户频繁交易等行为进行监测，促进运营精准化。
就对公客户而言，得益于政府支持企业法人公共信用信息的互联共享，获取其生产经营、投资管理、司法诉讼、外部舆情、信用行为等信息的渠道逐渐多样化，对公客户画像也逐步具备了研究及应用的基础。
FinTech时代商业银行零售客户标签体系建设与数字化营销应用
FinTech时代商业银行零售客户标签体系建设与数字化营销应用数字化营销已经成为商业银行获取竞争优势，巩固和提升消费者满意度水平的重要战略手段。
所谓数字化营销，是指采用大数据挖掘对商业银行客户进行精准接触、细分、营销、管理和维护。
对于商业银行而言，数字化营销的一个重要载体就是客户标签的开发与应用。
零售客户标签本质上是搭建以客户为中心的画像体系，即基于数据挖掘技术、关系网络分析技术、客户行为轨迹技术和文本分析技术，对客户人口统计特征、资产、负债、交易等属性信息的深入解析。
下载论文网基于一线营销人员访谈、文献整理和专家讨论，本文介绍了商业银行零售客户标签的定义和内涵、八大属性维度、四种标签开发方式以及基于“5H”框架的客户标签应用分析。
基于此，商业银行一线营销人员可以精准识别潜在客户，通过财富类产品的销售，实现客户忠诚的巩固与提高，真正与客户实现共赢。
数字化营销和零售客户标签体系数字化营销的内涵数字化营销是商业银行大数据挖掘中经常提到的一个概念。
一般来说，数字化营销包含两个元素，即客户关系管理和大数据挖掘。
本质上，数字化营销是指商业银行“以客户为中心”，开展和实施基于BDM的客户获取、客户保持、客户维护和客户挽留等CRM行为，从而提升银行对客户的精细化管理水平。
具体而言，商业银行的数字化营销是以企业级数据仓库为基础，通过一定的技术和方法（如统计算法、机器学习算法等），从数据中提取出隐藏的、有价值的信息和知识，找出数据中呈现的规律，从而能够解释已知的事实，预测未来的客户行为及业务发展模式，有效辅助营销人员开展客户关系管理和业务提升。
对商业银行而言，数字化营销的重要目的就是实现精准化营销。
第一，通过统计和机器学习等量化技术精确实现潜在客户的识别、客户的获取、客户维系与巩固等。
例如，商业银行可以识别哪些客户对财富类营销活动的响应率比较高，哪些客户的资产潜力较大，哪些客户较易被提升，哪些客户处于流失的边缘，哪些客户的信用程度较低，哪些客户较容易发生欺诈行为等。
商业银行客户标签体系构建
商业银行客户标签体系构建商业银行客户标签体系构建⒈引言本文档旨在为商业银行客户标签体系的构建提供详细的参考指导。
商业银行作为金融机构，拥有众多的客户群体，构建客户标签体系可以帮助银行更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，并实现精准营销和风险控制。
⒉客户标签体系的意义及目标⑴意义客户标签体系的构建有助于银行实现以下目标：- 了解客户特征及需求，提供精准个性化的产品和服务。
- 实现精准营销，提高市场竞争力。
- 优化风险控制，减少信用风险和市场风险。
⑵目标- 确定关键的客户特征，如客户的年龄、职业、收入水平等。
- 划分客户群体并标记客户标签，如黄金客户、白银客户、普通客户等。
- 收集客户数据并实时更新客户标签，以保证标签的准确性。
- 基于客户标签进行精准营销和风险控制。
⒊客户标签体系构建的步骤⑴确定标签分类商业银行可以根据自身业务特点和市场需求，确定合适的标签分类。
常见的标签分类包括：客户价值标签、客户风险标签、客户需求标签等。
⑵确定客户特征针对每个标签分类，商业银行需要确定与之相关的客户特征。
例如，对于客户价值标签，可以考虑客户的信用评级、购买力等指标作为客户特征。
⑶划分客户群体根据客户特征，商业银行可以将客户划分为不同的群体。
划分客户群体的依据可根据客户特征进行聚类分析或者基于专家经验进行划分。
⑷标记客户标签在划分完成后，将每个客户所属的标签进行标记。
例如，将购买力较高且消费活跃的客户标记为黄金客户，将购买力一般且消费较稳定的客户标记为白银客户。
⑸收集客户数据并更新客户标签商业银行需要建立完善的客户数据管理系统，收集客户数据，并通过数据分析等方式实时更新客户标签。
在客户有较大变动或者有新的交易行为时，及时更新客户标签，以保持标签的准确性。
⒋客户标签体系的应用⑴精准营销商业银行可以基于客户标签进行精准营销。
通过对每个客户的标签进行分析，了解客户的需求，并提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
金融行业客户体系搭建和运营
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金融产品满意度和营销效率，推动形成以量化决策为支持，以客户为中心的数字化运营体系。”与此同 时，以中国银保监会为代表的监管机构也在不断重申强化精细化转型要求，监管人员在规划保险业改革战 略时曾表示，“我国保险业正面临粗放式运营向精细化转型的过程。”
