作 者 | 周治國（九卦金融圈專欄作家）

來 源 | 九卦金融圈

在數字經濟與智能技術深度融合的背景下，銀行業正經歷著從"流程再造"到"智能躍遷"的范式變革。依托大語言模型(如DeepSeek)等認知智能技術的突破，金融機構的數字化轉型已邁入"數據驅動決策"的新階段。

本文將探討銀行數字化轉型中個人客戶自動化運營的實踐與未來改進計劃，以實現更高效、更精準的客戶運營。

個人客戶自動化運營是指銀行基于客戶標簽體系，運用智能工具和數據分析模型，對客戶群體進行分層分群，并自動通過多渠道推送個性化活動與互動引導策略，從而實現精準觸達、提升客戶體驗與轉化效率的數字化運營模式，形成"數據洞察-智能決策-精準執行-效果反饋"的數字化運營閉環。這一模式已成為銀行推進數字化轉型、優化服務流程的核心實踐路徑。

銀行數字化轉型的必然性

隨著利率市場化的推進和金融科技的快速發展，銀行的獲客成本和運營成本不斷攀升。在這種情況下，銀行必須通過數字化轉型，優化客戶運營體系，實現降本增效。數字化轉型不僅僅是技術的升級，更是以客戶為中心的思維重構。通過構建自動化運營體系，銀行能夠精準觸達客戶，實現高效轉化，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。而個人客戶的自動化運營，則是實現這一目標的關鍵環節。

個人客戶自動化運營的策略與實踐

• 獲客期策略:場景化活動與精準觸達

在獲客階段，銀行需要通過高頻小額激勵快速建立用戶粘性。例如，新客戶注冊后24小時內未開戶，銀行可以通過短信推送"開戶抽獎活動"，并結合加企業微信抽獎活動，吸引客戶完成開戶。此外，本地新開戶未入金客戶，銀行可以在開戶后推送"微信綁定銀行卡消費一筆"抽獎活動。對于二類戶升級一類戶的客戶，銀行可以推送"升級一類卡享全國ATM取現0手續費"的權益，吸引客戶提升賬戶等級。通過客戶瀏覽產品的時長、頁簽訪問深度和訪問次數，通過算法預測客戶的產品偏好，結合某種活動，客戶轉化率將會更高。

筆者在實踐過程中，采用新客7天內5次運營策略，客戶轉化率提高了10多個百分點。

●成長期策略:數據驅動的差異化服務

在客戶成長階段，銀行需要基于客戶交易行為、資產規模、生命周期階段匹配精準產品。例如，活期余額超5萬的客戶，銀行可以實時監測并推送"活期轉2年期定期，利率提升至2.2%"的產品。對于定期存款到期的客戶，銀行可以在到期前30天、15天、7天和1天推送適配的理財產品或承接方案。對于工資代發客戶，銀行可以在工資入賬后3小時推送適配客戶的理財產品，或每月留存10%享2.2%利率的本地客戶定期存款方案。

也可以在客戶的預測發薪日前推送適配的財富產品，而對于月末賬戶余額峰值客戶，銀行可以在每月最后一天推送"月末專享7天通知存款"產品。此外，銀行還可以通過生日抽獎、開戶周年日抽獎、老客戶回歸抽獎、推薦客戶抽獎等活動，提升客戶的忠誠度和活躍度。而對于高頻小額轉賬客戶,銀行可以推送"預約轉賬指引",引導客戶升級一類卡,享受更多權益。

●節假日與場景策略:把握關鍵節點與流量入口

在節假日和特定場景下，銀行可以通過精準營銷提升客戶體驗和產品轉化率。例如，在春節前，銀行可以給客戶推送"新年壓歲錢換新錢計劃"，推送哪些理財產品春節前購買可計算收益。在雙十一消費前，可以根據客戶平時消費情況，推送貸款類產品。雙十一后，可以監測大額消費并推送"消費回血高收益理財"產品。

而對于線上活動參與客戶，銀行可以在客戶參與抽獎后推送"活動調研表格"，收集客戶反饋，優化后續活動。

●預警期策略:服務體驗修復與客戶關系維護

在預警期，銀行需要通過精準干預修復客戶關系，提升客戶滿意度。例如，對于投訴解決后的客戶，銀行可以在24小時內推送簡單容易完成的任務型活動，給客戶進行獎勵。對于同一客戶30天內投訴≥2次的情況，銀行可以進行客戶關系修復，為老客戶補充20元積分。

對于滿意度調查低分客戶(評分≤6分)，可以自動分配客服電話回訪，了解客戶不滿的原因并進行改進。對于單日轉出≥賬戶余額50%且走款資金超過5萬元的客戶，銀行可以觸發客戶挽留動作，推送適配產品和抽獎活動。

●挽回期策略:睡眠客戶喚醒與流失客戶召回

在挽回期，銀行需要通過多級喚醒策略召回睡眠客戶，減少客戶流失。例如，對于賬戶連續15天無交易且余額小于100元的客戶，銀行可以推送"瀏覽存款或理財產品送抽獎"活動。

對于賬戶連續30天或45天無交易的客戶，銀行可以推送更高價值的抽獎活動，吸引客戶回歸。銀行還可以通過RFM模型(最近交易時間/頻率/金額)自動打標"衰退客戶"，并根據客戶情況推送適配的理財產品或存款產品。

