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行业背景

金融机构正加速探索全业务流程的数字化升级

内、外部环境推动下,金融行业数字化转型进程不断加速,越来越多金融机构开始重视数据能力的建设,以寻找新的增长点。

盈利能力面临挑战 利润空间持续压缩

国家金管总局发布的2024年度第四季度银行业主要监管指标数据显示,净息差持续走低,城商行2024年四季度环比三季度大幅降低16BP,盈利能力面临挑战。

对公业务数字化加速 技术层面面临多重挑战

需要结合新的器求不断升级对公业务流程,实现服务质效的双重提升,但在数字化升级时,不仅投入巨大,同时也面临着技术研发、系统集成等多重挑战。

农商行改制浪潮席卷 营销风控能力继续提升

尽管农商行改制取得了是著成效,但仍面临一些挑战:部分农商行在信贷投放、风险管理等方面存在不足;随着金融科技的发展,也需加强科技创新和数字化转型。

非银入场加剧竞争 “五篇大文章”争夺战

非银凭借更灵活、更多元的服务,让银行对公业务面临更大的压力;而伴随金融“五篇大文章”相关政策的持续落地,非银也在加速拓展信托、租赁等业务。

业务痛点

优质客户寻找难

  • 传统展业主要依靠客户转介绍、客户主动上门咨询,缺乏获客的主动性

  • 优质中小企业名录难以获取,通过广撒网方式开拓客户,缺乏展业针对性

优质触达手段缺乏

  • 腰部及以下的客户依靠网络上搜索回来的信息开发建联,成效甚微

  • 大客户关联关系错综复杂,缺乏优质的人脉进行转介绍

信息搜索成本高

  • 企业信息维度多,中小微企业信息分散,需要花费大量的时间整理企业信息

  • 行内数据孤岛,存在信息缺失

风险把控难度高

  • 面临着全球经济下滑、不良资产率提升等情况,企业贷后风控难度大

  • 信息匮乏使得机构对企业风险判定缺乏系统性了解,进而影响到尽调,辅助判断客户授信额度

解决方案

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我们的优势

客户全景
PB级数据打造多维客户画像

多渠道全网捕捉企业全景信息,多维度构建完善的客户画像,为行方呈现真实的企业面貌,实现精准客户分析。

金融客群
多维标签助力优质客群挖掘

通过建立各类标签实现客户的分层、分级、分群,并分析不同客群以适配对应的金融产品及服务,快速定位优质客户。

关系图谱
企业及人脉图谱赋能关系营销

剖析企业股权、实控人、合作关系、供应商等关系,挖掘人物关系网,为行方营销提供企业与企业、人与人间的关系链路参考。

风控模型
灵活定制迅速感知风险事件

根据行方具体场景构建适配不同业务的专属企业风险预警模型,实现在贷前、贷中、贷后对企业风险的动态感知。

客户案例

大数据赋能政采通精准筛选优质企业
通过采集政府采购项目的详细信息,对筛选出的企业进行全方位的数据补全与融合。从企业行业信息、财务报表信息、年报信息、业务标签信息等多维度完善企业基本面信息。结合广发银行产品要求进行算法建模,精准筛选出高通过率企业,助力政采通项目高效推进,提升金融服务的精准度与匹配度。
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助力对公业务拓展及多元化业务发展
通过客户画像分析,为国际金融部精准挖掘优质进出口企业、有海外上市或发债意向企业的信息,助力其拓展国际业务版图。同时,针对机构业务部,结合行内项目,整合提供政府、学校、医疗机构等组织的详细信息及触达方式,打破信息壁垒,提升对公业务拓展的效率与精准度,为金融机构的多元化业务发展提供有力支撑。
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存量客户数据治理赋能二次营销
针对目标区域进行全面的数据收集、清洗与归档,通过数据补全与融合,构建完整的企业基本面信息。企业评级建模形成行内优质线索池;利用地理栅栏技术,快速实现线索下放。此外,加入企业全量知识图谱,增强客户经理对企业基本面的认知,提升商机识别能力和客户粘性,显著提高转化效率。
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