中国科学院《互联网周刊》、德本咨询、eNet研究院联合发布了《2024金融信创优秀服务商TOP50》排行榜，Marketingforce迈富时$迈富时(HK|02556)$打造的“大模型驱动的金融数智营销一体化解决方案”成功入选，位列第六名。
金融信创，作为信创产业的重要组成部分，近年来市场规模和增速都处于较高水平。在金融信创领域，技术创新是推动其发展的重要动力。云计算、大数据、人工智能等新兴技术不断在金融领域得到应用，推动了金融服务的智能化、自动化和个性化发展。同时，国产软件的崛起也为金融信创提供了有力支撑。
Marketingforce作为拥有人工智能、大数据等核心技术优势的AISaaS厂商，在金融领域也积淀了扎实的“FinTech”能力。针对金融机构的营销销售和运营等主要环节，提供了涵盖平台建设、流量整合、客户运营、智能营销多位一体的数智化解决方案，支持金融机构实现一站式、全方位的降本增效，进一步提升行业整体的数智化建设水平，树立金融机构核心竞争优势。
01金融业营销数智化转型的重点方向
金融行业如银行、券商等机构，近几年在数智化转型的探索上，出现了几个明确的趋势。
趋势一
数字化技术架构上，基于客户数据平台对于客户数据的深度利用，延伸出数字化展业、客户精细化经营、客户经理赋能工具等“CDP+X”的发展架构。
从客户数据平台的延伸，让“X”中无论是各业务条线还是不同场景的技术应用，都能够有的放矢地进行客户经营，从而为机构提供全面的客户视图、个性化的服务和产品、精准的营销策略和方案、数据共享和协同等功能，帮助机构加强对客服务体验，提升营销效果和运营效率。
趋势二
越来越多的金融机构正探索多场景、交叉式的客户数智化营销，通过移动端APP、线上渠道、线下活动、数据分析等方式，向客户推送个性化的金融产品和服务，提升品牌知名度和客户黏性。这种多渠道交叉销售的策略，不仅提高了客户体验和销售转化率，也是金融机构数智化转型的重要一环。
趋势三
金融机构开始在用户旅程和业务流程的管理上实现数智化。通过对数据挖掘、分析、利用，以更好地理解用户需求和业务流程中的瓶颈，从而制定更有效的营销策略，提高用户体验和业务效率。
结合金融领域的数智化需求和目标，Marketingforce探索出一套有效的实践路径，在AI大模型的助力下，提供以客户为中心的金融数智平台解决方案。
02建立以CDP为核心的数字营销底座
Marketingforce针对金融行业数智化营销转型，提出了一套以CDP、SCRM和MA为核心的解决方案，依托Tforce大模型智能引擎，构建敏捷而高效的数智化营销体系，全面覆盖客户全生命周期的运营需求。
客户数据平台（CDP）作为数据整合与精细化运营的基石，助力金融机构整合分散数据，消除数据孤岛，通过精准的用户画像提升精细化运营服务能力。其应用的关键场景包括：
客户洞察：洞察用户在不同触点的显性与隐性特征，通过挖掘推荐出的标签组合快速了解用户主要特征，识别出高价值客户群体，并基于特征进行营销策略和动作的优化。AI大模型的加入，让平台能够处理更大体量、更复杂的客户数据，对客户的画像把握更精准。
人群圈选：依托系统数据，对种子用户进行处理（多维度）分析，筛选出最有代表性的特征，根据这些特征寻找到与种子用户最相似的用户，即拓展用户。
*例如某家银行的线上营销活动中，有300个用户完成了参与，且后续活跃度很高。通过人群扩散功能，找到相似的30000个用户，在进行类似的活动时，对其进行专项推送，后续转化率和效果大大提升。
模型应用：在Tforce大模型的支持下，平台能够基于客户历史行为，资产状况，收益预期在客户产品到期赎回前进行结果预测，实施分级干预的策略保证产品到期的续接率。
客群运营：可通过客户画像和标签管理工具实现客群的差异化营销和分层，设定群经营SOP，执行分层的跟进策略。
任务分发管理：基层客户经理在经营客户的过程中，因个体能力的差异性往往导致客户管理/服务质量参差不齐，借用数字化的流程管理工具对常见业务场景构建标准的业务SOP，可以最大程度降低因个体化差异带来的影响。
增长营销平台（GMA）作为自动化营销引擎，营销人员无需手动整理各营销活动，根据既定的营销模型，根据用户行为自动触发，降低营销活动运维的难度和成本。
