平安银行发力智能化银行3.0,背后底气何在

推荐算法人工智能与算法算法

当前的中国零售银行格局,有两大增长极:从客户数量上看,国有行有绝对领先优势,农行、建行、工行、邮储银行的个人客户数量均在6.5亿至8.6亿之间;从个人客户金融资产(AUM)规模增速上看,招行、平安银行等股份行更为亮眼,其中平安银行过去三年零售AUM平均增速达22%,私人银行AUM平均增速30%。股份行如何在不具备客户数量优势的背景下,实现零售跨越发展?答案是深度客户经营,在客户获取、产品服务和体系建设等方面提升客户活跃度,通过提高用户价值来提升零售贡献度。

银行零售业务转型不只关乎零售条线,而是事关一家银行经营管理整盘棋的大变革,随着零售金融整体增速放缓,行业又到了寻找破局方向的十字路口。率先在业内向“智能化银行3.0”转型的平安银行,提出了打造“金融界的抖音”,正在开启零售新一轮模式革新。

平安银行底气何在?智能化银行3.0又给平安银行和零售银行的商业模式带来了什么?

一场围绕零售客户的“革命”

银行业正在进入一场围绕客户为中心的新革命时期。

流量红利逐渐消失,银行零售进入存量客户精细化经营时代;“互联网+”给金融带来更多的场景,为满足客户多元化需求,银行客户经营的模式步入了深度变革期;同时,金融科技飞速发展,为银行真正以“客户为中心”的经营模式带来新发展机遇。

这样的背景之下,银行零售转型正在寻求“自我颠覆”。

智能化成为零售金融新的突破方向。英伟达2022年的金融行业AI应用情况调研显示,超过30%的受访机构认为人工智能对营收带来超过10%的提升率。智能化不仅可以为客户全方位提供更加个性化、综合化、场景化金融服务,还可以帮助银行加快创新周期、提升运营效率。

智能化领域布局领先的平安银行,早在2021年即明确了智能化银行3.0的零售变革新方向,在银行业掀起了零售革命的新浪潮,其核心是构建真正“以客户为中心”和数据驱动的经营体系。

平安银行行长特别助理蔡新发曾指出,当前银行零售客群经营还存在“难触动”、“难转化”“被割裂”等难题,以及如何找到客户、公司及社会价值的多赢之道,这亦是银行业当前面临零售客户经营的共同难题。

零售银行一直都想构建一种“比客户更懂客户”的能力,这就要求银行能够更加精准地洞察客户需求,为客户提供更加适配的产品以及服务,更智能的运营触达。这个能力构建的关键,是研究“人”。

一方面,银行需要加强零售客群的精细化运营。这一点在平安银行智能化银行3.0的设计上得到了充分体现,其核心在于“以客户为中心、以数据为驱动”。 首先,平安银行围绕“客户生命周期、财富等级、职业属性”三个核心标签将客户划分为112个客群宫格,对客户需求做出初步诊断;其次,通过选取客户账户信息、产品持有信息、消费行为、心理偏好等八个偏好特征标签,进一步解析客户的需求偏好,并依托七大类内容库,为客户设计产品、服务和内容的一些具体组合;进而,通过叠加触达场景、时机、内容、渠道四类标签以更精准了解客户的服务偏好,实现精准触达。

另一方面则是借助科技创新的力量,引入外部支持。 平安银行引入了“算法”——火山引擎的“个性化智能推荐平台”。火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,对外输出字节跳动同源的增长方法、技术能力和应用工具,帮助企业实现业务可持续增长。

“算法作为其中的一个主要的手段,主要来负责给银行去做人和物的一些精准匹配。”火山引擎相关负责人告诉轻金融。

与互联网客户相比,金融机构有高质量的客户数据,然而缺乏行为数据分析。在缺少算法推荐作为信息分发的主流模式之下,银行对客户的信息分发模式的构建是慢于互联网企业的。

算法的逻辑是基于已授权的数据进行模型训练,通过深度学习模型实现人和物的精准匹配。例如,针对银行客户本身的基本信息,以结构化的字段传到平台做一些基本特征刻画,同时还会融合人和物、人和行为以及物和行为的交叉特征,这些用户特征和物品特征会生成样本,样本进入到模型中进行训练,训练好的模型则会在线预测用户的喜好,推荐内容和产品,能够解决客户难触达、难转化等现实痛点。

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火山引擎的“个性化智能推荐平台”有助于破解银行的痛点。“个性化智能推荐平台”沉淀于抖音、今日头条的推荐能力,其包括了实时性、大规模、深度开放等特点,可以实现行业定制、多模式、多部署。

