你(ni)知道嗎？在中國銀行業(ye)，零(ling)(ling)售(shou)貸(dai)款(kuan)板塊(kuai)已成為(wei)全行業(ye)增(zeng)(zeng)長(chang)的(de)(de)(de)主引擎。據《中國銀行業(ye)發展報告2023》顯示，零(ling)(ling)售(shou)貸(dai)款(kuan)業(ye)務貢(gong)獻(xian)了(le)商業(ye)銀行近60%的(de)(de)(de)利(li)潤(run)增(zeng)(zeng)長(chang)點。然而，許多銀行營(ying)銷(xiao)團隊(dui)依然面臨著(zhu)“獲(huo)客(ke)難、轉(zhuan)化(hua)低(di)、風(feng)控(kong)(kong)弱”的(de)(de)(de)三重壓力，尤其在風(feng)控(kong)(kong)環節，傳統規則(ze)難以應對復雜的(de)(de)(de)信(xin)貸(dai)風(feng)險，導致(zhi)業(ye)績(ji)(ji)提(ti)升(sheng)陷(xian)入(ru)瓶頸(jing)。你(ni)是(shi)否也曾為(wei)如(ru)何(he)(he)精準獲(huo)客(ke)、提(ti)升(sheng)貸(dai)款(kuan)轉(zhuan)化(hua)率、同時(shi)有效控(kong)(kong)制風(feng)險而苦惱？零(ling)(ling)售(shou)貸(dai)款(kuan)營(ying)銷(xiao)與風(feng)控(kong)(kong)的(de)(de)(de)新(xin)方法，已成為(wei)行業(ye)數字(zi)化(hua)升(sheng)級的(de)(de)(de)關鍵突(tu)破口。這篇文章將結合最新(xin)實踐與權威數據，深度剖析零(ling)(ling)售(shou)貸(dai)款(kuan)營(ying)銷(xiao)如(ru)何(he)(he)提(ti)升(sheng)業(ye)績(ji)(ji)，以及銀行風(feng)控(kong)(kong)新(xin)方法的(de)(de)(de)落地路徑，助你(ni)真正(zheng)打通從客(ke)戶洞察到業(ye)績(ji)(ji)增(zeng)(zeng)長(chang)的(de)(de)(de)全鏈路。無(wu)論(lun)你(ni)是(shi)銀行業(ye)務負責人(ren)、風(feng)控(kong)(kong)數據分析師，還(huan)是(shi)正(zheng)在構(gou)建數字(zi)化(hua)解(jie)決(jue)方案的(de)(de)(de)IT專(zhuan)家，都(dou)能(neng)在這里找到有價值的(de)(de)(de)參考。

?? 一、零售貸款營銷提效的數字化變革趨勢

1、精準獲客：從“廣撒網”到智能洞察

過去，銀行零售貸款營銷往往采用“大眾化推廣+線下渠道”的模式，營銷成本高，轉化率卻不理想。隨著數字化平臺成熟，精準獲客成為提升業績的核心。數據驅動的客戶細分和行為洞察，讓(rang)銀行能以(yi)更低成本鎖定高潛客戶群，實現營銷效率(lv)質的飛躍。

核心論點解析

• 客戶畫像建設：通過整合客戶基本信息、交易行為、社交數據，構建多維精準客戶畫像。例如，帆軟FineBI自助式BI平臺可自動聚合多源數據，生成高度可視化的客戶標簽模型，實現“千人千面”的營銷推送。
• 智能推薦與場景觸達：基于機器學習算法，自動分析客戶歷史行為和貸款偏好，精準推送最合適的貸款產品和營銷內容，有效提升轉化率。某大型股份制銀行通過帆軟解決方案，獲客成本降低30%，貸款轉化率提升至12%。
• 線上線下渠道融合：銀行通過線上APP、微信生態與線下網點協同，打造無縫的客戶體驗，實現客戶全生命周期價值挖掘。

零售貸款精準獲客能力對比表

零售貸款精準獲客提效舉措

• 利用數據分析平臺（如FineReport）自動化客戶分群，實現營銷策略的個性化定制。
• 引入行為分析和預測模型，提前識別高轉化客戶。
• 優化線上渠道與社交媒體營銷，提高客戶觸達效率。
• 建立營銷效果實時監控體系，動態調整獲客策略。

