涨中宝祁云峰：关注技术在场景中应用，以实际需求驱动核心技术

专题：2025年全国中小企业服务月第七届数字普惠金融大会涨中宝

　　2025年全国中小企业服务月第七届数字普惠金融大会于2025年6月27日在北京举行，主题为“数智新动能，普惠新未来”。上海画龙信息科技有限公司联合创始人祁云峰出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　各位领导、各位同事，下午好！

　　非常荣幸能参加此次“数字普惠金融大会”，聆听各位的真知灼见。首先，跟各位领导汇报一下我们在数字化运营方面的一整套方案和能力，之前很多大行分享了业务端的多元视角，作为科技公司，（这些对我们来说是业务），我们更侧重从科技方面来看待一些能力和赋能。

　　介绍一下我们公司，我们公司主要是做智能决策，聚焦于整个数字化运营中的核心决策能力，包括人、商品、货、人货场、渠道能力等，通过成熟的模型体系给出最佳的决策，并且在各种场景化的应用中达成最佳的效果，这就是我们公司的核心能力。

　　我们公司核心团队之前服务于硅谷，ebay、Linkedin这些公司，2016年在国内创立公司，目前也是国家高新技术企业、国家专精特新“小巨人”企业、上海专精特新企业、上海市科技小巨人培育企业。团队在算法模型领域有多项专利，我们也把之前的能力用于将“模型算法+”平台转变成我们称为“AI运营官”的一整套产品，用场景化的模型+场景化的运营方案解决我们的业务问题，这些是我们核心能力。

　　我们除了模型之外，还有智能化的运营团队，能够将模型与场景结合，将科技和业务落地产生经济价值，这是我们公司的独特优势。我们可能并不只是做技术，而是更关注技术在场景中的应用，以实际需求驱动核心技术、能力。我们在过往也服务了很多的金融机构，今天在场的金融机构之前也都是我们的合作服务客户。

　　第二，围绕普惠业务谈一下数字化运营的整套方案和理解。

　　我们专注于整个营销和数字化，在业务落地的方面，从业务发展上来说，目前普惠的业务存在一些核心痛点，比如说客户转化率低，营销触点不是很强等，在传统业务领域，刚才很多领导也谈到线上化，还有传统的客户经理赋能。

　　第三，我们其实也调研过多家银行，并通过数据形式给到客户经理，比如说线索不精准、不准时，或者产品对应不准确涨中宝，其实这些都是我们在整个普惠经营过程中的业务痛点。

　　我们的解决方案整体围绕着业务的核心痛点，比如拉新、促活、附带这些环节，基于我们的数据和模型给到这些环节一些精准的决策，基于这些决策，可以支持整个营销运营环节更加有效，这是我们给出的解决方案的核心思路。

　　在具体落地中，整体上有几个方面：

　　1、从数据侧去打通小微企业及小微客户画像，围绕着具体的经营场景建设对应的核心转化模型，基于模型之下去定义整个经营策略，包括对客户发现触达转化、影响转化的策略，就是客户经理的策略，对应配套的权益和产品营销的策略。

　　在这基础之上，再往下就是拉通我们现有的多种触达渠道，基于体系化来说，现在具备了线上能力，也具备了线下能力，但实际落地中，我们发现真正要做到从线上线下融合打通，有很多最后一公里的问题，还有很多具体的落地，比如说线上投放之后能不能有效地影响到客户，并且影响到客户之后抓到客户的影响环节；有没有办法把这些线索精准地进行线上转化；如果转化不到，能否把这些线索有效地去派发到线下，让客户经理去执行；客户经理也很忙，能不能给精准好的产品更好的转化路径，以此把这件事真实地去落地。所以在触达环节和转化环节，我们也有体系化的落地方案。

　　最终把我们这边的整个数字化运营规划，变成差异化的客群、差异化的产品、差异化的策略，这种差异化的路径，以下一页为例，这是一个图，当然真实的场景会比这个复杂得多。

　　之前我们谈精细化客群，在整量的客群里面比如说外部的潜客、存量的客户，围绕着不同的产品和业务我们可以挖掘不同的精细化产品，分成不同的阶段。先有客户的程序附带阶段，再是在存量客户中拉新的阶段，针对不同的产品拉新，通过模型挖掘既有的兴趣客户，围绕客户不同的生命周期，从0到1的阶段，到从1到N的阶段，再有整个贷中的阶段，我们去把既有的一些模型策略以及整个触达渠道组装起来，就变成了一个有效的策略。

　　在这个策略基础之上，我们行内现在建了很多数字化运营平台，把这个变成自动化，变成经验沉淀之下的策略，使其可以有效地重复执行，并且在总部试点，或者是能够在各个分支机构快速推广，这个其实是整个数字化运营核心所在。

　　围绕其中的一些重点，第一个是一些核心的决策模型，具体的模型可能不会展开介绍，讲一下我们在这些模型上的核心能力点。

　　第一，我们有完整的一整套围绕着普惠贷款数据和特征的解决方案，围绕着客户以及企业，包括法人、产品外部风控等等这些，一整套的数据以及特征的解决方案，只要给我们主题表，我们可以快速地用一套代码生成特征，基于这个特征去延伸多种不同的模型。

　　第二，围绕这个模型其实有标准对应企业信用分，包括针对法人和企业本身的这些评分支持我们更好地运营策略。

　　再往下是整个建模，其实我们围绕着场景化，有一整套标准化建模方案，包括我们可以通过不同客户的特征，包括现金流的这些表达方式、企业发展需求阶段的模式、用户行为的一些偏好，还有资金的一些承建，从多种渠道构建完整特征，然后我们就用自动化学习的平台去构建对应的一整套模型。

　　还有围绕着整个过程中的一些时序，从客户的全流程路径上通过模型、时序去挖掘一些潜在的行为特征和风险特征。

　　然后是整个的催收模型，营销风控一体化，不光是从整个的授信过程，我们围绕着客户的不同节点，通过不同节点去预测哪些客户的潜在风险，然后去支撑我们对应的催收。

　　基于知识图谱的一些关联挖掘，之前模型可能是基于一些用户行为预测建立的，但其实我们也有很多的应用场景，比如说基于企业的交往、供应链进行上下游的供应链挖掘。还有基于客户的一些平台，比如说缴费平台、税务等等数据，在既有客户里面通过建立知识图谱，支持我们关联挖掘潜客，这些其实都是我们在整个普惠运营中的一些核心模型，这些模型也支持我们刚才一整套数字化运营的方案。

　　有了模型之后，再往下就是一些具体的策略开发，这个策略开发都是融合整个风控的过程去实施的，因为时间关系，快速地跟大家过一下。比如说在整个策略的进谏、征信、工商，再到准入，我们在每个环节都会去匹配对应的模型，包括我们在这个过程中与很多风控特征、营销特征进行结合，能更有效地把营销风控结合在一起。

　　然后授信同样是针对贷款征信行业，我们针对不同的风险形成评级，把这些竞级和营销的评级结合起来，形成有效的策略。

　　整个贷中方面模型的监控，我们会有一些场景化的定制策略，比如说针对抵押类、供应链的贷款，主要是关注客户合同、借据、支付发票、税务这些方面，融合对应的模型。还有针对一些特定的，刚才您提到科创型的专精特新类企业，我们围绕专精特新的一些场景支持对应的定制化策略制定，能够形成场景化有效的策略，支持整个业务运营。

　　最后我们会把这些策略进行系统的配置，实现整体的自动化，这些整个是由系统和标准产品能力去支撑。主要是这些，在这边分享一些我们核心产品和能力，谢谢大家！

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