随着移动互联网时代的到来，数据迎来爆发式的增长，但也带来信息碎片化、数据挖掘效率低下等问题。以银行业为例，客户在消费需求和消费行为上发生的转变，成为营销面临的一个巨大挑战。
首先，在消费需求上，银行客户的个性化需求不断增加，单一品种的金融产品很难满足不同用户的需求。另外，在消费行为上，随着网络金融和线上渠道的发展，银行已经很难通过传统的方式来接触消费者，难于了解客户的需求并推销产品。在金融行业信息化快速发展的当下，各个银行产生了大量极具价值的业务数据、用户数据等，如何利用这些数据寻找目标客户以及为客户推荐合适的产品，成为了银行减少用户打扰和营销成本、提高营销转化率的关键。
人工智能成为下一个“规则”制定者
在营销学中，最为经典的便是“4P营销理论”，即市场需求在某种程度上受到营销方式、渠道、价格、产品等四要素的影响。所以，通过对“四要素”进行优化组合，可一定程度上提升业务指标。但考虑的因素越多，也就意味着分析问题的方式将更为复杂，银行在考虑营销要素的同时，还要明确业务的目标，例如提高响应率、增加购买金额、提高收益等等。
近年来，国内领先的商业银行已纷纷着力建设自身的精准营销能力，业务专家通过分析数据总结经验，制定专家规则，为营销活动制定方案。由于专家规则的数量和质量决定着营销效果，因此专家一直致力于提高规则的有效数量。
银行针对某一次营销活动制定的专家规则可能有百余条，这些规则的有效性毋庸置疑，但在效果和效率方面都存在一些不足：首先，客户的行为、历史营销结果等数据中蕴含着大量有价值的信息，面对这些海量数据，目前银行普遍缺乏相应的技术、资源进行有效的分析与利用，业务专家对客户、渠道、产品等分类与刻画能力受限于精力和人员投入。
其次，因营销方案的专家规则需要业务专家的定期修正，故该种方式难以应对数字化时代营销活动日益丰富与快速迭代的趋势。
第四范式的精准营销解决方案，基于自主研发的“先知平台”，通过机器学习技术分析海量数据，使人工智能制定规则的能力提升到了全新的高度，大幅提高了银行的营销能力。
在数据预处理环节，第四范式的精准营销解决方案采用了全量样本进行数据建模。针对不同的场景和业务目标，在符合业务逻辑的情况下，将与之相关的全量数据加入到模型中，对数百个原始变量进行超高维组合，衍生后的规则可达近亿个。相较于专家规则，人工智能可从中找出一些很难被专家规则发现的微观特征，使模型的刻画更为精准。第四范式创始人、首席执行官戴文渊则认为，当制定的有效规则超过一千万条时，专家将很难超越机器。
此外，在建模过程中，面对不同银行、不同业务、不同场景时，银行提供的原始数据不尽相同。针对数据中某一指标，不同银行的业务定义、业务口径可能都不一样，这也成为了精准营销解决方案在银行、场景间快速复制的一大难点。第四范式凭借着在行业内丰富的业务经验积累，形成了一套完整且标准化的建模方案，从而提高了解决方案的落地效率。
在更加精准的同时，第四范式精准营销解决方案支持模型自学习。根据每次的营销结果持续学习，不断优化模型，以适应金融行业日新月异的变化。除此之外，该解决方案在底层、架构等工程方面进行了深度优化，通过与业务系统的深度结合，可实现基于不同事件的实时精准营销。
精准营销的新时代
目前，第四范式精准营销解决方案已覆盖理财产品、消费信贷、信用卡分期等多个场景，并可针对不同的业务目标建立不同的预测模型，快速帮助银行实现不同业务目标下的精准营销。
在某次针对一款理财产品的线上理财营销活动中，第四范式的精准推荐模型将规则提升至2200万条，相较于专家规则组，在不同的资产段，营销的响应率提升了200% ~ 1100%，金额提升了50% ~ 500%，在显著提升响应率与收入的同时，也有效提升长尾客户的客户价值与留存率，预计为该行每年带来数千万的理财产品销售净利润提升。
另外，在某股份制银行信用卡交易分期的营销中，在短短两个月内，经过第四范式和该银行卡中心客户的共同努力，该行信用卡交易分期模型从此前的两百多条专家规则，提升至五千万条，使交易分期推荐短信响应率及卡中心交易分期手续费均提升了60%以上，千元以下分期交易占比提升6倍。
由第四范式自主研发的精准营销解决方案，通过人工智能技术为金融机构提供了更加精准的营销方案，在降低营销成本的同时，优化了用户体验。未来，第四范式将利用先进的人工智能技术进一步优化解决方案，实现跨行业、多业务、多场景的目标，推动精准营销在不同领域的智能化升级。
