银行4.0时代客户标签构建与数据化运营

随着科技的飞速发展，全球银行业已步入4.0时代，业务体验严重脱离物理网点，银行业务离柜率已接近90%，呈现“金融业务无处不在，但绝不在银行网点”的局面。在这一背景下，数据化运营成为银行业提升竞争力的关键。而客户标签，作为数字化转型实践中不可或缺的组成部分，其重要性日益凸显。

银行4.0时代的特征与挑战

银行4.0时代，以人工智能、大数据、区块链等为代表的新一轮科技革命和产业变革，推动数字经济发展成为全球经济发展新动能。银行业在这一潮流中，面临着前所未有的机遇与挑战。一方面，银行业可以通过数字化转型，重塑金融未来，提升金融服务便利性和竞争力；另一方面，如何高效、精准地服务客户，满足客户的个性化需求，成为银行业必须解决的问题。

客户标签，作为实现客户认知的基础，能够帮助银行精准、高效地筛选出目标客群，并掌握客户画像。然而，在客户标签搭建与管理实践中，银行业也面临着诸多困惑。标签构建的体系化欠缺、线上行为标签缺失严重、缺少客户标签管理中台、标签自助化创建与管理不足等问题，制约了银行业数据化运营的进一步发展。

客户标签体系的构建

为了解决上述问题，银行业需要构建精细化客户标签体系。这一体系的构建，需要从以下几个方面入手：

1. 0-1创建标签体系：首先，银行需要明确标签体系构建的目标和原则，围绕客户全生命周期，覆盖CLT的关键业务场景。同时，加强客户线上行为类标签的构建能力，通过对手机银行、网上银行等线上渠道的数据采集与标签构建，实现对客户需求的更深层、更全面的洞察。
2. 以“4W1H”为核心构建标签体系：客户标签体系最终是为了满足客户精准识别以及客户画像洞察的诉求。这些诉求主要是围绕“4W1H”（Who、What、When、Where、How）展开的。因此，在构建标签体系时，需要灵活、多维度地圈选出目标客户，包括从基础信息、活跃状态、资产规模、交易类型等诸多维度进行识别客户。
3. 采用多种方法构建标签：在构建标签时，可以采用数据统计方法、机器学习方法以及特征映射方法等多种方法。通过对客户交易笔数、交易金额等数据的简单统计或四则运算，可以实现基础标签的构建；通过对客户历史访问行为、浏览行为等进行分类模型构建，可以实现更复杂的标签构建；而对于一些难以通过前两种方法获取的标签，可以通过特征映射方法进行筛选。

客户标签的应用与管理

客户标签构建完成后，如何最大化释放其价值，成为银行业关注的重点。客户标签可以应用于数据化运营的多个领域，包括增强分析、客户画像、客群圈选等。

1. 增强分析：客户标签可以作为客户的一个属性参与到客户多维度分析中，简化分析操作，快速获得客群在标签方面的分布规律。例如，对高净值人群进行分析时，可以通过理财产品偏好标签进行分析，得到高净值人群最关注的产品种类以及客户规模。
2. 客户画像：通过客户标签体系的构建，可以形成完整的客户画像。客户画像能够帮助银行更深入地了解客户的行为习惯、消费偏好以及潜在需求，为个性化营销和服务提供有力支持。
3. 客群圈选：基于客户标签体系，银行可以灵活、多维度地圈选出目标客户群体。这有助于银行实现精准营销、交叉营销以及流失挽留等关键业务场景。

在客户标签的管理方面，银行需要建立完善的标签管理体系，包括标签的创建、审核、发布、使用以及迭代等流程。同时，还需要加强标签自助化创建与管理的能力，提升业务人员的工作效率和时效性。

千帆大模型开发与服务平台助力银行4.0

在银行4.0时代，千帆大模型开发与服务平台作为一款先进的金融科技产品，能够助力银行业实现数字化转型和数据化运营。通过千帆大模型开发与服务平台，银行可以更加高效地构建和管理客户标签体系，实现标签的自动化创建、智能分类以及实时更新。同时，该平台还能够提供丰富的数据分析工具和算法模型，帮助银行深入挖掘客户数据价值，提升数据化运营的效果和效率。

例如，某银行通过引入千帆大模型开发与服务平台，成功构建了包含金融交易类、线上行为类、投资产品类等多个维度的客户标签体系。基于这一标签体系，该银行实现了对客户的精准识别和画像洞察，为个性化营销和服务提供了有力支持。同时，通过该平台的数据分析工具，该银行还能够实时监测客户行为变化和市场趋势，及时调整营销策略和产品设计，提升了市场竞争力。

结语

总之，在银行4.0时代，客户标签作为数字化转型的基础和核心组成部分，其重要性不言而喻。通过构建精细化客户标签体系并最大化释放其价值，银行业可以实现数据化运营的全面升级和转型。而千帆大模型开发与服务平台作为一款先进的金融科技产品，将为银行业的数字化转型和数据化运营提供有力支持。在未来的发展中，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，客户标签将在银行业发挥更加重要的作用。