金融科技如何助力掘金存量用户？

文章来源：中博教育

发布时间：2019-08-19 18:51

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长期以来，传统金融机构往往更聚焦于新用户的获客，对已有的存量用户投入和挖掘不深。近几年来，随着人口红利逐渐消失，移动互联网用户增量饱和，充分盘活、经营现有流量便成为了各行各业全新的机遇与挑战。在金融行业，传统商业银行、消费金融公司与互联网巨头已经先后入局，线上获客的门槛越来越高。行业格局已经趋于固定，不可避免地进入存量掘金时代。

移动互联网时代，用户数据呈几何倍增长，靠传统的人工方式来*存量用户必然捉襟见肘、顾此失彼。如何借助人工智能、大数据等技术，充分利用数据价值解决金融机构“活客”困境，在现有流量基础上真正实现“存量掘金”成为了金融机构亟需解决的的重要命题。

金融科技助力细化客群维度

存量用户，是指某个时间段里已有的客户,与新增客户相对应。对于金融机构而言，存量用户是指在该机构已经有账户、存款或购买产品的用户。以银行线下网点为例，网点内包含存款、贷款、理财、缴纳水电费等不同种类的业务与产品，在某网点完成一项业务，并在该行留下账户的用户，就成为这个网点的存量用户。

一个银行网点往往积累了成千上万的存量用户。如何将这些用户从线下转为线上，并真正找到用户需求，通过有效的手段让产品触达用户痛点，是银行人不断追求的“武林秘籍”。

传统金融机构往往按照用户资金等级将用户分层，团队不同成员对不同资金量级的用户进行管理。然而这种传统的分层方法，分析维度较少，不能满足银行数字化转型的新需求。

在数据爆炸的移动互联网时代，金融机构通过人工智能、大数据等技术基于用户生命周期构建用户分层种类，关注存量客户的年龄、职业、社会属性、用户价值、理财偏好、风险偏好、消费偏好、营销激励偏好等，才能建立起行之有效的数字化用户分类系统，进而制定分层营销方案，针对存量用户有的放矢进行有效营销。

以代发工资客群为例，就是银行天然的存量客户群体。通过分析用户资金量、资金留存时间、留存资金所购产品，可以将代发工资客群分为代发脱落用户、资产流失用户、潜在投资用户和潜在活跃投资用户。对于流失用户，金融机构可以基于不同的用户画像制定针对性挽回策略。对于潜在的投资用户，则可以通过模型算法挖掘，并基于用户画像制定精细化营销策略，从而*了整个代发工资的存量用户客群。

智能风控技术精准定位用户需求

在存量用户分层细化的基础上，金融机构需要基于用户画像对用户需求进行精准定位，通过金融产品和服务*用户。然而，传统金融机构长期习惯于以人工地推“促活”的方式，缺乏盘活庞大存量用户群体的经验，不知如何下手制定精准的策略深挖用户价值，*休眠用户。

随着技术发展，金融科技已经成为推动移动金融服务创新的重要驱动力，金融机构借助于以大数据、人工智能等技术为基础的智能风控服务，可以通过丰富的线上用户数据维度，对用户需求精准定位，让金融产品和服务更好触达消费者“痛点”。

以银行系统为例，庞大的借记卡用户群就是一块存量用户“大蛋糕”。央行数据显示，截至2019年*季度末，全国银行卡在用发卡数量77.73 亿张，环比增长2.32。其中，借记卡在用发卡数量70.83亿张，环比增长2.48%；信用卡和借贷合一卡在用发卡数量共计6.9亿张，环比增长0.63%。全国人均持有银行卡5.57张，其中，人均持有信用卡和借贷合一卡0.49张。

如果用传统的营销策略来*这部分用户资源，必然会给金融机构带来高额的营销费用，对应的用户转化率并不理想。近几年，金融科技的崛起与助贷机构的出现，为传统金融机构提供了新的解决方案。

借助大数据挖掘、机器学习预测模型等技术，金融机构可以根据用户的年龄、职业、社会属性等社会化标签，构建用户画像和行为特征，建立起数字化用户分类系统，常见的用户群体分类有白领客群，公务员客群，年轻化客群、老龄化客群、强借贷需求客群、强理财需求客群等等。

以强借贷需求客群为例，金融科技公司可以通过机器学习挖掘海量数据，持续丰富用户画像，帮助金融机构识别出有强借贷需求的用户，从而以较低成本*触及用户需求，在大大节省了金融机构获客成本的同时，盘活了存量资源。

另一方面，针对休眠的信贷与信用卡用户，复贷提额也是行之有效的*方式。然而，由于征信体系不完善、数据孤岛等问题，金融机构往往无法了解存量用户的真实情况，无法进行准确的风险评估。盲目对存量用户提额，很可能会提高逾期率和坏账率，增加风险。

针对这部分存量客户，智能风控技术可以根据用户在初次用信和当前时间的信用数据、资质数据，通过提额资质模型判断用户是否具有提额资格；再实时监控用户资质、还款能力意愿的变化，对于有提额需求的用户，提额额度模型还可以提供精准的提额建议，在降低坏账率的同时，*存量用户。

综合来看，通过与金融科技服务平台合作，银行等金融机构可以通过移动化信息技术手段与大数据分析等金融科技，实现存量用户数字化分类与用户需求深度挖掘，在降低坏账风险与营销成本的同时，有效盘活系统内部的存量用户。

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