對于產品到期流失的客戶，銀行可以通過AI模型評估續存概率并分級干預，提供定制化的理財方案。此外，銀行還可以通過社交裂變召回流失客戶，例如，流失客戶成功推薦新戶時，銀行可以為推薦人和被推薦人提供抽獎機會，提升客戶活躍度。

●風險與合規管理:保障客戶資金安全與運營合規

在自動化運營過程中，風險與合規管理是銀行的底線。銀行需要通過實時監控和預警機制保障客戶資金安全。例如，對于頻繁修改個人信息的客戶，銀行可以通過人工審核流程進行風險排查。對于異地登錄且設備更換的客戶，銀行可以強制二次驗證，防止賬戶被盜用。對于交易習慣偏離的客戶，銀行可以通過機器人電話提醒防詐騙。對于單日轉賬金額≥5萬且對手方多賬戶的客戶，銀行可以落地處理并聯系客戶核實，防止洗錢行為。

對于長期未更新身份證的客戶，銀行可以在證件過期前30、10天推送提醒信息，過期后10天推送更新證件領抽獎機會的活動，提醒客戶及時更新信息。

除了以上根據客戶所處周期、標簽特征進行個性化觸達之外，還可以每周將最受歡迎產品排行榜、新產品速遞等信息觸達客戶，回收調查問卷，保持與客戶的溝通和觸達，了解客戶的最新偏好和需要改進的地方。

在實踐過程中，信息觸達是非常重要的一個環節，并不是一個活動只觸達客戶一次，需要根據客戶信息觸達渠道偏好等標簽，做好多輪多渠道觸達，可能的觸達渠道包括短信、push、站內信、企業微信和機器人電話、客服電話等，筆者在這個過程中甚至還研究了有哪些方法可以繞過手機的短信攔截，來提高有效觸達率。

自動化運營的成效與反思

●量化成效

通過自動化運營體系，銀行在獲客、客戶活躍度、風險攔截等方面取得了顯著成效。例如,某銀行的數據顯示,新客激活率從22%提升至30%,睡眠賬戶喚醒率從12%提升至21%，到期客戶留存率從40%提升到62%，風險攔截率從92%提升至98%。

這些數據表明，自動化運營體系能夠有效提升銀行的運營效率和客戶體驗。

●優化方向

盡管取得了顯著成效，但銀行在自動化運營過程中仍面臨諸多挑戰。例如，流失客戶畫像需要進一步深化，銀行可以通過聚類分析區分"價格敏感型"和"服務不滿型"客戶，制定差異化的挽留策略。此外，銀行還需要完善社交裂變機制，例如在推出"邀請好友得積分"活動時，設置防作弊機制，防止同一設備/IP多次參與活動。自動化運營策略越多，流程就會越復雜，如何防止薅羊毛和過度打擾客戶變得越來越難。

結合AI大模型，原來寫文案需要花費大量的時間，現在可以針對每個活動每個年齡階段每個客群客戶,分別給出多套不同的文案,大大的提升了工作效率。如果能私有化部署大模型,可以利用其算法和模型的能力,大大的提高產品偏好、渠道偏好、信息偏好和發薪日等標簽的準確性，使我們的信息推送更加準確，減少對客戶的打擾，進一步的提高客戶轉化率和留存。

未來展望:從"經驗決策"到"數據決策"

銀行數字化轉型的核心是從"經驗決策"向"數據決策"的轉變。通過構建自動化運營體系，銀行能夠實時監測客戶行為，精準觸達客戶需求，實現高效轉化。

未來，隨著AI大模型的深入應用，文案、話術、客戶標簽的精準性和客戶產品服務方案將出現質的飛躍，將進一步深化數據驅動的運營模式，提升客戶體驗和服務顆粒度。

例如，銀行可以通過大額資金留存策略，當客戶單筆轉入≥20萬元時，AI大模型根據客戶標簽提供基礎的理財方案和話術，客戶經理借鑒后在30分鐘內致電提供定制的理財方案。這種基于數據的實時響應機制，能夠顯著提升客戶的滿意度和忠誠度。

此外，銀行還需要通過流失客戶畫像、社交裂變召回等策略，優化客戶挽留和召回機制。通過精準的客戶分層和差異化的營銷策略，能夠更好地滿足客戶需求，提升客戶價值。

結語:

數字化轉型，讓銀行成為客戶的"美好生活伙伴"

銀行數字化轉型不僅是技術的升級，更是以客戶為中心的思維重構。通過自動化運營體系，銀行能夠精準觸達客戶，實現高效轉化，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。

未來，銀行需要進一步深化數字化轉型，提升數據驅動的運營能力，優化客戶體驗和服務顆粒度。

正如某國有大行高管所言:"未來的銀行競爭，將是'數據洞察力'與'服務顆粒度'的較量。"通過不斷優化自動化運營體系，銀行能夠更好地滿足客戶需求，提升客戶價值，從而真正從"金融服務者"進化為"美好生活伙伴"。銀行數字化轉型的未來充滿挑戰，但也充滿機遇。讓我們共同探索銀行數字化轉型的新路徑，為客戶提供更加優質、高效、便捷的金融服務。