前言
2023年，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实，这标志着数字化转型已经上升到国家战略层面。金融机构，作为国家金融体系的重要组成部分，因其在开展业务中掌握了海量的高价值数据，很早就开始进行各类业务系统及经营分析系统的数字化转型，以及数据资产的经营和价值挖掘，以期通过对数据的洞察，提高决策效率，提升数据价值。在此国家战略和发展规划背景下，我们开展普惠金融业务及数字化转型的研究课题，探索如何通过数字化的工具和方法，在普惠金融的营销场景发挥更大的作用，从而从理论上支持本公司持续加大普惠小微客户支持力度，并在实践中运用数字化工具，不断提升普惠金融服务质效。
1 普惠数字化营销现状分析
随着金融机构数字化工具的构建和方法论的沉淀，除了零售业务之外，普惠金融的数字化转型也成为新的趋势，如何通过数字化的手段来提升普惠金融业务的推广和营销效果，将成为普惠金融提质增效的关键。本部分将对现阶段数字化营销进行现状分析，并分析数字化营销的优势和业务场景。
1.1 普惠金融现阶段营销现状
近年来，中国普惠金融业务规模保持稳定增长，“二十大”的召开也从政策层面提出高质量发展的政策指引，这将为未来普惠金融的发展奠定基调。然而目前各个金融机构的普惠金融产品的营销，主要以线下、客户经理上门服务方式为主，这在市场细分、产品定位和宣传推广方面存在诸多局限。而随着普惠金融业务的不断深入，受众客群也不断扩大，传统的面对面营销方式往往无法覆盖农村、偏远地区和低收入人群，导致信息不对称，资源分配不均。
然而，数字化技术的崛起改变了这一现状。随着互联网和移动技术的普及，普惠金融机构可以借助数字平台，将金融服务送到更多人的手边。通过智能手机、移动应用和在线社交媒体，金融机构能够更迅速、更直接地触达潜在客户，消除地理障碍，实现信息的广泛传递。
随着数字化转型的持续推进，我们也看到很多大行开始在普惠金融数字化营销上持续发力。以国有四大行为例，工行以打造小微企业综合金融服务标杆为理念，拓展各类线上营销渠道，包括线上工银小微金融服务平台，将普惠金融产品融入各类第三方平台和场景；农行以大数据、云计算、人工智能、区块链技术为基础，建设普惠金融智慧营销系统，推进普惠金融数字化转型；中行通过构建“中银信贷工厂”，以数字化手段进行普惠金融产品批量获客；建行则在“一链一圈一平台”的客户批量营销基础上搭建移动平台，实现线上批量获客。
1.2 普惠数字化营销的优势
普惠数字化营销带来了多方面的优势，使金融机构能够更好地实现普惠金融的业务发展目标。数字化营销将为普惠金融业务的发展带来四方面的利好：
有利于普惠金融业务的快速发展：相较于传统的线下获客或客户经理上门等面对面获客方式，数字化营销主要借助于互联网、移动互联网等渠道进行新客获取，为用户提供“无时无刻”和“无所不在”的便捷金融服务，可以实现实时传播和即时反馈，从而降低营销活动的时间成本，提升营销效率，在智能风控的加持下，实现普惠金融业务量的快速增长。
有利于提升金融机构对普惠金融产品客群的“KYC”能力：数字化营销可以提供更多的客户数据，帮助金融机构更好地了解客户的消费习惯、需求和风险承受能力。通过数据分析，金融机构可以实现更精准的市场细分，将客户划分为不同的群体，并为每个群体提供个性化的金融解决方案。
有利于普惠金融运营成本的降低：相对于传统的面对面销售模式，数字化渠道需要的人力和物力资源更少，自动化的营销流程和智能化的客户互动，使机构能够以更低的成本实现更多的市场覆盖。
有利于普惠金融产品体系的丰富：数字技术特别是大数据、云计算、移动互联等技术的发展大大提高了金融机构的服务能力，金融机构依托海量用户数据,结合地方特色、产业特色和用户特色逐步并深度挖掘用户需求，可不断丰富金融产品和服务内容。
1.3 普惠数字化营销的业务场景
普惠数字化营销作为金融行业的新趋势，为实现普惠金融目标带来了新的机遇。通过数字化技术，金融机构可以更好地了解客户，提供个性化的金融解决方案，降低运营成本，实现更高效的营销。然而数字化营销也面临着数据隐私、信息安全等一系列挑战，金融机构需要在追求业务发展的同时，保障客户的权益和隐私。