客户行为洞察：零售客群复杂多层次、全渠道服务成为刚需、金融服务场景化、一揽子产 品与服务更受青睐
金融行业篇 行业现状：从跑马圈地到精细化运营，要求经营效能的全面提升
我国金融行业业态庞杂多元，涵盖银行、保险、证券、资产管理等细分行业，资产总规模超过300万亿元； 本次白皮书聚焦金融行业零售客户，覆盖资产规模占比最高的零售银行和保险领域。 近年，我国整体经济发展总体平稳（不考虑新冠疫情造成的短期冲击），国民收入持续增长为金融行业蓬 勃发展注入活力，与此同时，一大批具有数字化、高科技基因的新兴金融科技企业逐一涌现。作为与消费 者生活最紧密相关的行业，我国金融机构的发展史与商业发展历程完美契合。越来越多金融机构的经历表 明，经历了早期依托网点扩张后，“跑马圈地”式的运营模式或将不再符合时代潮流。传统金融开始从“以 产品为中心”向“以客户为中心”转型；而新兴金融机构成立之初即以客户运营为主要愿景， 并不断深耕 客户，提升服务深度。 展望未来，金融行业竞争格局日趋激烈，驱动不同业态金融企业积极转型客户深度运营，提升客户钱包份 额，在竞争中共生共存。 以银行业为例，中国银行业的网点增速在过去五年快速下滑，并且在2018年首次出现增速为负的情况。综 合众多银行近期年报，大部分传统银行的零售客户数量、净收入增速均持续放缓；新客转化困难、老客运 营不畅是零售银行发展的主要痛点。针对上述困境，各传统金融机构试图转变运营思维，纷纷在年报中强 调了“以客户为中心”的战略发展要求。例如，招商银行表示，将会“坚持优化资产结构，持续提升消费
推进零售业务金融“用户+”的对策研究——以中国建设银行为例
NA N D TR A D 收稿日期:2021-11-05作者简介:郑文雯(1990-),女,北京人,经济师,硕士,研究方向:金融学。
推进零售业务金融“用户+”的对策研究郑文雯(中国建设银行总行个人金融部,北京100033)摘要:全球商业银行迈进数字化4.0时代,推进零售业务金融“用户+”,必须树立“以‘用户+’为中心”的新思维;构建银行与用户“新连接”;打造银行与用户“新关系”;优化支持保障“新机制”。
打造以“用户+”为中心的全域零售金融新生态,推动“十四五”期间零售业务的发展。
关键词:用户+;金融;零售业务中图分类号:F830文献标识码:A文章编号:1005-913X (2022)04-0078-03当前,全球商业银行迈进数字化4.0时代,零售业务从经营“客户”向经营“用户”加速转变,从银行传统渠道向“全域”服务延伸,从线性场景、单一平台向万物互联生态扩围。
各类要素都在以“用户”为中心进行聚集汇合,零售业务“用户+”特征属性日益凸显。
“用户+”要求商业银行强化服务社会民生的使命担当,“用户+”是双循环背景下零售业务增长引擎,是银行数字化经营的必然选择。
打造以“用户+”为中心的全域零售金融新生态,谋划数字时代零售银行业务的发展新蓝图,推动“十四五”期间零售业务的发展。
研究推进零售业务金融“用户+”的对策,具有重要的战略意义。
一、树立“以‘用户+’为中心”的新思维(一)明确“用户+”思维战略定位,把握三个“关键”一是战略作用很关键,“用户+”思维是建行落实习近平总书记增强“三大能力”建设要求,践行新金融理念的扎实落地,抢占数字时代零售业务竞争主动权,继续保持数字化经营先发优势的关键。
二是全域连接很关键,通过“建生态、搭场景”,公域私域流量相结合,与客户建立全域连接,以经营用户流量为起点,推动场景用户“小循环”进入用户客户连续经营“大循环”。
三是极致体验很关键,数字化经营战场上,用户极致体验在先,有效客户转化在后。
工商银行构建客户标签业务分类体系
工商银行构建客户标签业务分类体系工商银行（ICBC）作为中国最大的商业银行之一，一直致力于提供优质的金融服务和解决方案。
为了更好地满足客户的需求并提供个性化的服务，工商银行构建了客户标签业务分类体系，以更好地理解和分类客户群体。
本文将深入探讨工商银行构建客户标签业务分类体系的背景、意义以及一些关键点。
1. 背景在金融行业中，了解客户的需求和行为是至关重要的。
通过客户标签业务分类体系，工商银行能够对客户进行更细致的分类和分析，从而提供更准确、个性化的金融产品和服务。
这种分类体系基于客户的各种特征和行为数据，能够帮助银行更好地了解客户的风险偏好、消费习惯和投资需求，有助于提高银行对客户的精细化管理和服务质量。
2. 意义构建客户标签业务分类体系对工商银行来说有着诸多意义。
它能够帮助银行更好地识别和发掘潜在客户，从而提高市场竞争力。
客户标签业务分类体系可以为银行提供更准确的风险评估和定价能力，帮助银行精确控制风险。
