背景與挑戰：

作為全球最大的商業銀行之一，結合個人金融戰略全面提速發展目標，如何在銀行間競爭日益激烈與客戶遷移成本越來越低的形勢下保持領先與競爭優勢，為客戶提供更精準和個性化用戶體驗，有效觸達并快速建立營銷服務，對傳統的營銷模式提出了挑戰。 

業務目標：

結合專項產品發展業務目標，針對營銷目標客群，分析客戶的個性化產品需求與偏好，預估客戶對產品的營銷響應率，從而精準地匹配營銷資源投入和營銷活動開展，實現產品銷售額與客戶體驗的雙提升。 

難點與關鍵成功因素：

在海量的基礎客群中，如何精準地洞察每個客戶在不同時間對不同產品的需求，并及時做出營銷決策與客戶觸動是關鍵的成功因素，采用人工智能技術建立智能營銷模型已成為目前各大銀行客戶的發展方向。如何把海量客戶和數量龐大的營銷產品體系快速精準匹配，在最短時間內完成營銷分析、發起營銷活動、產生業務效果并減少對客戶打擾，對智能營銷模型應用提出了新的挑戰。 

通過第四范式的先知自動機器學習平臺，客戶業務部門的業務分析師可以和科技團隊共同配合，自主構建機器學習模型，利用歷史營銷樣本，對目標客群進行深入剖析和洞察，大大縮短單個模型構建周期。此外，基于平臺的模型自學習能力，在定期生成預估結果的同時，通過不斷地收集營銷數據反饋，進行模型迭代更新，為該行提供持續優化的營銷決策。 

業務成果：

在某次遠程中心外呼營銷活動中，針對某款消費貸款產品，第四范式的精準推薦模型相較于專家規則組，對目標客群外呼營銷形成產品購買的成功率提升了～200% ，在顯著提升響應率與收入的同時，有效提升了客戶體驗。 展望未來 基于人工智能技術應用出色的業務效果，該行也將繼續與第四范式一起，探索機器學習技術在客戶營銷領域更深入的應用，包括更豐富的產品線、覆蓋線上線下的觸達渠道覆蓋、更多樣的業務目標等，建立智能營銷體系，為客戶提供個性化的服務體驗。