二、创新点

1.基于客户统一视图，机器学习建模细分客群。引入工商司法、抵押担保、融资舆情等外部数据，结合客户、账户、产品、交易等行内信息，360°全方位展示客户详情，方便更全面了解客户。同时基于客户画像对客户特征的加工，采取逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost等多种机器学习方法开展数据建模，实现客户分群、客户标签、客户画像等功能，针对性匹配多款金融产品并发起精准营销活动，实现客户的分层精细化管理。

2.客户流失分析功能，根据用户时长、存贷款情况、使用产品数量等客户信息，选择逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost、神经网络中合适的算法构建客户流失预测模型。通过箱线图、频数直方分布图、饼形图、Pearson相关性分析、Spearman相关性分析分析出客户流失原因，采取对应的措施挽回客户流失资产。

3.事件模型功能，按照到期提醒、大额变动、异常交易、交易习惯、营销跟进、产品推介、操作风险等主题进行规划，通过数据整合、运算、加工、分析，形成基于内部数据的业务规则模型、基于外部数据的大数据机器学习算法模型，将事件模型结果以任务下发到营销人员。

三、技术实现特点

在逻辑架构上，进行数据加工和应用展示分离，启明系统需要的数据，在公司业务数据集市中加工完成，以接口形式提供给启明系统。

在物理部署上，采用微服务多节点部署。考虑到应用服务器需要访问互联网，为保障网络安全，根据系统功能，将不同的应用分别部署在不同的网段。

四、项目过程管理

2021年01月，项目任务书下达。

2021年03月，需求分析完成。

2021年04月，提交系统详细设计说明书。

2021年09月，系统编码、测试和上线准备。

2021年10月，项目投产。

2021年11月，系统试点推广。

2021年12月，系统全行应用。

五、运营情况

在晋商银行数字化转型战略推进的大背景下，基于机器学习建模及大数据分析的对公客户营销（启明）系统（以下简称启明系统）的推广应用，在公司条线取得了非常好的效果。

启明系统目前用户800余人，实现了公司条线用户全覆盖，并延伸推广到小企业条线、运营条线。

六、项目成效

1.决策管理更加科学

系统通过实现管理驾驶舱功能，使管理人员能够更加及时直观地了解公司业务的全景概览、经营机构的业务指标、重要客户的业务动态、业务产品的加载情况、营销任务的执行情况等，为科学决策奠定基础。

2.客户管理更加全面

系统通过整合工商司法、抵押担保、融资舆情等外部数据和客户账户、产品、交易等内部数据，实现客户分群，客户标签、客户画像等功能，打造客户统一视图功能，360°全方位展示客户详情，方便更全面了解客户，对客户进行分层精细化管理。

3.营销管理更加精准

系统通过实现业务审批、事件模型、任务管理、规则引擎等功能，使营销线索、荐读任务、事件模型、风险提示、流失预警、待办提醒等信息能够更加精准地推送给营销人员，并通过任务完成情况的实时跟踪和后台统计，完成营销任务的闭环管理。

4.人员管理更加有效

系统通过实现统一身份认证、积分商城、常用工具等功能，能够及时把控人员流动，准确认定人员业绩、全面了解人员工作，有效完成人员激励。

七、经验总结

启明系统功能涵盖公司业务管理的决策管理、客户管理、行研分析、人员管理、产品管理、业务审批，考核分析等全部职能，为管理人员提供了很好的营销管理抓手。

启明系统的客户统一视图、客户事件和营销任务推送等功能，为营销人员了解客户信息、掌握客户动态、完成营销任务提供了很好的助力。

启明系统建设指导思想为分行参与、互通互动、共建共享，系统功能与业务需求匹配度高，且仍在不断迭代优化，演进完善，应用前景广阔。

系统的推广应用，使晋商银行的公司业务：决策管理更加科学，人员管理更加有效，客户管理更加全面，营销管理更加精准。

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