个性化触达：营销手段基于客户的过往行为、当前行为、基础属性、用户标签和用户分组等多个维度用户画像信息，精准触发具有针对性的营销动作。营销内容基于客户画像AI生成，与客户期望的产品内容深度匹配，勾起用户的浏览兴趣，从而提高产品购买的转化。
策略监控：支持根据策略、人群、文案等维度进行历史策略效果数据的查看，支持针对到达率、点击率、首要目标完成率等指标进行升降排序，也支持多维度进行筛选，帮助运营快速找到历史优秀资产、进行多维度效果比较、优化后续活动策略。
*Marketingforce合作赋能的一家商业银行，在数智化转型的大潮中，依托Marketingforce的数智化客户经营平台和AI大模型能力，成功构建了全客户生命周期运营的闭环体系。通过深入数据驱动的客户经营和财富管理转型，银行夯实了客户基础，建立了8大类3400个标签的客户管理系统，并构建了六大类重点客群模型。通过总行引领的积分活动，银行成功吸引了行外资金，提升了客户活跃度。
不仅如此，Marketingforce还帮助该银行建立了数智化批量引流及客群深耕体系，启动了生态获客，以车、房、医及智慧社区为生态建设切入点，打造了高效灵活的数智化生态圈。此外，银行还在财富管理领域推进了数智化转型，制定了财私客户标准服务流程和考核督导机制，并规划建设了财富综合平台。
在Marketingforce平台的支持下，该银行快速实现了全客户经营目标，提升其行业竞争力。
03规范用户的数智化旅程管理
Marketingforce平台不仅帮金融机构实现了数据价值的激发，营销场景的提效，同时也让金融机构能够有效介入到用户的每一个阶段，以使机构和用户能够在这些阶段中实现无缝、方便的互动，并提供个性化的支持和服务。这对于金融机构提高客户满意度、减少流失率来说至关重要。
在前面，Marketingforce为机构呈现出数据的显性价值。例如，数据模型可以分析客户的交易历史，识别出可能感兴趣的金融产品或服务。另外，我们还需要对用户旅程进行规范化的管理，对用户的行为路径、所处阶段都有清晰的把控，才能向客户提供不同阶段的差异化运营。这就涉及到Marketingforce在这个过程中发挥的几个关键作用：
（1）采集用户行为数据
Marketingforce通过“埋点”采集用户的行为，主要目的是为了以数据的视角观察用户是怎么在这些金融产品里“活动”的，来帮助设计者了解设计的缺陷，优化交互设计，提高金融产品的体验。
（2）捕捉行为事件
同时，根据用户的行为路径及核心业务流程针对管理事件设置埋点，如：浏览、点击按钮或营销内容，跟踪流程闭环中每一个行为。这样就帮企业充分了解谁在什么时候通过什么渠道做了哪些事情，以及他想实现的目标。
（3）建立漏斗模型
基于金融机构对各业务流程转化效果的分析需求，Marketingforce采用了漏斗模型来分析问题，统计每一个步骤的转化情况。通过查看漏斗的转化情况，可以找出最大漏损环节，对应每个环节给出优化设计的解决方案，意味着可以最关键的改善点。
（4）用户增长和流失分析
基于金融机构的用户群体特征，可以设置用户增长的关键指标，如用户注册率、活跃用户、用户留存率、订单转化率、用户生命周期价值等等。在用户旅程中，用户经常面临很多体验的问题，比如浏览时页面加载慢、出现白屏等，我们可以将每个功能的数据进行拆解，精确捕捉哪一个环节哪一个模块给用户带来了不佳的体验，设置解决方案。
Tforce大模型为用户旅程的管理提供了前瞻性的预测，并增强了行为数据的关联性分析，方便企业及时捕捉趋势，提供更高效的服务，降低操作成本，并与客户建立更紧密的联系。通过将这些数字化的方式整合到用户旅程中，不仅有助于吸引新客户，还有助于维护和提高现有客户的满意度，促进金融机构的可持续发展。
金融信创是金融业高质量发展的关键力量，正引领着金融行业迈向更加智能、高效、安全的未来。面对新的挑战和机遇，Marketingforce迈富时为金融机构提供先进技术、创新产品、优秀人才，深化与各方合作，赋能金融机构积极拥抱金融信创，共同推动我国金融业实现高质量发展，为构建产业新格局贡献力量。