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初探金融大模型在商业银行营销体系的应用 | 金融与科技 ...
菲龙网编辑部7
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初探金融大模型在商业银行营销体系的应用 | 金融与科技
时间:2024-12-2 12:26
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文/杭州银行南京分行财务管理部副总经理
戴润静
商业银行营销体系的变迁往往与技术跃迁息息相关。我国商业银行技术革新,已经历了金融电子化时期、互联网金融时期和金融科技阶段。本文从当前商业银行营销体系存在的问题出发,从技术视角初步探索商业银行通过金融大模型的应用,来应对未来市场带来的挑战。
商业银行营销体系的变迁往往与技术跃迁息息相关。我国商业银行技术革新,已经历了三个阶段:一是金融电子化时期,即通过优化银行内部数据采集和处理能力,提高客户服务效率。二是互联网金融时期。这一阶段形成了“用户为王”的底层商业逻辑,商业银行开始下沉抢占“利基(Niche)市场”,但其作为传统金融媒介和支付结算机构的功能开始受到互联网公司的挑战。三是金融科技阶段。2017年央行首提“金融科技”概念,数字经济时代,金融科技已成为各家商业银行的战略共识,这一阶段商业银行在营销端重点聚焦产品线上化,以及大数据分析对精准营销、营销关键节点的赋能。
基于互联网金融时期盛行的“快鱼吃慢鱼”的规则,商业银行前期的营销战略主要以产品为核心,通过快速迭代产品创新,抢占客户和市场份额。然而,随着全球经济放缓,国内产业结构调整,数据成为新的生产要素,人工智能技术快速迭代,以及近期频繁提及的新质生产力等外部和市场环境的变化,商业银行面临市场的两大变化:一是从过去的增量市场竞争转向存量市场竞争;二是传统产业深入数字化转型升级,同时,数据资产将重新定义企业价值。这两种变化对商业银行现有营销体系形成巨大考验,本文试图从当前营销体系存在的问题出发,从技术视角初步探索商业银行通过金融大模型的应用,来应对未来市场带来的挑战。
商业银行现行营销体系存在的问题
近年来,商业银行持续经历宏观经济增速下行带来的利率下行压力、经济结构变化导致的贷款规模扩张动能减弱,反映在营销侧,银行业务人员已经从过去的增量市场竞争步入存量市场竞争,同时,个人客户和产业客户的营销边界加速模糊,客户需求呈现多元性、专业性和时效性等特征。为应对市场发生的系列变革和挑战,商业银行的顶层营销战略不约而同地从“以产品为核心”向“以客户为中心”转变。但在实际执行中,目前商业银行的营销方式、营销队伍能力以及后台技术支撑,尚不足以构建一套“以客户为中心”的营销体系。
主流的线下营销方式难以突破人力限制
获客是商业银行营销体系的运营目的之一,线下营销是其主流获客方式。过去,银行网点是获客的重要渠道,然而随着互联网的兴起,社会数字化程度持续加深,银行网点的获客功能式微,“渠道生态”的获客策略是商业银行近几年的主流模式。在实际运行中,银行业务人员主要通过“地毯式”地打电话或者“名单制”线下拜访的方式与客户进行联系,虽然这些客群已经利用专家规则经过筛选,或是存量客户,但即便是经过筛选的潜在客户,对于银行有限的人力来说仍然是一个海量数字,很难在短期内收获成效。
从商业底层逻辑来看,其实无论是依靠网点或是依赖渠道生态,商业银行的营销活动习惯于线下方式,营销相关成本仍以场地、人员等传统成本要素为主,营销效率也依然受限于单位场地效能和人均效能。现行的营销方式实际已经与当前先进的生产要素不匹配,无法释放出先进生产力。
与客户信任的建立更加依赖专业和效率
商业银行采用的线下营销,其核心需求在于通过业务人员与客户之间建立信任,传递产品信息。商业银行在个人金融服务领域基本实现从产品到流程的数字化改造,但其在服务高净值客群时,已经暴露出金融服务专业化水平不足的弊端,配置专门的私行客户经理模式也难以满足这类客群的多元金融需求;而个性化程度较高的产业金融服务领域,商业银行内部在这一业务板块的数字化程度仍有较大提升空间,其发展主要受限于行业的专业性壁垒,以及产业客户需求的有效信息不足,公司业务人员试图通过传统关系营销与客户建立信任,但边际效果实际在下降,价格战已然成为当下市场竞争的主要手段。
数字经济时代,快速的信息交互、金融产品与服务的高度同质化,导致客户对于标准化服务与产品的忠诚度快速下降。“以客户为中心”的战略目标需要通过陪伴客户全生命周期来实现,但目前商业银行的营销服务仍侧重于结果,而非长期陪伴,同时,业务人员面对快速升级迭代的市场客群,其专业能力往往跟不上客户需求。
单一维度和低质量的数据难以支撑精准营销
商业银行利用大数据技术,通过“精准数据+精准分析+精准推送”的组合,实施精准营销,满足客群的差异化需求。但在实际情况中,由于银行获取客户信息渠道单一,主要为内部与客户发生交易时获取的基本信息、账户信息和交易数据等结构化数据,缺乏诸如客户偏好与习惯等非结构化数据的收集。这类局限的、单一的数据分析,往往对营销指导的精准性不足。同时,商业银行对客户信息的终端收集目前仍主要依赖人工录入,如客户基础信息、行业分类、财务数据、信贷投向等关键信息,在初始录入时即可能发生错误或缺失,且后续数据更新时效滞后。
新媒体营销时代,市场已经塑造出“去过程化”“去单一化”“直联用户”“所见即所得”的底层营销逻辑,对于被海量信息包围的用户而言,只有极少的信息内容能够引起他们的关注,并过滤出更少的内容触发他们参与互动。商业银行目前单一维度和低质量的数据,一方面很难达到以“转化率”为衡量标准的“精准营销”,另一方面,即使推送的内容触发用户,但银行缺乏全面化、多元化的数字化营销方案承载客户需求......
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来源丨《清华金融评论》2024年11月刊总第132期
编辑丨周茗一
责编丨兰银帆
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