隐私计算技术作为“数据可用不可见”的技术手段，可以在普惠金融业务开展中，确保信息安全并保护数据隐私。目前基于隐私计算的普惠数字化营销主要有两大业务场景，分别是存量客户普惠高价值客户识别场景及普惠金融高质量获客拉新场景。
1.3.1 存量客户普惠高价值客户识别场景
在该场景下，银行期望从存量客户中找到高价值客户，如中小微企业的董监高人员、私营企业主、个体工商户等普惠金融产品受众，从中挑选优质客户，形成产品白名单，进行普惠金融产品的营销。但受限于行里数据维度不够全面，仅靠行内数据无法做出精确判断，必须借助于外部数据丰富的多维数据补充客户标签，进行客户精准画像，精准找到目标人群。
在该场景下，银行的客户在开展其他业务时，已经与银行进行相关隐私协议的签署，因此银行可以拿到存量客户的信息授权，满足授权链完整的个保法等相关法规隐私保护要求。
1.3.2 普惠金融高质量获客拉新场景
在该场景下，银行在普惠金融产品定型，并在部分分支机构成功试点后，往往需要业务规模快速增长，以抢占市场份额。新客户的获取，通过传统面对面营销的方式，往往无法快速上量，且人力、物力资源消耗较大，也无法达到预期的效果，银行必须进行数字化营销，通过与外部机构加强合作，强强联合，借助其巨大的普惠金融受众客群流量和多方位的数据积累，快速定位满足银行普惠金融产品的高质量客群，并由外部机构或其场景方进行触达。
该场景下，银行将普惠金融产品的客群要求提供给外部合作机构，可以将业务需求转为筛选规则，或者基于联邦学习技术构建高质量客户筛选模型，由筛选规则或模型挑选出目标客群，并以提供金融服务的名义提供银行产品触达，由于这些目标客群是合作机构的存量客户，因此有相应的提供金融服务的信息授权，当产品触达到客户后，客户在进行留资或产品申请时，银行可以与客户签订隐私协议，拿到客户信息授权，整个业务流程符合个保法相关要求，合法合规。
2 数字化驱动普惠营销方式
数字化技术在普惠金融营销中起到了至关重要的作用。首先银行需要以数据驱动，进行潜在客户的客群分析，精准找到营销对象，其次，需要使用数字化的技术来支撑整个营销流程，最后需要通过数字化、多样化的触达方式，进行产品推广宣传和营销触达。
2.1 普惠客群分析推动精准营销
数字化驱动普惠营销的一个重要方面是通过数据分析实现普惠客群的深度分析，从而实现更加精准的目标人群定位和个性化产品匹配。
2.1.1 客群分析的数据维度
在普惠金融领域，由于客户群体多元，精细化的客户洞察显得尤为重要。数字化营销可以通过大数据技术对客户的行为数据进行深入挖掘，了解客户的消费习惯、兴趣爱好、社交关系等。通过这些数据，金融机构可以对客户进行细分，将他们划分为不同的群体，从而更好地理解他们的需求。
在存量客户普惠高价值客户识别场景，可以基于客户信息，分析其在物流行业的数据表现，通过分析物流场景下的内部业务、合作客户、特殊业务、用户行为等数据，判断客户的经营能力和消费能力，识别在物流场景下具备B端强经营属性的个体或高价值客户，从而进行普惠金融相关产品的营销推介。
在普惠金融高质量获客拉新场景，可以借助于外部合作机构，分析潜在客户的发票、交易流水、物流相关维度数据，从客户经营规模、经营稳定性、经营范围、业绩增长及未来发展前景等几个角度进行深度数据挖掘，找到满足产品要求的目标客群。
其中发票的数据分析维度包括：企业基本信息、月度及年度销项票据情况、开票间隔、十大销项票据、开票频次十大企业、开票金额十大企业、销项发票税率占比、主营商品分析、前十销售区域分布、月度及年度进项票据情况、十大进项票据、采购频次十大企业、采购金额十大企业、进项发票税率占比、采购商品分析、进项区域分布、上下游分析等。
交易流水的数据分析维度包括：所属行业、终端总数、首次交易日期、交易总力度、交易总频率、刷卡人次、单笔最大消费力度、夜间交易力度、夜间交易频率、交易天数、万元以上交易总频率、万元以上交易总力度、借记卡交易情况、贷记卡交易情况、支付宝交易情况、微信交易情况、路过客户交易占比、一般客户交易笔占比、老客户交易占比、忠诚客户交易占比等。
