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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2024-11-08 17:47:21
作者：JIfan
阅读量：703
文章目录
在数字化时代，金融行业正经历着前所未有的变革。随着科技的不断进步，消费者对金融服务的需求日益增长，同时也对服务的便捷性、个性化和安全性提出了更高的要求。
在这样的背景下，一家领先的金融机构（以下简称“客户”）意识到，要想在竞争激烈的市场中脱颖而出，就必须通过技术创新来优化渠道运营、提升营销转化、优化用户体验，并增强用户的活跃度与粘性。
客户积累了丰富的领域经验并拥有广泛的用户基础，但在数智化转型的征途上仍面临了若干挑战：
首先，构建精准客户画像存在困难
由于数据孤岛现象，即各渠道数据未能有效整合，传统的电销、网销等渠道无法实现客户数据的互通，这限制了对客户行为的深入理解和精准画像的构建。
其次，营销效果的量化评估同样面临挑战
营销全流程的各个环节未能打通，数据未能形成闭环，这使得营销效果难以量化，进而影响了营销活动的持续优化。
最后，人力成本问题凸显
在传统模式下开展的营销活动导致人力成本居高不下，这在一定程度上阻碍了成本的有效降低和运营效率的提升。
这些挑战凸显了客户在数智化转型过程中的迫切需求，即需要通过技术创新来优化渠道运营、提升营销转化、优化用户体验，并增强用户的活跃度与粘性。
针对客户的这些挑战，中关村科金得助智能能提出了基于大模型技术的数智化营销整合解决方案。该方案通过客户运营分析平台、数字化运营标签平台和数字化运营策略平台的结合，旨在提升客户自营业务的能力，为客户创造价值，提升竞争力，并实现自营业务模式的升级。
客户运营分析平台
该平台的核心在于通过深入分析用户行为数据来指导产品和业务流程的优化。平台打通多端、多系统的用户数据，构建起全面的用户数据资产库，为后续的业务流程优化和用户运营提供了坚实的数据基础。
利用统计分析工具，从各端产品上的用户行为数据，挖掘出潜在的需求，分析用户的习惯、操作流程，以及业务流程中存在的问题，引导产品及运营的优化方向。同时，平台通过分析用户访问内部业务系统的异常点，及时发现并强化业务系统的薄弱环节。
客户运营分析平台核心功能及亮点
数字化运营标签平台
该平台通过智能标签系统来实现客群的精细化管理和运营。
智能标签创建
平台提供了可视化、易用的标签创建平台，支持基于业务规则快速创建标签，包括通过可视化规则模板、SQL查询以及名单导入等多种方式，以满足不同业务场景下的需求。
全景画像与客群分群
利用各类标签，平台能够自助式配置客户的全景画像，并进行客群分群，为后续的精细化运营触达提供便利。
标签体系管理
平台提供了标签体系的结构化和可视化展示，这不仅降低了管理成本，还增强了标签结果数据的二次应用和第三方调用能力。
数字化运营策略平台
该平台专注于实现用户的精准触达和运营，以提升运营效率并形成数据驱动的运营闭环。
精准触达与运营
结合客户的基础数据、交易数据、行为数据和标签数据，平台实现了灵活的客群圈选，从而对用户进行精准触达和精细化运营。
实时营销与策略迭代
基于行为数据，平台进行实时触发式营销、断点营销以及主动的活动触达。同时，通过收集客户反馈信息，我们不断迭代客户运营策略，实现数据驱动的闭环运营。
差异化营销策略
数据监测与客户运营效果反馈
对客户线上渠道建立业务链路关键节点数据监测，采用漏斗数据分析、数据序时分析、数据历史对比分析等多维度效果评估方法，建立客户经营效果数据看板，监测业务运营过程中遇到的常见问题，通过“定问题、定原因”，加强对经营结果的分析和指导。
在该解决方案中，大模型技术的应用尤为关键，特别是在客户运营分析平台和数字化运营标签平台中，通过运用大模型的深度学习和自然语言处理能力，增强了数据的洞察力和标签的智能性，从而为客户提供更加精准和个性化的服务。
解决方案落地以来，客户的自营业务线上贷款累计增幅提升30%以上，贷款平均成交率提升6.8%以上，人力成本下降60%以上。营销转化率提升20%左右，各项运营策略客户平均触达率96.2%，客户平均响应率31.3%，在精准营销方面取得了显著的效果。
平台通过与大模型等主流技术进行融合，实现运营流程、客户标签等工作内容和交互的自动化，为业务团队提供及时、准确的信息数据，在运营效率方面提升1倍以上，同时有效地增强了客户的满意度和忠诚度。
作为领先的大模型技术与应用公司，中关村科金得助智能具备深厚的行业与领域产品基础，覆盖智能营销、智能运营、智能客服等多个领域，服务金融、央国企、政务、零售、制造等行业。在金融领域，中关村科金得助智能得助营销解决方案已成功服务工商银行、邮储银行、中信银行、光大银行、华夏银行、宁波银行等多家金融机构，不仅推动了金融客户服务和业务增长模式的革新，更为科技赋能金融业高质量注入了新的活力。
金融行业中银行理财经理的专业素养以及实战能力，直接对客户服务质量以及银行的核心竞争力起到决定作用。可是呢，传统的培训样式常常遭遇成本高、周期长、场景单一、效果难以量化这类的痛点，致使银行在培养高素质理财经理队伍之际举步维艰。怎样才能够让理财经理在真实压力场景当中迅速成长，精确掌握复杂的话术技巧以及合规要求呢？针对这一行业难题，银行理财经理对练智能解决方案，也就是得助智能AI陪练系统出现了，它以人工智能技术作为核心，为银行理财经理给予全天候以及沉浸式的一对一实战对练体验，正在对金融人才的培训范式进行重新定义。
家电门店的每一位经营者都曾碰到过导购跟客户交谈了半小时，客户转身离开店铺后，导购对于客户究竟是关注价格还是功能，决策预算是多少，卡点在何处，完全凭借模糊的记忆。线下门店每日发生的诸多销售沟通，就像一个数据的“黑盒”，过程看不见，经验留不住，纠纷扯不清。如今，一款专门为家电门店打造的销售沟通记录仪得助AI录音工牌，正在把这一困局彻底改写。
传统BI工具存在门槛高以及效率低的状况，为此业务人员需要对数据进行反反复复地导出操作，并且还要借助Excel来手动展开分析，如此一来便很难满足快速变化着的市场所需。智能问数应用案例已经深刻地揭示出来，得助智能问数恰恰就是破解这一困局的关键有力工具——借助自然语言交互以及Agentic智能分析引擎，使得证券业务人员不用编写SQL代码就能够在秒级的时间内获取到精准的数据洞察，切实把数据资产转化为可以落地的业务价值。
在金融监管愈发严格的情形下，《银行业金融机构销售专区录音录像管理暂行规定》等政策清晰表明理财、代销等业务都得全程留下痕迹。可是，传统双录模式长久依靠人工操作，流程繁杂、质检迟缓、客户流失之类的问题一直困扰着诸多金融机构。得助智能双录系统由此产生，它深切融合音视频通信、AI智能质检、深度防伪与双录存证等关键技术，支持人机自助、人人现场、人人远程等多样模式，已在银行、保险、汽车金融等领域达成规模化落地。将以下，以某头部城市商业银行的理财双录转型作为具体范例，于其中借此呈现该产品究竟是怎样协助金融机构去突破合规以及效率这两重关键瓶颈的。
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