如今,“个性化智能推荐平台”已经在平安银行口袋银行App的多个场景中实现了落地,点击率和人均客单均有明显提升。

新的应用工具能够带来新的玩法。除了“个性化智能推荐平台”之外,平安银行还引入了火山引擎A/B测试产品Data Tester,帮助银行更加灵活地找到客户运营的“更优策略”。

火山引擎相关负责人告诉轻金融,银行有相应产品需要有对应的运营策略,每一个新的产品策略上线都需要衡量它的影响好坏,A/B测试就是衡量每一个产品策略的标尺。

以平安银行“白领贷”为例,当新的迭代算法研发完成后,平安首先会开启A/B测试,观测产品购买率等业务收益是否有提升。如显示有提升,则会标记正向,并考虑将新的算法全量上线;如果业务收益出现无提升或提升负向,则说明新研发的算法需要进行分析调整。

火山引擎A/B测试产品Data Tester是基于先进的底层算法,提供科学分流能力和智能的统计引擎,能够给银行从产品、到页面等各项细微的服务提供对比测试,找到“更优策略”。该平台亦是源自字节跳动长期沉淀,经过10年产品打磨,服务了抖音等多个亿级用户业务。

目前,A/B测试已经在平安银行全面推广运用,对接到如信用卡运营、App平台运营、活动积分等14个业务平台,以分流实验的方式,实现数字驱动的决策,促进策略的持续迭代。

对于平安银行而言,无论是“个性化智能推荐平台”还是A/B测试等新工具应用,都是在围绕“客户”做一场静悄悄的革命。

如何打造“智能化银行3.0”

2022年,大型银行的零售营收和占比均下降,零售金融真的进入增长瓶颈期了吗?

其实,零售格局远未固化,还有最关键一战,那就是客户。相关调研数据显示,各家机构客户流失率居高不下,基本在30%-40%的水平,优秀的机构在20%以上。这背后的问题是,多数机构重销售轻服务。

其反射到银行的运营上,就是简单的如何“获客、活客、黏客”,这就需要银行做好“KYC”(Know your customer)。银行需要通过大量的客户过去以及现在的行为分析,去创新产品与服务。金融科技的发展,还为银行提供了另外一项“超能力”:比客户更懂客户,即精准“预判”客户更多的需求。

他山之石,可以攻玉。互联网给了银行业零售更多跨界转型的启示。

平安银行智能化银行3.0提出了要打造“金融界的抖音”模式。蔡新发认为抖音的两大关键点是:精准洞见客户的偏好;实时、智能地推荐内容。

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要打造“金融界的抖音”,平安银行首先引入互联网企业“人货场”方法论,其次则是引入有强势技术沉淀的第三方厂商的创新金融科技技术,与火山引擎围绕推荐算法、数据产品、增长咨询等多个领域进行深入的合作。

与互联企业“人货场”的定义有所差异,金融机构的“人货场”要更为复杂,然而其底层的逻辑是相通的。

“如果总结共同点的话就是运用了互联网“人、货、场”的方法论,‘货’必须要跟‘人’匹配,而且要找到能够打动‘人’的场景,然后去推荐‘货’。”蔡新发称。实际上,总结起来就是“人货场”的精准匹配。

根据银行金融服务特点以及自身优势,平安银行打造了自己的3K方法论:KYC(Know your customer)-KYP (Know your product)-KYATO(Know Your ATO,ATO即AI银行+远程银行+线下银行)。解决“客户是谁”、“客户要什么”、“怎么给客户”的金融服务链条的搭建。

“人货场”的逻辑之下,互联网企业有更为深刻的发展。平安银行选择与火山引擎围绕推荐算法、数据产品、增长咨询等多个领域进行深入合作,引入互联网企业沉淀的技术能力。

在构建“以客户为中心的智能化银行”的过程中,火山引擎针对数据、统一目标决策、系统容易存在断点等痛点,为平安银行定制了一套服务方案。

火山引擎相关负责人告诉轻金融,平安银行的项目落地过程可以拆解为四大步骤,分别是目标定义、数据梳理、算法实现和运营迭代。

第一步是目标定义,这是客户经营的前置条件。火山引擎为平安银行提供增长咨询服务,例如火山引擎与平安银行运营企划人员一起,基于平安银行定义的北极星指标进行业务含义和口径的研讨,拆分指标体系。将“北极星指标”在不同业务拆分二级指标,再拆分到基层员工落地的KPI体系。