物流的数据分析维度包括：工商基本信息、董监高信息、合作时长、下单行为、产品属性、SKU产品种类、产品销售活跃地区城市、寄件属性、托寄物价值、所属行业、流向属性、线上行为、距离属性、重量属性、营收利润、付费情况、逾期情况、营销属性等。
2.1.2 客群分析的常用工具
- 具有明确业务需求的规则筛选
银行的普惠金融产品，往往都有明确的客群定位，这主要是基于银行内部对该产品的市场调研和历史数据的客群数据分析来实现的。例如客户群体的年龄范围、企业所在的行业限制、企业的注册资本金和实缴资本金要求、企业的营收要求等等，这些业务需求可以通过需求对齐进一步明确和细化，由合作机构进行相应的目标客群筛选，并可以基于合作机构对这些目标企业客户的多维度数据理解给出初步的风险评级和预授信，根据银行需要，进行头部企业的营销触达。
- 基于联邦学习技术的高质量客户筛选模型
为了更好的找到与银行普惠金融产品相匹配的优质客户，可以选择构建高质量客户筛选模型，对潜在客户进行进一步筛选。建模采用联邦学习技术，可以做到“原始数据不出域、数据可用不可见”，通过交互加密的中间结果来实现模型构建。银行提供相应的历史样本和Y标签，外部机构提供相应的X变量，也就是上文中列举的数据分析维度。构建好模型后，在外部机构侧对存量数据进行批量打分、筛选，进行优质企业的营销。
2.2 数字化驱动整体营销流程
2.2.1 存量客户普惠高价值客户识别整体营销流程
方案基于隐私计算平台，通过引入外部数据识别银行存量客户中具有企业主特征的客群，针对此类客群开展小微企业信贷业务营销。整个营销流程包括如下几个步骤：
- 在银行机构与数据源机构部署隐私计算平台，并实现网络打通和平台互通。
- 根据银行业务需求，数据源机构通过筛选规则筛选出满足银行要求的高价值客户，如小微企业主、个体工商户、农户等，形成人群包上传隐私计算平台。
- 银行将存量客户经过初步风险筛选后，将人群包上传到隐私计算平台。
- 双方基于隐私计算平台，通过PSI（隐私求交）完成银行存量客户与数据源人群包的求交。
- 银行可以拿到人群交集部分，数据源看不到交集部分，这个时候可以由银行进行相应的普惠金融类贷款产品的营销触达。银行通过主动触达完成对企业主的小微信贷营销。
支持该场景的数据源包括：银联商务、爱信诺、百望、收钱吧、顺丰等。
2.2.2 普惠金融高质量获客场景整体营销流程
2.2.2.1 弱供应链金融高质量获客场景
传统供应链金融，是银行围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流、物流和信息流，并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险，通过立体获取各类信息，将风险控制在最低的金融服务。
弱供应链金融是在传统供应链金融的基础上，对核心企业的上游和下游企业进行延展，通常可延展到2级或3级，利用企业间的业务往来数据作为银行准入授信及风控手段的一种金融形式。
弱供应链金融主要是依赖于大的核心企业，并依赖于企业间业务往来关系，来进行获客和风控，因此与传统普惠金融模式相比，存在客户质量高、风险较小等特点。利用外部数据的企业间关系，进行优质企业筛选是核心。
通过隐私计算平台，将银行内部数据与外部数据相融合；在保证行内存量客户数据不出域的情况下，根据行内存量核心、1级供应链企业客户名录，获取到优质2、3级供应链企业名录，之后针对性的开展供应链金融业务。整体营销流程如下：
- 步骤一：行方与数据源侧确定核心、1级企业标准。
- 步骤二：行方与数据源侧共同制定2、3级企业筛选标准。
- 步骤三：行方准备存量核心、1级企业名录资源包，并将准本好的企业名录资源包加载到行方本地隐私计算节点。
- 步骤四：数据源侧准备全量企业名录资源包，并将准本好的企业名录资源包加载到数据源本地隐私计算节点。
- 步骤五：行方发起资源申请待数据源审批通过后执行PSI任务。
- 步骤六：行方、数据源侧得到重合企业名录。
- 步骤七：数据源侧通过内部数据，根据行方提供的2、3级企业筛选标准，筛选出目标企业。
- 步骤八：数据源侧将筛选出的2、3级企业名录同步给行方。
