面对竞争日益激烈的环境和格局下，商业银行的对公业务在面对着内外部各方的挑战。企业客户做为商业银行的压舱石，如何有效获取和留存企业客户是当前商业银行仍然关注的焦点和热点。
伴随着金融业务的多元化，现实工作中对公营销仍然存在诸多尴尬和难点。比如作为对公营销的客户经理而言，客户经理需要管理千户体量的客户，无法逐一的形成有效互动；客户经理为企业客户营销金融产品时，无法快速获取多类信息分析企业的情况，以致于无法推荐更为合适的产品给到企业客户；客户经理在挖掘存量客户时，仍需要人工查询多方信息和数据才能进行存量营销。反之作为企业客户而言，所带来的则是服务响应速度跟不上，咨询和寻求服务等待时间长以致于体验差。与此同时，金融产品的同质化程度高，无法快速满足企业核心诉求，导致客户流失率较高。
做为营销端来讲，能够构建出一套自有的企业画像框架体系，并基于KYC（了解你的客户-know your customer）、KYCC(了解你的客户的客户-know your customer’s customer)和KYP(了解你的产品-know your products)的大数据技术应用，通过分析企业客户的资金往来关系，结合内外部数据智能匹配和推荐适配的企业客户，针对性的营销来提升业务流程和客户管理效能方面发挥着极大的作用。
企业客户的交易流水是银行得天独厚的黄金资源。结合企业客户的融资情况、纳税情况、采购情况和收入情况等等都能从中获取很多的信息并能挖掘出潜在的商机。在智能营销的尝试中，和合信诺利用自身积累的大数据优势，依托Dora的量化分析平台，构建企业画像框架体系，再基于KYC和KYP的大数据技术应用通过分析企业客户的资金往来关系，结合外部工商、舆情等数据，针对性的营销从而提升业务效能和提高客户响应速率。
具体来讲，我们通过企业的交易流水的备注和往来记录，可以很容易了解企业之间的供销关系，再将银行内部数据（如银行担保信息、关联交易信息、银行客户财务报表等等）与外部数据（行业信息、舆情信息、工商信息和法律诉讼等）结合，自动实时生成潜在商机列表和潜在风险列表并与产品画像相适配，最终将企业和企业周边的潜在商机推送给客户经理，真正实用且合适的产品推荐给客户。在整个业务链条中，我们还可以加入KYCC以分析出企业的供销关系、企业投/融资关系和企业贸易往来关系等等，根据关系网去发现潜在的企业客户，银行则更有机会建立更多的商务关系，由此从单一企业服务成为产业链的服务。
比如上图的用户案例，基于存量客户流水推荐存款业务：这是一家才开始营业的小企业，目前无销售收入，账户有一定存款，就可将其闲置的资金进行无风险保本的投资。所以推荐的是对银行无风险的存款和理财业务。
再如下图中的案例，基于存量客户流水推荐存款业务并挖掘潜在客户：这是一家中小型企业，营业时间超过10年，账上停留现金比较稳定，获得政府招投标项目，并且和另外一家企业有非常稳定的供销交易，除了对银行无风险的贷款、存款和理财外，还深度挖掘出了另外一家与这个企业长期有采购关系的企业。
上述案例即是通过大数据分析企业信息而做出的智能营销，它能够快速帮助客户经理更快的获悉客户画像和适合客户的金融产品，告别以往不知道推什么，怎么推，有哪些客户可以推的现象。
展望未来，随着大数据和人工智能在应用场景的发展和深化，基于对金融本质与市场需求的深刻理解，智能营销的应用将带来理念和手段的不断升级。构建合理科学的企业画像，再结合 KYC、KYCC和KYP的智能匹配，我们相信最终能够落地以企业画像为基石，产品画像为驱动，借助科技金融，真正实现降本增效的业务目标和智能转型的发展目标。
本期作者
周韩
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