銷幫幫CRM，為您解答，希望能幫到您~
CRM運用一段時間后，系統內就會積累大量的用戶信息數據。
1、用成交客戶模型挖掘潛在客戶
對于成交客戶，可用CRM挖掘出他們的共性特征，由此來指導對潛在客戶的行為。在初始使用銷幫幫CRM時，客戶可自定義用戶的標簽，比如地域、所處階段、來源等等。成交客戶積累一定數量后，CRM會對成交的客戶進行階段平均周期、行業、來源、產品等共性方面統計，形成用戶畫像模型，讓企業了解到哪個行業或地域機會最多，哪種產品最受客戶喜愛......
這些共性特征，可用來對潛在客戶進行更好的挖掘和服務。例如，在銷幫幫CRM機會分析應用中，直接對銷售漏斗階段進行了呈現，通過大量數據計算出每個階段的平均停留時間，由此時間點來安排對潛在客戶的跟進對策，更快贏單。
在營銷推廣應用中，CRM可以統計成交客戶來源數據，通過和最終轉化率相比對，提煉出合適的推廣渠道，進行精準營銷，讓利益更大化。
2、個性特征指導個性化服務
對成交客戶，要研究每個客戶的自身數據，如對購買頻率、產品購買喜好等進行分析，挖掘出客戶購買行為規則，個性化為客戶服務，提升客戶的滿意度和黏性，延長與客戶的合作周期。
對未成交客戶，對客戶列表信息、跟進記錄等整體情況仔細研究，挖掘出客戶顧慮點，更好的為客戶服務。
用戶畫像的核心就是數據，通過CRM深度認識企業的目標客戶，不斷完善客戶模型，減少目標客戶的流失率。
信用評分模型是什么？分為哪些？
1、信用評分模型是什么？
信用評分模型是近年來興起的一種為了保障銀行和其他金融部門的金融安全而設立的一種關于人身金融權限的劃定模型。該模型指根據客戶的信用歷史資料，利用一定的信用評分模型，得到不同等級的信用分數，根據客戶的信用分數，來決定客戶所可以持有的金額權限，從而保證還款等業務的安全性。而隨著在現代社會和公司中，貸款，信用卡的作用日漸突出，信用評分模型的發展前景不可估量。
2、分為哪些？
（1）判別分析模型
判別分析法是對研究對象所屬類別進行判別的一種統計分析方法。進行判別分析必須已知觀測對象的分類和若干表明觀測對象特征的變量值。判別分析就是要從中篩選出能提供較多信息變量并建立判別函數，使推導出的判別函數對觀測樣本分類時的錯判率最小。這種方法的理論基礎是樣本由兩個分布有顯著差異的子樣本組成，并且它們擁有共同的屬性。它起源于1936年Fisher引進的線性判別函數，這個函數的目的是尋找一個變量的組合，把兩個擁有一些共同特征的組區分開來。
判別分析方法的優點適用于二元或多元性目標變量，能夠判斷，區分個體應該屬于多個不同小組中的哪一組。自身也存在不可避免的缺點:該模型假設前提是自變量的分布都是正態分布的而實踐中的數據往往不是完全的正態分布，從而導致統計結果的不可靠性。
（2）決策樹方法
決策樹模型是對總體進行連續的分割，以預測一定目標變量的結果的統計技術。決策樹構造的輸入是一組帶有類別標記的例子構造的結果是一棵二叉或多叉樹。構造決策樹的方法是采用自上而下的遞歸構造。在實際中為進行個人信用分析選取個人信用作為目標屬性，其他屬性作為獨立變量。所有客戶被劃分為兩類，即好客戶的和壞客戶，將客戶信用狀況轉換為是否好客戶”(值為1或0而后利用數據++來生成一個完整的決策樹。在生成的決策樹中可以建立一個規則基。一個規則基包含一組規則每一條規則對應決策樹的一條不同路徑，這條路徑代表它經過節點所表示的條件的一條鏈接。通過創立一個對原始祥本進行最佳分類判別的決策樹，采用遞歸分割方法使期望誤判損失達到最小。
決策樹模型的優點:淺層的決策樹視覺上非常直觀，容易解釋;對數據的結構和分布不需做任何假設:可以容易地轉化成商業規則。它的缺點在干:深層的決策樹視覺上和解釋上都比較困難;決策樹對樣本量的需求比較大;決策樹容易過分微調于樣本數據而失去穩定性和抗震蕩性。
（3）回歸分析法
回歸分析法是目前為止應用最為廣泛的一種信用評分模型這其中以著名的logistic回歸為代表。除此之外，線性回歸分析、probit回歸等方法亦屬于此類。最早使用回歸分析的Orgler他采用線性回歸模型制定了一個類似于信用卡的評分卡，他的研究表明消費者行為特征比申請表資料更能夠預測未來違約可能性的大小。同數學規劃方法中一樣假設已經通過一定的方法從樣本變量中提取出了若干指標作為特征向量回歸分析的思想就是將這些指標變量擬合成為一個可以預測申請者違約率的被解釋變量自然就是違約率p回歸分析中應用最廣泛的模型當屬線性回歸模型它是對大量的數據點中表現出來的數量關系模擬出一條直線，回日分析的目標就是使目標變量值和實際的目標變量值之間的誤差最小。因此最早將回歸方法應用于信用評分研究的模型，就是簡單的線性回歸模型，目前基于logistic回歸的信用評分系統應用最為普遍。
信用卡近期降額、封卡頻頻再現，光大信用卡15萬直降1.5萬
近日，光大銀行信用卡也開始對持卡人進行大面積風控，并對相關持卡人采取降額，甚至封卡的操作。
從卡友們的反饋情況來看，本次降額約從3月18日開始，有些卡友被對半降額，有些卡友從15萬直接降至1.5萬，有些卡友直接被封卡
直至今日，風控仍在繼續。
為什么會被降額封卡？這是大家最關心的問題。
縱觀被風控的大部分人，幾乎都有以下幾個“通病”，這幾項“通病”便是導致此次降額封卡的主要原因：
1、信用卡、小貸逾期：小貸逾期是最“致命”的原因，此次光大貸后管理接入征信發現有小貸逾期的卡友大多數都被直接降額，但也有小部分未被“命中”。