- 步骤九：行方如有征信授权，则可向数据源侧申请企业标签数据；若无授权，则可以先由客户经理或客服代表进行产品营销，引导客户留资并授权；
- 步骤十：行方依据企业标签数据形成企业画像对客户进行评估，辅助银行的风控审批及增信提额；
- 步骤十一：行方对优质企业开展供应链金融业务。
支持该场景的数据源包括：爱信诺、百望。
2.2.2.2 物流机构普惠金融高质量获客场景
在新客营销方面，顺丰科技可针对普惠金融产品地区推广，顺丰推出普惠金融产品拉新服务，负责根据银行业务需求，在银行指定地区进行经营贷潜客圈选及触达，帮助银行进行客户触达及业务拓展。
新客营销拓客方案流程：
- 在银行侧与顺丰侧部署隐私计算平台，实现数据互通。
- 根据银行业务需求，顺丰进行筛选条件的框定，挑选满足要求的客群。
- 顺丰客群人群包与银行存量客户进行求交，排除客户存量客户
- 顺丰针对人群包剩余客户进行营销触达，触达渠道包括微信公众号、APP、月结客户操作界面广告触达、丰创线下渠道触达等。
- 目标客群填写相关资料申请，完成留资和授权动作。
- 收到客户填写的资料取得联系方式，银行进行后续补充转化动作（如线下业务办理等）。
支持该场景的数据源包括：顺丰。
2.2.2.3 支付机构普惠金融高质量获客场景
支付机构链接了消费方及商户，可以通过交易流水、交易集中度、交易规模、交易趋势等数据反映小微商户的经营状况和发展潜力。利用支付机构数据，可从经营状况和发展潜力等维度，挑选高质量目标客户。
支付机构帮助银行进行普惠金融高质量获客的整体营销流程如下：
- 在银行侧与支付机构侧部署隐私计算平台，实现数据互通。
- 根据银行业务需求，支付机构进行筛选条件的框定，挑选满足要求的客群。可根据银行要求进行联邦学习监控和预授信模型搭建，帮助挑选优质企业。
- 支付机构将优质企业的目标企业名录相关公开信息，同步给银行等金融机构。
- 银行拿到目标企业名录后，自行进行目标企业客户的触达，引导客户进行普惠金融产品的申请，同时进行隐私协议签署，完成客户授权等。
- 目标企业进行申请和授权后，银行从支付机构获得该企业的风控数据、风险评级及预授信相关信息，完成贷款的审批和授信。
- 银行在进行企业贷款审批和授信过程中，也可基于隐私计算引入三方数据，如企业征信数据、政务数据、发票数据等，提高整体风控能力。
支持该场景的数据源包括：银联商务、通联、收钱吧。
2.2.2.4 政务数据普惠金融高质量获客场景
小微企业营销面临着企业经营场所分散、企业经营信息缺失以及缺乏有效触达手段等特点，在传统营销过程中面临企业营销触达覆盖度不足，企业资质不佳导致后端通过率不高等难题。
银行侧和政务数据侧分别部署隐私计算平台，实现银行侧安全合规引入工商、税务、社保、公积金等政务数据，通过部署基于专家经验的小微企业白名单规则结合政务数据实现对小微企业的白名单识别，开展白名单营销提升普惠金融业务营销效率。
整体营销流程：
- 在银行侧与政务数据源侧部署隐私计算平台，实现数据互通。
- 部署基于专家经验的白名单策略，用于识别政务数据源侧符合要求的小微企业。可使用政务数据及应用策略示例如下：
- 工商信息：
字段：基础信息、企业年报（财务状况/社保信息/认缴实缴/对外投资担保）、资质认证、动产抵押、股权出质、知识产权、招投标信息、海关进出口、司法涉诉、税务评级、欠税违法、行政处罚、负面舆情等。
作用：通过企业基本信息、企业经营情况以及企业处罚信息（负向排除）等判断企业经营信息；
- 税务数据：
字段：纳税等级、纳税规模、纳税年限、纳税周期表现
作用：通过企业的纳税等级、纳税规模、纳税周期表现、纳税处罚（负向排除）等判断企业经营信息；
- 社保数据：
字段：近半年单位汇缴总金额、近一年单位汇缴总金额、近半年单位汇缴总金额增长率、近半年单位汇缴金额月环比平均值、近一年单位汇缴金额月环比平均值
近半年单位缴存人数增长率、近半年单位缴存人数月环比平均值、近一年单位缴存人数月环比平均值等。
作用：通过社保缴纳人数、金额的变动情况等判断企业经营信息。
- 通过白名单规则筛选出符合的小微企业客户，通过主动触达进行营销，最后通过白名单客户业务办理流程完成对客户的转化。