第二步是数据梳理。平安银行智能化银行3.0中,数据驱动是关键环节。在这个步骤中,有两大板块,一是数据诊断,从全面性及规范性的角度去诊断数据问题,涉及到的数据链路是否闭环、数据是否完整有效可靠等,然后给出诊断报告;二是梳理算法建模所需的用户、产品、行为的特征数据,平安银行行内对这些数据准备,火山引擎进行数据校验核对。

第三步是算法实现。其基于两个基础实现,一个是平安的3K方法论,另一个是火山引擎的“个性化智能推荐平台”和推荐算法。前者是人工定义的业务策略,后者是深度学习实现的技术手段,以此为客户智能化匹配最合适的内容。

第四步是运营迭代,该环节主要包含三部分的工作。

首先是指标体系迭代,基于第一步定义的指标体系以及第二步诊断出的数据问题,推动各业务线完成数据链路闭环,实现系统层面上数据的采集、记录、归拢和分析;其次是运营策略的迭代。通过A/B测试的分流实验来观察不同策略对于各项指标的提升表现,以此检验、校准、沉淀和汰换算法策略和运营策略。最后则是搭建可视化的数据看板,在一个统一平台上呈现整体、各渠道、各业务线、各策略的业务效果,并遵从拆解出的北极星指标体系进行下钻分析,沉淀出定性定量的业务结论。

“数据驱动、体验创新、敏捷迭代”是字节跳动发展的三个底层因素,亦是火山引擎的价值主张,这与当前全面数字化转型的金融机构需求是高度重合的。火山引擎将字节跳动沉淀的技术能力、方法和应用工具开放给外部企业,也能够为金融机构打造“新增长设施”,助力金融机构啃下转型“硬骨头”。

智能化创造新价值

在“客户中心”的新经营模式之下,银行需要“将为客户创造价值作为生存发展的最终指向”。一家国有大行行长曾如是说。

那么,当前银行客户所追求的“价值”究竟是什么?银行客户所追求的价值,不仅是财富的增加,还包括好的服务、好的体验以及“待挖掘的潜力”。

未来零售金融的增长,很大程度上来源于精细化经营,而这要依赖于智能化体系的搭建。因而智能化在零售金融的全流程,在提升客户体验、提升获得感、客户全生命周期服务中都有巨大的应用潜力。

平安银行找到的破解零售转型的钥匙,正是智能化。

“以ChatGPT为代表的新一代人工智能将重塑所有行业。”蔡新发曾在博鳌论坛上表示。

“智能化”是未来银行发展期待值最高的一大方向,在于其能够创造持续的“生命力”,为银行发展创造新的价值。

一方面,平安银行一直就重视AI的布局与投入。2019年~2020年末的智能化2.0阶段,就以AI BANK和开放银行为主;3.0时代,平安银行搭建了由总部“AI大脑”决策引擎驱动的智慧经营体系,以精准洞察客户需求,更好运营触达,实现客户全生命周期的精细化、智能化运营,从而全面进阶“智能化银行3.0”。

智能化带来的新价值创造在于重塑银行经营模式。平安银行通过智能化银行3.0大数据、AI能力,为大众客群提供更加专业、精准、有温度的金融服务。智能化真正实现客户全生命旅程的深度经营,重塑客户经营模式。以“客户为中心”的经营模式终将成为银行的主流,谁先深度布局谁就能够成为行业引领者。

同时,智能化也在推动银行新的增长。2022年以来,面对疫情冲击及经济下行等多重压力,平安银行零售业务总体保持了超越市场的增速,业务规模取得进一步突破,个人存款规模突破1万亿,个人贷款规模突破2万亿,全年零售营收突破千亿;尤其是银保中收一季度实现了超80%的增速,遥遥领先同业。

另一方面,平安银行与火山引擎的深度合作,也在提升智能化新价值创造能力。 火山引擎推进精细化的特征工程加持大模型、机器学习等先进技术的应用及迭代,将算法模型可以“复制”到金融行业;前期银行等金融机构引入火山引擎的相关方案,后期进入共建生态。

在这个过程中,银行内部的管理架构也在不断进化,最后达到实现社会价值与商业价值的统一,提升客户的金融获得感、幸福感。

“平安集团和平安银行对人工智能发展非常重视,已经在行动,积极、主动地拥抱新一轮的智能化变革。”蔡新发表示,相关的技术发展需要做大模型的建立,需要巨大的知识量和投资。与领先科技公司的互补合作,将为银行的智能化革命插上腾飞的翅膀。

如今,平安银行智能化银行3.0与火山引擎的共建生态正在迈入更深处,“金融界的抖音”其爆发力让人期待。

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