2、長期最低還款、空卡、代還：通過觀察發現，此類卡友也是本次光大降額嚴打的“主力人群”。事實上，分期確實有利于額度的提升，但長期以往便會被銀行認為是“缺錢的標志”，雖然這是幾乎人盡皆知的道理，但顯然，光大這次出手就是打算“穩、準、狠”。
3、負債高：沒有小貸逾期，也沒有長期空卡代還等問題，確仍然“中招”的朋友，可以回顧一下自己的負債是否處于過高的狀態，這也是“機器選擇”帶來的結果。
事實上，此次光大銀行系統的突然風控并不是毫無預兆。
據公開資料，2021年，光大銀行以金融 科技 賦能風險管理，引入人工智能和大數據技術來強化風險監測、預警及應對能力。通過機器學習和數據深度挖掘等技術為發力點，優化審批、監測、預警、催收等功能，覆蓋貸前、貸中和貸后貸款審批全流程。
另外，光大銀行智能風控體系還接入了政府、場景和第三方征信等行外各類數據，實現了電商、社交、出行、教育和醫療等多類消費場景的金融化和互聯網化數據接入。
通過人工智能和大數據創新，光大銀行在欺詐檢測、風險評估、用戶畫像和預警催收等多個風控環節都有針對性地應用。
早在2019年，光大銀行就以“構建數據能力、深挖數據價值、賦能業務轉型”為目標，提出“四五六七”全面構建大數據體系，從數據治理、平臺支撐、場景應用、敏捷交付四個維度全面提升大數據管理和運用能力，實現從“BI數據可視化呈現”到“AI建模分析”的全方位數據能力提升，加快銀行數字化轉型。
2020年末，光大銀行自主打造的智能風控引擎已經對接網貸、個貸、信用卡、普惠智能運營及金融開放平臺、集團消金等行內外系統，覆蓋B端、C端多個業務場景，提供智能化、自動化的全生命周期風控模型管理能力。
降額封卡固然受到大批關注，但細心發現，同時也有不少持卡人非但沒有降額，反而成功提額。
在有“剛性”問題的基礎上，持卡人的資質、消費情況、用卡狀態、征信查詢等綜合評分才是銀行對于持卡人的長期判斷，因此，也并非一次降額就等于“判了++”。
智能風控時代的到來，即將替代傳統風控模式。
未來，在不斷加大力度的監管政策下，在持續新增的金融 科技 人才背后，銀行對于系統智能判斷出的優質持卡人會越來越“寬松”，而對于系統判斷出的低分持卡人則會越來越“加緊”
信用卡違規使用，輕則影響個人征信記錄，重則可能會導致違法犯罪 需要承擔法律責任，惡意透支行為有可能需要承擔刑事責任。理性消費、適度透支！
你是否中招了呢？信用卡要用好、額度要提高也是門學問，怎么不被銀行降額？怎么利用好信用卡的透支額度？
信用卡大數據是什么？
大數據征信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意愿、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。
1、大數據征信模型可以使信用評價更精準：大數據征信模型將海量數據納入征信體系，并以多個信用模型進行多角度分析。
以美國互聯網金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個數據項，提取近70000個變量，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十余個模型進行分析，使評價結果更加全面準確，是模型評估性能大大提高。
2、大數據征信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。
3、大數據征信帶來了更為時效性的評判標準：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯后數據的結果。利用滯后數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。
大數據的數據采集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。借助于全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。
平安銀行：上半年近90%發卡為AI智能審批
“打開平安口袋銀行APP，申請新發行的平安銀行美國運通耀紅卡，從申請、填寫信息到發卡并即刻使用，只需要不到1分鐘。”這是來自旅行愛好者王小姐的申卡體驗。
上述快速申請流程的實現，是平安的人工智能(AI)技術全面賦能信用卡業務的結果。AI已應用在平安所有的人民幣信用卡發卡、運營上，該行近90%的信用卡發卡可通過AI智能發卡。發卡后可立即綁定支付寶等移動支付工具進行消費。
在新冠疫情影響下，信用卡線上化、智能化運營正在考驗商業銀行的信用卡業務，提前在技術領域深度布局的銀行先發競爭優勢逐漸凸顯。
據2020年平安銀行中報業績報告顯示，平安銀行上半年新增發卡逾400萬張，近90%是人工智能(AI)智能審批。
報告稱，平安信用卡刷卡消費恢復速度大幅好于行業平均水平，3月以來，平安信用卡日消費金額已恢復至疫情前水平。
新冠疫情期間人們減少外出甚至足不出戶，引發社交和生活方式的急劇轉變。提前通過金融 科技 改造信用卡業務流程的商業銀行，適應互聯網時代社交裂變、直播電商玩法的金融機構，抓住了這次疫情帶來的“小風口”。
平安銀行信用卡上半年業務迅速反彈的關鍵是“快速反應，積極布局線上化場景”。該行稱，通過為用戶提供申卡用卡、線