近年来，数字化社会时代的快速发展给银行乃至金融业带来了颠覆性的影响。特别是随着信息化趋势的发展，人们消费习惯的不断改善，银行业的商业运营模式、客户的行为特征均从一定程度上发生了新的变化，使大数据分析、数据挖掘、数据价值等相关词汇越来越多地进入到商业银行的视野中。从而越来越多的银行在客户营销、客户关怀、风险监管、业务运营等方面，对有关数据分析的应用加入更深层次的探索。

银行如何在以ZB计的海量数据中获取并筛选有价值的信息，从而打造以客户为中心，重视客户体验、适应新时代市场竞争的“数字银行”？通过构建客户标签画像，帮助银行挖掘优质客户，提升客户体验并提供差异化的产品和服务，实现快速精准营销，则是商业银行应对上述挑战的有效解决方案。

客户标签画像的含义

客户标签画像就是将客户的信息标签化，即通过挖掘与分析客户的相关数据，洞察客户行为、喜好，多维度刻画客户特征，以帮助银行对客户精准定位和精准营销。其核心在于对客户“标签化”，即银行可以发现哪些潜在客户对营销活动响应度高；哪些客户接受新产品困难；哪些客户信用度低、风险高或存在欺诈可能。

客户标签画像的六大维度

自然属性标签：自然属性就是客户基本信息，如姓名、性别、出生日期、学历、电话号码等。如了解到客户出生日期时，可以分析出客户年龄是多少，进一步了解到这个年龄段存在哪些共同的特征和投资偏好。

产品属性标签：主要刻画客户在银行所持有产品的特征、偏好、状态等，区分是高净值客户（忠诚度好，资产高）还是临界客户（具有挖掘他行资金的潜力）。

行业属性标签：通过行业属性可以分析出客户的一个大概收入水平，进一步判断客户是否为高潜客户。

金融属性标签：金融属性就是客户目前投资理财的情况，根据客户投资情况，分析客户理财观念和风险承受能力。

行为属性标签：主要包括客户消费偏好和渠道偏好，用来挖掘客户兴趣爱好。

风险属性标签：风险属性主要衡量客户的信用状况及风险评级。

领雁客户标签画像系统——认知客户从客户画像系统开始

通过不断的匹配用户属性与用户行为，描绘最佳用户画像，提炼用户标签，实现全生命周期无死角管理。基于客户标签画像，认知客户，提供个性化服务，促进产品核心转化，助力产品研发，差异化定价、提升业绩，实现精准营销。

优势

01、多源数据整合

通过设备指纹、ID MAPPING等技术整合全渠道的行为数据、交易数据、历史数据。

02、集成AI算法

集成AI算法等底层组件，通过拖拉拽等方式，即可完成事实标签、推理标签、预测标签的建模。

03、实时规则引擎

集成实时规则引擎，标签更新实时化，可有效支撑实时营销场景。

客户价值

01、客户分级分层，从特征勾勒、价值区隔、共同诉求等层面满足客户精细化运营。

02、通过单客户画像构建群体画像，通过数据多维透视，帮助加强群体认知。

03、多种数据形式输出画像成果，支撑各条业务线运营需要。