中小银行客服中心数字化转型实践探索

panjl | 2023年12月26日 | 2023年 | 评论已关闭 | 358

当前，随着数字经济蓬勃发展和新技术的不断加持，数字化转型已作为数字赋能与数字经济发展的工具和载体，互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术成为各行业数字化转型的强力引擎。数字化服务转型是技术发展的必然趋势，只有不断的创新和变革，提高客户满意与忠诚度，才能在竞争激烈的市场中取得竞争优势。此背景下，中小银行客服中心基于渠道、人员的根本性优势，经过持续的战略调整、资源整合、流程优化和服务体验创新，积极融入、主动顺应数字化新发展格局，通过客户分层、数字赋能重塑数字化服务新体系，实现从获客、活客、挽客全生命周期的服务营销，积极打造线上化、远程化、集约化、低成本的“线上营销中心”阵地，以数字化转型为契机将客服中心从成本中心转向价值中心，为全行“降本、提质、增效”发挥价值。笔者通过宁夏银行客服中心当前数字赋能转型为例，对数字化背景下服务营销一体化实践探索略抒己见。

一、为什么做？–业务背景

（一）实现银行高质量发展的需要。中小银行在高质量发展实践过程中，无一例外必将以客户需求为导向，积极思变、主动求变，将客户金融需求与银行服务经营紧密融合。此过程中，为迎合客户日益增长的金融服务需求，银行方需不断探索多渠道、多元化、线上线下一体化服务模式，持续覆盖和满足客户多样化的金融需求。而在当前数字化转型发展这一视角下，银行客服中心24小时远程、线上、多渠道交叉式服务与营销阵地，即满足多样化金融服务需求的同时，也能更好使银行在获客、活客、挽客的客户全生命周期管理中发挥优势，已成为银行多元服务与业务经营一体化的重要阵地。

（二）满足数字化转型发展的需要。客服中心作为银行的职能机构，承担着服务全行客户的重要职责与使命，除了传统的callcenter被动式服务模式，始终坚定“服务创造价值”这一发展信心，积极求变企图发挥更多作用，创造更多价值，努力试图摘掉“成本中心”这个标签。以宁夏银行客服中心为例，近年来，宁夏银行客服中心在数字化转型视角下，紧抓数字化赋能客服转型发展趋势，充分挖掘客服平台潜能，积极探索成本中心向价值中心的实践路径，而“线上营销中心”打造则是践行“服务创造价值”的主要抓手，创造利润的重要路径，通过数字化赋能深挖数据资源，有效解决传统服务与营销对客户不了解、客户分析、数据挖掘、营销质效不高等堵点，有效实现精准定位与服务营销，加快数字转型步伐。

（三）发挥平台服务营销一体化优势。首先，客服平台渠道先天具有客户服务触点密集、线上营销成本低、业务办理效率高的7*24小时在线的绝对优势。其次，客服平台可通过与行内核心、CRM、电子渠道等多系统交互，拥有广泛的客户数据资源。最后，可借助数字赋能，对客户交易行为、偏好等进行数据分析，形成统一客户视图，解析客户交易行为和风险偏好，实施靶向营销，精准获客、活客、挽客，助力中间业务收入、重点产品参透。将客服平台逐步向集约化、低成本的“线上营销中心”转型，发挥客服平台线上服务营销一体化价值创造功能与优势。

二、怎么做？–实践路径

客服中心如何在数字化视角下，更好的应用数字资源赋能这一利器推动价值创造，道阻且长、任重道远，需要长期主义，需要定战略、达共识、立标准、建机制、设模式、重运营、快迭代等一系列管理过程。

（一）深入研究、科学决策，明确营销战略。银行客服服务与营销是通过电话方式线上、远程触达客户的一种方式，每家银行客服中心的职责、定位与发展模式各不相同，首先需要我们对自身的转型发展方向以及全行的产品、系统、客户与当前金融政策、市场与竞争环境等因素进行深入分析研究，制定适合线上电话渠道的数字营销策略，明确线上电话营销的目标、计划、场景、流程、话术、考核激励机制等一系列过程管理举措。