2.3 普惠营销数字化触达客群
移动应用、社交媒体、电子邮件等数字渠道成为了普惠数字化营销的重要载体。金融机构可以通过移动应用，为客户提供便捷的金融工具和服务，实现线上线下的无缝衔接。
常见的数字化营销触达方式主要包括银行内部触达方式和银行外部触达方式，下面详细介绍：
2.3.1 银行内部触达方式
银行内部触达方式包括客户经理上门、人工客服、AIcall、短信、银行APP、信用卡APP、网上银行、电话银行、微信银行等。其中客户经理上门为比较传统的面对面营销，其他营销方式均为数字化营销。一般应用于针对存量客户的交叉营销、产品营销和推荐等场景，在该场景下，银行已经拿到客户明确信息授权，因此可以借助各类技术手段触达客户，为其提供更优质的金融服务。
此外，在一些普惠金融的获新场景，银行可以基于社会上公开数据获取优质企业名录，并针对优质企业名录展开营销，营销的主要触手是包含银行普惠金融产品信息的H5页面链接，企业或小微企业主、个体工商户如对其产品感兴趣，则留下个人信息和联系方式，同时同意银行隐私协议，完成客户授权动作。银行拿到客户相关信息后，主动营销，引导客户到相应平台或线下网点进行后续的产品申请、贷款审批等相应流程。
2.3.2 银行外部触达方式
除银行内部触达方式外，有时受限于银行内部营销力量不足、自有渠道营销效果不佳等原因，银行往往选择与外部场景、合作机构合作，共同进行普惠金融产品的营销触达。
2.3.2.1 场景平台
在物流、发票、电商等场景下，平台上天然聚集着小微企业、个体工商户、商户等普惠金融目标客户，可以借此为这些企业提供金融服务，同时帮助银行完成普惠金融产品的宣传和推广。
- 顺丰平台
顺丰集团凭借在物流垂直领域的积累，基于客户在顺丰物流场景下的综合信息，形成综合产品体系。覆盖个人用户8亿+，月结企业客户300万+，通过内外部数据可识别企业用户6000万+。根据金融机构业务需要，普惠金融相关场景可借助丰拓云渠道短信、顺丰月结操作界面入口广告、丰创的线下渠道、公众号等方式触达。
- 发票平台
以爱信诺和百望为代表的发票机构，基本可涵盖中国100%的企业客户，借助发票相关数据积累和对企业客户的“KYC”能力，可为金融机构提供普惠金融风控建模、新客营销等相关服务。爱信诺企业服务平台、小望金科平台分别为爱信诺和百望搭建的为企业提供服务的平台，该平台可作为银行普惠金融产品的宣传和推广平台，帮助银行获取新客。
- 电商平台
以京东、淘宝为代表的电商平台，除了拥有海量的个人消费客户外，还拥有大量的店家和商户，这些店家和商户一般为个体工商户、小微企业主等，可以为银行提供获客场景。
2.3.2.2 中小微企业融资服务平台
为解决中小微企业“融资难、融资贵”的问题，全国各地方政府纷纷搭建中小微企业融资服务平台，以地方中小企业为重点，政府数据开放为抓手，依托政府公共信用信息资源构建数据智能服务生态，推动政府、产业、金融服务机构及企业等多方信息互通，提升金融投资机构识别中小企业信用风险，监测企业发展过程中的风险预警，缓释信息不对称问题，实现能贷尽快、能投尽投，降低企业融资成本，推动中小企业健康发展。
目前，全国融资服务平台已覆盖了300+站点，100+地方实现互联互通，入驻金融机构超过2000+，企业超1380万家，无论是对银行还是中小微企业都提供了非常便捷的服务。
2.3.2.3 媒体平台
随着移动互联网的快速发展，以及客户对视频、短视频、直播等用户不断增强，越来越多的行业投入到媒体平台广告投放的大军中，以期快速获得流量和业务规模的增长。以AI技术赋能广告投放，对顾客行为和诉求进行深度理解与匹配，完成营销“智能定向-智能出价-智能创意-智能优化”的全链路智能化投放，解放人力、降低运营成本、提升营销效率及效果。
银行也可尝试在字节、中国移动梧桐智投等媒体平台上进行普惠金融产品的智能广告投放，并借助隐私计算技术，构建专属智能广告投放模型，借助深度的数据分析挖掘，提升转化率，降低获客成本。
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