标签管理体系
随着数字化转型的不断发展，面对与日俱增的客户数据，金融机构日益重视科学合理的标签体系建设和管理，以实现精细化的客户运营，提升营销效率和客户满意度。
业务挑战
标签体系大
标签体系以千为计量单位，比较繁杂；标签口径模糊，内容变化游离。
场景强相关标签少
很多金融企业的数字化刚刚起步，没有成熟完善的数据标签体系，场景强相关标签不够，弱相关标签太多。
数据质量差
数据质量比较差，数据整合度不高；外部数据缺乏。
典型应用场景
用户画像
精准营销
分析挖掘
用户画像是在建立好标签体系之后，可以立刻执行、尝试并且能够立竿见影带来一些效果的。它可以输出客群的群体画像，辅助一些运营活动，还可以根据单个画像、业务场景定义，快速赋能一线员工。
在深入洞察客户需求与行为的基础上，进一步建立客群分层经营体系：设置合理的客户分群，并从客户金融服务需求的角度制定客群经营策略。
金融产品响应预测标签：利用数据挖掘技术与AI算法，通过对客户持有某种投资产品（理财、信托、基金、保险）响应进行分析，建立客户购买某产品响应预测模型，充分挖掘出客户投资金融产品潜在价值；贵宾客户提升潜力预测：利用统计分析与AI算法研究当前非贵宾客户在未来的一段时间内会有提升到贵宾客户的可能性，通过选择适量的历史上曾提升到贵宾客户的特征建立客户预提升潜力模型，输出预提升名单；
解决方案架构
支持多种标签的一站式构建方式，人机协同完成用户 360°标签体系；支持利用用户数据、业务明细、行为数据等设置规则生成标签；体系化标签内容管理与标签生产和应用的权限管理；标签整体数据的概览及完成对标签的管理功能，包括标签的创建与管理。
方案优势
理性洞察客户需求
由原来通过感性认知猜测客户需求提升到通过数据理性洞察客户需求，释放客户数据价值。
紧贴业务场景
基于不同场景需求构建客户标签，如客户特征细分标签、客户综合评价标签、客户历史产品偏好等。
智能客户运营能力
客户标签可直接服务于特定的业务场景，30秒认知你的客户，在合适的时机与合适的渠道实现智能营销。
保护数据隐私
结合一方数据，联合第三方数据，通过联邦学习，在不透出双方隐私数据的情况下进行建模和应用。
客户案例
通过构建某商业银行营销数据集市，建立基于客户基本信息、资产、产品交易、渠道交易、大额交易、信用卡交易、贷款、交易概览等八大维度标签特征体系，进而构建全行大零售客户综合评价体系，识别重点经营客户，进行客户价值深度挖掘。
—某商业银行数字化营销图谱
通过构建某商业银行营销数据集市，建立基于客户基本信息、资产、产品交易、渠道交易、大额交易、信用卡交易、贷款、交易概览等八大维度标签特征体系，进而构建全行大零售客户综合评价体系，识别重点经营客户，进行客户价值深度挖掘。
—某商业银行数字化营销图谱