上海地區銀行業數字拓客展業路徑的探討及實踐

摘要：近年來，金融科技發展迅猛，銀行紛紛探索加強數字化工具運用，提升金融數據深度分析能力和金融場景服務能力，實現數字賦能業務轉型升級。本文系統分析當前上海地區拓客生態環境、業務難點堵點，通過對數字化工具運用選擇、模型參數選定、目標客戶遴選、拓客觸達路徑實踐等多維度剖析，探索上海地區銀行業數字拓客的路徑。文章引用A銀行運用該路徑兩年的實踐做了成效分析，認為此舉大幅減少了銀企間盲目營銷造成的資源浪費和信息錯配問題，提升了中小企業的金融服務體驗及產品的匹配度。文章也對目前數字拓客存在的隱患及優化思路作了探討。

關鍵詞：銀行;客群營銷;拓客模型;數字化;上海

DOI：10.12433/zgkjtz.20250103

數字化時代，層出不窮的金融科技要如何運用到銀行業務生態中，實現數字賦能業務轉型升級，是金融行業長期思考的重要命題。筆者基于15年銀行從業經驗，深刻分析當前上海地區的數字經濟及金融科技現狀，聚焦數字拓客領域展開需求研判，探索具體的解決路徑，分析長期實踐的長效及隱患，同時提出下一步優化方向，期待能夠提供一套科學、系統的數字拓客方法，幫助銀行拓寬金融科技的運用場景，推動實體經濟可持續高質量發展。

一、上海地區數字經濟及金融科技發展現狀

（一）數字經濟發展現狀

近年來，習近平總書記強調，數字經濟正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵。我國要充分發揮海量數字和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，不斷做大做優做強我國數字經濟。數字經濟作為上海地區四大新賽道之一，在產業戰略規劃、產業園區集聚、知名龍頭企業入駐方面都享有深遠布局及資源稟賦，更在經濟產值、品牌、產業、生態創新等發揮了重要作用。2022年上海市政府發布《數字經濟發展“十四五”規劃》。2023年上海市數字經濟核心產業增加值達到6600億元?，占全市GDP比重保持在13%左右。2024年，上海舉辦全球數商大會，成立中國大模型語料數據聯盟，啟用十省“一地掛牌、全網互認”數據交易鏈，在全國率先建構數據要素市場發展指數[1]。

（二）金融科技發展現狀

?金融科技（FinTech）是數字經濟的重要組成部分，其利用互聯網技術和數字技術創新金融服務，成為推動數字經濟發展的重要力量。中國人民銀行印發《金融科技發展規劃（2022—2025年）》，上海也加快推進《上海金融科技中心建設實施方案》，加強政策指導。據億歐智庫統計，2020年上海市產業數字化增加值規模已超過1萬億元，產業數字化占GDP比重超過40%，數字基礎設施建設及科技生態建設全國領先。其中，上海地區金融科技主要運用在合規監管數字化、新客挖掘數字化、內在系統迭代數字化、平臺及產品數字化四個方面。

二、數字拓客面臨的機遇及挑戰

（一）上海地區拓客產業分析

上海地區享有金融、航運、國際經濟、貿易、航運、科技創新的五大優勢，產業布局及客群結構極具特色，與黨中央決策部署的重點戰略、重點領域高度一致，整體科技企業體量及科技技術含量全國領先，科技型企業、戰略性新興產業占地區GDP比重超過40%，上海集成電路產業規模占全國比重超過20%，生物醫藥產業創新藥獲批上市量約占全國總量1/3。截至2022年，上海匯聚著24611戶高新技術企業，28140戶科技型中小企業，4792戶專精特新企業，集中在以浦東新區、閔行區、嘉定區為首的各大區縣中，當地政府、監管機構、各級委辦局積極出臺規劃方案及文件指導，舉辦產融交流活動，推動產業發展。綜上，上海地域整體營商環境優秀，市場要素資源充沛且流動順暢，具備數字拓客模型萌芽、開發、應用的絕佳地理優勢。

（二）銀行業數字拓客面臨的主要挑戰

1.無法精準甄別優質目標企業

對于銀行而言，客群拓展是業務的重中之重，但上海有45萬家市場主體，銀行與企業間存在信息不對稱，如何甄選出優質目標客群是極為重要的。目標客群的認定出現偏差，將直接導致執行成效難達預期。

2.無法精準推演觸達客戶的最優路徑

實際拓客中，銀行很難獲取到新企業的聯系方式，更無法獲取企業的核心高管聯系方式，只能通過到企業注冊地址陌生拜訪展開營銷，經常碰到地址錯誤，辦公樓早已搬離，或被企業前臺拒之門外的情況，營銷成功率大打折扣。銀行必須探索出更科學、更有效的觸達客戶路徑，提高營銷成功率。