它还能够为银行提供更好的销售和营销策略，提高客户满意度和忠诚度，促进业务增长。
3. 构建过程工商银行构建客户标签业务分类体系的过程通常包括以下几个关键点。
3.1 数据收集和整合工商银行首先需要收集和整合客户的各种信息和数据。
这些数据可以包括客户的基本信息、交易记录、资产状况、家庭背景等。
通过分析这些数据，银行可以对客户进行初步的分类和分群。
3.2 特征选择和建模在数据收集和整合完成后，银行需要进行特征选择和建模。
通过选择合适的特征和建立模型，银行能够更好地描述客户的特征和行为，从而准确分类和分群。
3.3 客户分类和分群在完成特征选择和建模后，银行可以根据客户的特征和行为进行分类和分群。
常见的分类方式可以包括按年龄、职业、收入、投资偏好、风险承受能力等进行分类。
3.4 业务定制和个性化服务通过客户标签业务分类体系，工商银行能够根据不同的客户群体提供定制的金融产品和个性化的服务。
对于年轻人群体，银行可以提供更多的移动支付和线上理财产品；对于高净值客户，银行可以提供更多的财富管理和专属理财顾问。
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商业银行客户标签体系构建
随着社会经济的不断发展，商业银行作为金融行业的重要组成部分，扮演着金融资源配置和服务的重要角色。
然而，众多的客户群体和复
杂的金融市场环境给商业银行的风险管理和个性化服务带来了挑战。
为了更好地了解和满足客户的需求，商业银行需要建立一个客户标签
体系。
一、客户标签体系的概念和作用
客户标签体系是指根据客户的特征和需求，将客户划分为不同的类
别或群体，以便商业银行能够更好地理解客户、制定相应的营销策略
和提供个性化服务。
客户标签体系的主要作用包括：
1. 客户画像：通过客户标签体系，商业银行可以对客户进行细分和
分类，了解不同群体的特征和需求，形成客户画像，为银行提供准确
的客户目标群体。
2. 业务定位：客户标签体系可以帮助商业银行识别出不同客户的价
值和潜力，从而更好地实施业务定位和发展战略。
例如，对于高净值
客户，商业银行可以提供更加个性化的财富管理服务；对于中小微企
业客户，可以提供专业的融资和保险解决方案。
3. 营销活动：通过客户标签体系，商业银行可以更加精准地获取客户，并制定有效的营销活动。
例如，针对年轻消费者的信用卡优惠活动、对高风险客户的风控措施等，都可以根据客户标签体系的分析结
果来进行。
二、建立商业银行客户标签体系的步骤
1. 数据收集与整合：商业银行需要通过对现有数据的整合和分析，
获取客户的基本信息、交易行为、消费偏好等数据，并将其编码化和
存储化，以便后续的标签构建。
2. 标签定义与筛选：在数据收集与整合的基础上，商业银行需要明
确客户标签的定义和筛选指标。
对于个人客户，可以考虑性别、年龄、职业等因素作为标签；对于企业客户，可以考虑行业、规模、经营状
况等因素作为标签。
同时，还可以根据不同的业务需求和市场环境，
将标签进行进一步的筛选，以确保标签的准确性和可用性。
3. 标签关联与分析：在标签定义与筛选的基础上，商业银行需要对
不同的标签进行关联分析，以识别客户之间的相关性和潜在的差异。
这可以通过数据挖掘技术和机器学习算法来实现。
4. 标签应用与优化：商业银行需要将客户标签应用于营销活动和业
务决策中，并不断对标签进行优化和更新。
同时，商业银行还可以通
过与其他金融机构或第三方数据服务商的合作，获取更多的数据资源
和标签建模经验，进一步提高标签体系的准确性和效果。
三、商业银行客户标签体系构建的挑战和应对措施
1. 数据隐私和安全：商业银行在构建客户标签体系过程中，需要处
理大量的敏感客户数据，如何保护客户的隐私和数据安全是一个重要
的挑战。
商业银行需要制定严格的数据安全政策和操作规范，采用加
密和权限管理等措施，确保客户数据不被非法获取和滥用。
2. 数据质量和一致性：商业银行需要确保数据的质量和一致性，避免因为数据错误或不一致导致标签体系的不准确性。
为此，商业银行需要加强数据质量管理，建立数据清洗和校验机制，及时修复和更新数据。
3. 技术支持和人才培养：商业银行需要投入大量的技术和人力资源来支持客户标签体系的构建和应用。
为此，商业银行需要培养具有数据分析和机器学习专业知识的人才，同时引入相关的技术和工具来支持数据挖掘和标签建模。
总结起来，商业银行客户标签体系的构建是一项重要的工作，它能够帮助商业银行更好地理解和满足客户的需求，提高市场竞争力。
但是在构建的过程中，商业银行需要克服数据隐私与安全、数据质量与一致性等挑战，并投入足够的技术和人力资源。
只有通过科学合理地构建和应用客户标签体系，商业银行才能够更好地服务客户，实现可持续发展。