（二）数字赋能、精准画像，提高营销产能。“弱水三千只取一瓢”，如何提高质效，从海量数据中萃取“一瓢”的优质数据高质量开展线上营销，避免盲目、盲从的低效率营销模式，是在推进数字化营销过程中最先思考且很关键的问题。如何通过数字赋能提高营销产能，每家银行都有适合与之发展的实践路径和方法。宁夏银行客服中心数字赋能路径与方法如下：

1.利用数字化画像技术。数字化画像技能目前应用于全员营销场景。实现流程如下：数据采集：将客服平台与行内CRM、核心、信贷及各电子渠道系统对接，对客户信息数据进行采集整理，包括客户基本信息（年龄、性别、职业等）、资产负债信息、签约信息、持有产品、使用渠道、消费行为、消费场景等，形成数据资产信息池；数据预处理：对已采集数据进行数据清洗、归类、提取等操作，消除错误、缺失、冗余等数据质量问题，获取更加准确和完整的客户数据。数据分析：对预处理后的数据进行深度分析、融合和模型匹配，挖掘客户交易行为规律，例如客户业务偏好、习惯、需求等，为客户画像形成有效数据支撑。客户画像建模。基于数据分析结果，对客户进行分层分类，构建客户属性、行为、偏好等标签体系，形成客户产品推荐（比如客户偏好基金、理财、贵金属以及尚未持有信用卡等）、重要提示信息（比如定存理财到期）等360客户画像视图。

2.用数据概率模型。数据概率模型目前主要应用于外呼营销业务场景。2023年，以课题研究方式，通过数字资源赋能和数字概率模型，对客户信息与交易行为数据进行融合、挖掘、分析，利用分析工具和机器学习算法，基于数据分析和客户行为跟踪，将线上营销数据通过数据模型选择预测性靠前的分类器采用投票评估器进行整合，建立电话营销客户数据模型，给出概率分布及排序，实现精准营销和业绩提升。并持续优化客户分层分类指标，迭代评估准则和画像模型，提升营销成功率。

建模方式（以信用卡分期为例）：

1.使用机器学习算法，对比不同算法效果，建立基于Xgboost模型的营销客户概率模型。

2.对建模结果进行解释分析并挖掘发现隐藏在数据中的客户知识、规律，识别各特征在客户分期营销中的重要性并排序，优化营销策略、取数策略。

模型优势：

1.并行计算效率、缺失值处理、预测性能上都非常强大。

2.能自动处理不平衡数据集。

模型逻辑：

1.数据获取：相关数据收集-取数口径确定-数据日期确定-特征收集确定-数据标签获取规则确定，获取这些基础数据后（训练、测试及验证数据），开始机器学习模型。

2.模型构建及对比：通过SVC、决策树、随机森林、KNN等工具，对不均衡数据集成学习，进行模型训练和应用。

3.模型评价及应用：通过连续月度批次外呼数据对模型进行验证和评价。

将客户基础数据：包括年龄、性别、教育程度、收入、信用额度、卡账龄、卡种、历史分期数、账单波动比、大额消费波动比等放入模型通过机器算法进行特征识别、分析、分类和排序。

三、做的怎么样？–实践成果

（一）通过客户视图画像，推动“全员营销”机制有效落地。主动发挥平台优势，紧抓客户高触达契机，通过呼入式交叉+主动外呼开展线上营销。实现了多系统交互，对客户信息数据进行采集、预处理、分析、画像建模等手段，形成客户数据视图，在坐席工作界面进行有效展示画像建模等手段，形成客户数据视图，在坐席工作界面进行有效展示客户基本信息、持有产品、签约、资产、渠道使用、产品推荐等视图，解决了客户来电后坐席人员知道“你是谁？”“你有什么？”“你需要什么？”问题，然后根据客户数据视图与标签，通过“线上+线下”“产品+服务”“智能+人工”相结合营销模式，尝试性、有针对性的开展呼入式交叉营销。对来电提出信用卡、借记卡、网银、手机银行等业务销户诉求的客户，了解分析销户原因，向客户耐心讲解产品优势，结合行内配套权益进行客户销户挽留，形成营销获客、粘客、留客一体化服务体系，发挥服务价值。比如，客户来电后，坐席人员会通过视图画像全面了解客户相关信息，可对客户即将到期产品提醒复购，对尚未持信用卡客户进行要邀办卡等业务服务与营销工作。目前，呼入式交叉营销定期存款尝试已初显成效，员工利用服务客户契机，结合CRM系统，连续三月实现呼入式交叉营销定期存款1800余万元。