3.無法精準匹配目標客戶需求，造成溝通失靈

從銀行實際業務拓展中發現，企業端需求形形色色，銀行金融產品琳瑯滿目，要將發散的、無序的企業需求庫和龐大的金融產品庫匹配難度較大，不同的企業存在不同的業務結構、交易支付習慣、盈利能力，會產生很多信息錯配或關鍵要素丟失，導致銀行盲目營銷，浪費溝通成本，造成溝通失靈、合作無果的情況。

4.前線營銷人員通過單打獨斗很難推進數字項目落地

當企業與銀行達成初步合作共識后，往往可能因為一些諸如預約開戶排隊、網銀轉賬手續費等小問題，造成銀企關系緊張，導致業務落地困難。因此來說，基層拓客容易因機制不完善、內部協調不順暢等因素導致營銷受阻，使得數字拓客整體推行效果不理想。對于銀行而言，完善頂層設計，整合體系資源，調動各部門聚力協同才是破局之道。

三、研發數字拓客路徑模型

（一）圈定目標客群

銀行在目標客群選擇時，首先需考慮兩個維度。第一維度是與國家、當地經濟及自身行內發展方向高度匹配，包括是否符合近年來黨中央決策部署的重點領域、符合自身發展戰略定位的目標客群、圍繞當地支柱產業及特色產業，從而圈定目標客群。第二維度是基于價值、風險衡量企業的綜合可挖掘潛力，可通過外部大數據繪制企業畫像，從科技資質、成長能力、規模情況、財稅情況、研發能力、行業發展前景六大維度對企業進行價值評價，再通過穩定評分、信用履約評分、外部輿情、涉訴情況對企業進行風險評價，最后基于二八定律的高中低分組，對目標客戶進行分層，為不同客群排序營銷優先級[2]。通過上述步驟可繪制出更清晰精準的目標企業數字畫像，甄別出符合國家政策導向及行內戰略導向，客戶資質更優、風險隱患更低的目標客戶。

（二）推演觸達路徑

銀行要推演出最優的觸達路徑，必須運用外部數據與體系內數據的有效整合，才能挖潛出可行路徑，而銀行存量客戶數據運用是建立精準拓客路徑的關鍵。銀行在長期業務發展過程中，積累了大量的客戶真實信息，天然掌握了現有客戶關系網，包括存量客戶資金往來習慣、股東情況、投資關系、上下游客戶圈等數字資源。銀行可通過分布式數據挖掘和云計算等技術手段，將目標客群與存量客戶進行撞庫推演，幫助客戶經理推導出最優解觸達路徑，大幅增加客戶經理精準觸達優質客戶的成功率。

（三）建立產品全生命周期智能匹配體系

根據企業生命周期理論，企業經歷初創、成長、成熟、衰退四個階段，各個階段的金融需求都有不同的特點。在數字拓客的場景下，銀行需借助大數據進行算法分析，對銀行體系內個人、公司、機構、信用卡、普惠等各類產品特征及優勢全維陳列分析，從而推演出適合各個企業生命周期的智能產品庫。此外，可通過存量客戶產品使用習慣來完善自身算法，優化同類周期客戶的產品推介庫，幫助一線客戶經理找準企業的痛點難點，推薦最符合企業需求的產品，并通過自動文本生成等技術提供可視化、定制化的客戶營銷方案，盡可能地消除盲目營銷成本，促成銀企高效溝通。

（四）建立敏捷化項目推進組

敏捷組織的關鍵要素有三，其一是體系內資源保障。在銀行頂層設計中，須從理念上意識到數字拓客是數字化營銷及業務轉型的重要手段，內嵌于戰略方案、考核、定價、審批等環節，盤活資源，打通業務鏈條，鞏固自身優勢，提升全行數字轉型的行動熱情。

其二是人員及技術保障，銀行需打破傳統組織架構，建立跨條線、跨部門的敏捷組織，組建懂科技、懂產品、懂營銷、懂操作的團隊去形成金融科技合力，消除溝通障礙，化解企業難點痛點，提高成功率[3]。

其三是生態圈保障。銀行需打破自身的營銷局限，在外部市場尋找更多鏈接點，與當地的區縣政府、金融局、科委、交易所、重點園區管委會、行業協會等建立鏈接和跨界合作機會，逐步形成多領域、多伙伴、多場景的金融服務生態，使方法論有更多的運用場景，提高金融服務觸及面及服務深度。

四、數字拓客的實踐及成效分析

（一）背景介紹

A銀行是一家全國性股份制商業銀行，成立于1988年，被納入全國性系統性重要銀行。A銀行上海分行在全國范圍內業務規模、經營指標排名前列，2022年起，A銀行上海分行積極響應黨中央加快創新驅動發展戰略，在金融科技領域投入大量人力、物力來探索研發數字拓客模型，并投入實踐。本文將對其實施步驟及成效進行詳細分析，具備一定的參考價值。