（二）通过数字赋能促电话外呼营销业绩大幅提升。首先，通过对客户进行细分、挖掘，精准开展信用卡发卡、激活、促动账、分期付款、逾期催收、销户挽留、星级客户回访全流程服务营销与业务线上办理，有效扩大电销业务范围，目前已成为宁夏银行线上营销的主要阵地。其次，2023年，通过“信用卡分期业务精准营销策略研究”课题，建立了信用卡分期付款实践模型，对分期营销数据从金额和预测概率等维度进行筛选、分析、挖掘、排序，利用数据模型概率分析，开展精准营销，取得良好实效。以信用卡分期付款营销场景为例：

数字化赋能前：靠人工对营销数据进行判断分析，从海量数据中撒网式打电话寻找客户，营销质效较低。数字化赋能后：通过数据模型概率排序，精准开展外呼营销，大幅提高坐席营销单产，外呼营销信用卡分期付款业务，坐席营销分期付款单产金额和手续费收入分别提升39.27%、37.53%，数字赋能提升营销业绩效果明显。

主要做法：利用数据模型概率分析，将信用卡数据使用机器学习算法，选取预测分类器采用投票评估器进行融合建立模型，基于连续三个月的分期营销数据，给出7个营销成功概率分布区间进行统计，并通过实践得出了概率值高的营销成功率高的结论。其中，概率＞70%的外呼电话接通率47.64%、营销成功率42.16%，概率50%-70%的外呼电话接通率47.31%，营销成功率36.00%，概率40%-50%的外呼电话接通率 36.28%，营销成功率24.68%，概率30%-40%的外呼电话接通率29.87%，营销成功率19.38%，概率20%-30%的外呼电话接通率34.91%，营销成功率10.54%。概率10%-20%的外呼电话接通率40.87%，营销成功率9.57%。低于10%的接通率23.02%，营销成功率3.55%。通过以上概率模型分析，我们将人力时间依据概率进行科学分配，实现有针对性、目标性的精准营销，大大增加单个坐席营销产能，提质增效作用明显，营销业绩大幅提升，利润实现新突破。

四、下一步怎么做？–未来展望

（一）业务“进阶式”实现闭环销售。扩大线上营销业务覆盖范围。破除壁垒，消除堵点，让数字化发挥更广泛的作用。对于存款、理财、保险、基金、线上贷款零售类产品，在目前尚不具备全流程闭环销售条件下，目标通过“进阶式”单业务逐步对接业务系统，建立授权体系，打通业务处理系统间的信息壁垒，实现线上全流程业务销售办理，成为全行全业务产品线上营销阵地。以星级客户配套权益及定制化产品为契点寻求营销契机，提高银行高净值客户关系管理的精细化、集约化服务能力的同时，加快大零售协同，发挥线上数字化营销价值，为全行提质、降本、增效发挥作用，推进客户服务中心由成本中心向价值中心的转型经营。

（二）持续通过数字赋能实现精准营销。持续模型优化与迭代，实现营销对象抽取“精、新、准”。一是定期开展模型有效性评估，更新模型参数，调整客户分层分类基础数据，实现客户画像更加精准。二是加快模型算法、关联关系等工具引入和应用，提升技术支撑保障能力。三是深入研究概率分布在电销营销中的场景应用，进一步扩大数字模型营销业务场景，持续提高营销业绩成果。四是持续扩大外呼团队规模和业务场景，完善营销考核方案，激励员工营销的积极性和主动性，成为全行级“线上营销中心”。

在“信用卡分期业务精准营销策略研究”课题实践的基础上，通过决策树、关联规则挖掘、随机森林、神经网络等机器学习算法、模型工具，进一步对客户的自然属性、价值贡献、行为轨迹、交易偏好、忠诚度、个性化等维度细分，更好更精准了解客户需求、行为与偏好，形成客户精准画像与标签体系，并为其提供定制化、个性化营销服务，满足不同金融需求客户营销管理，承接全行全量全业务场景的电销业务，为全行高质量发展创造价值，将客服中心从成本转向价值中心，以期通过数字化赋能实现利润突破式增长。

作者贾芹芹,宁夏银行客户服务中心。

本文刊载于《客户世界》文集2023第四辑•数据与智能。