（二）實施步驟

A銀行上海分行自2022年開始探索數字拓客，在圈定目標客群方面，聚焦專精特新企業、高新技術企業、獨角獸企業、國家科技重大專項企業、創新型中小企業等腰部企業，從營銷拓客痛點、難點出發，結合大數據技術，綜合專家打分法、層次分析法和主成分分析法制定大數據模型，實現數智融合，綜合考量企業營銷能力，圈定目標客戶群。

在路徑推演方面，A銀行上海分行運用客戶關系網、資金往來信息等數據，將股權關聯、交易關聯、距離信息進行排序擇優推介，推導出最優觸達路徑，大幅增加客戶經理精準觸達優質客戶的成功率。

在產品需求匹配方面，A銀行上海分行建立目標客戶金融需求分類清單及自身銀行產品偏好清單，進行特征撞庫提高銀企匹配率，各個階段的客戶需求得到進一步滿足[4]。

在組織推動方面，A銀行上海分行制定拓客發展規劃，將數字拓客單獨立項，建立匯聚科技人才、業務人才、營銷人才的敏捷組織，明確考核要求及訪客要求。同時暢通行內業務機制，創新建立國家戰略直通車，加深基層與業務條線、風險條線融合，形成全行協同作戰能力，實現“制度引導－考核牽引－線索推送－營銷推動－跟蹤評估—資源保障－促成項目轉化落地”的閉環管理。

（三）具體成效

A銀行上海分行自2022年啟動數字項目后，兩年內聚焦37583家目標客戶，利用大數據分析挖掘技術，打破傳統拓客模式，實現科學性、數字化、有組織地篩選高潛目標客戶，優化資源配置，加大金融服務，從而實現客戶體驗升級，兩年內科技企業新開戶數接近200戶，整體營銷效率提升58%。

五、當前數字拓客存在的隱患及優化思路

（一）數字拓客存在的隱患

1.數據失靈

企業和外界存在天然的信息不對稱，銀行業只能通過外部數據了解企業專利數量，但無法準確判斷專利質量，故數字拓客前期通過大數據評判企業資質時，存在數據失靈的可能，影響模型事前判斷力，導致最終執行與初定目標偏差。

2.信息安全

數據拓客的全流程信息安全極為重要，外部公開數據采集需合規合法且精確可靠，與銀行業數據撞庫過程須嚴防泄密風險，數據整合后使用也須考慮數據隱私隔離，各個環節均須做好數據安全隔離，做好客戶經理數字拓客信息安全培訓。

3.執行偏差

整個拓客過程需調動全體營銷人員圍繞目標客群，運用模型工具堅持不懈地采取行動，日復一日地拓客，才能正向循環，產生實效。但在實際執行過程中，營銷人員是否有動力去拓客，是否愿意運用模型工具，在營銷過程中困難能否被妥善解決，均對項目的長期穩定產出產生影響，導致執行偏差[5]。

（二）優化思路

1.數據萃取過程優化

在采集數據時可進一步擴大采集范圍，如外部的融資情況、融資租賃到期、債券發行披露、新增拿地公告、新設分（子）公司、高管變動，以及銀行內的企業大額交易頻次增加、現金流缺口增大、理財產品到期、新增交易對手等信息，豐富目標畫像及商機線索，挖掘目標企業更多的合作潛力。

2.數字化營銷工具優化

出于信息安全的考慮，銀行業必須自行研發體系內數字化營銷工具，既要對接外部數據，也要與銀行客戶管理系統對接，連接營銷前中后臺各部門，實現營銷過程、執行跟蹤、需求解決，風險管理四大維度閉環，才能合法、安全、高效地提升業務實效。

3.案例提煉推廣

方法及模型的運用會產生大量應用數據，倘若提煉模型、參數、應用經驗，并在優質平臺推廣，可廣泛應用于全國各地的各類零售、機構、公司客群，產生雪球效應，獲得更大的規模效益。

參考文獻：

[1]黃奇帆，陳春花，吳聲，何帆，管清友等.數字上的中國[M].北京：中信出版集團.2022.

[2]周麗琨.數字化技術基礎[M].北京：中國人事出版社.2022.

[3]駱志芳，許世琴.金融機構經營管理[M].北京：經濟科學出版社.2020.

[4]曹佳鶴，曹玉想.商業銀行市場營銷策略分析[J]. 河北金融， 2021（5）：37-40.

[5]李梅茵.大數據在互聯網金融用戶畫像中的應用研究[J].中國高新科技，2021（10）：47-48+80.

（作者單位：廣發銀行股份有限公司上海分行）