行業數字化轉型場景推薦

在零售銀行領域，帆軟的一站式BI解決方案可支持客戶全生命(ming)周期管理，幫(bang)助業務團隊(dui)實(shi)現(xian)全渠道數據整(zheng)合(he)、客戶價值分析與智(zhi)能營銷策略制定(ding)，助力銀行業績持續提升。

2、轉化提效：數字化賦能營銷策略創新

隨著客戶需求多樣化，銀行零售貸款產品已從單一的個人消費貸擴展至裝修貸、車貸、教育貸等多元場景。數字化營銷策略的創新與落地，成為業績增(zeng)長(chang)的第二驅動力。

核心論點解析

• 產品個性化定制：基于客戶數據分析，銀行能靈活組合貸款產品與服務方案，為不同客戶群體打造差異化價值主張。例如，借助帆軟FineReport報表工具，營銷團隊可快速生成分群產品分析報表，支持動態調整產品結構。
• 營銷內容智能生成：AI技術賦能營銷內容生產，實現自動化文案、精準推送，提升客戶互動率。某城商行通過引入AI內容推薦系統，貸款咨詢量提升40%。
• 營銷活動實時優化：數字化平臺支持營銷活動的實時監控與效果分析，助力團隊及時調整策略，降低資源浪費。

營銷策略創新對比表

零售貸款轉化率提升舉措

• 利用BI平臺分析不同客戶群體的需求偏好，優化產品組合。
• 部署智能內容生成工具，提升營銷活動的響應速度與互動質量。
• 建立營銷活動實時監控體系，動態調整資源分配，實現精細化管理。
• 推行客戶旅程分析，追蹤客戶從初次接觸到最終轉化的全過程，精準識別營銷瓶頸。

實踐案例解析

某大型國有(you)銀行在(zai)構建數字化營銷(xiao)體系后，通(tong)(tong)過(guo)帆軟FineBI自動(dong)化分析(xi)工具，識別出高潛力(li)客戶群，實(shi)現了貸款產品轉化率提升(sheng)23%。同時(shi)，營銷(xiao)團隊通(tong)(tong)過(guo)實(shi)時(shi)監控與內容優(you)化，將活動(dong)ROI提高至1.8倍，業(ye)績增長的(de)同時(shi)營銷(xiao)成本顯著下降。

3、數字化營銷提效的挑戰與解決路徑

雖然數字化(hua)營銷能顯著提(ti)升零(ling)售(shou)貸款(kuan)業(ye)績，但在實(shi)際(ji)落地過程中，銀行(xing)面(mian)臨著數據孤島(dao)、人員能力不足、系統集成(cheng)難等挑戰。如何系統性解決這些問題，成(cheng)為(wei)數字化(hua)轉型能否成(cheng)功(gong)的(de)關鍵。

挑戰與解決方案對比表

主要挑戰應對舉措

• 推進數據中臺建設，打通營銷、風控、運營等業務系統，實現數據互通共享。
• 強化團隊數據分析與智能營銷能力培訓，提升人員數字化素養。
• 選擇高兼容性的一站式BI解決方案，簡化系統集成流程，提升業務協同效率。
• 建立跨部門協作機制，推動數字化營銷與風控緊密聯動。

結論

數字化轉型不是技術升級，而是業務模式的全面重塑。只有解決(jue)底層(ceng)數據、人員、系統三大障(zhang)礙，銀行才(cai)能真正實現零售貸款(kuan)營銷業績(ji)的(de)持續提升。

??? 二、銀行風控新方法：數字化驅動的風險管理升級

1、智能風控：從經驗規則到數據智能

傳統零售貸款風控以人工經驗和固定規則為主，難以應對復雜多變的客戶風險。智能風控體系，以大數據、AI為(wei)核心，成為(wei)銀行(xing)業風控(kong)升(sheng)級的新標配。

智能風控核心邏輯

• 多源數據融合：整合客戶征信、交易流水、行為軌跡等多維數據，提升風險識別的全面性。以帆軟FineDataLink為例，可自動化集成外部征信、內部業務、第三方風控數據庫，實現數據實時同步。
• 風險模型動態迭代：基于機器學習模型，銀行可持續優化評分卡、違約預測、欺詐檢測等核心風控工具。某股份制銀行通過帆軟數據分析平臺，風控模型準確率提升至92%。
• 實時風險預警：建立實時監控體系，自動識別異常交易和風險信號，及時預警和干預，降低貸款不良率。

智能風控能力對比表

智能風控落地舉措

• 構建多源數據集成平臺，實現客戶全方位風險信息的實時采集與分析。
• 部署機器學習與AI模型，持續優化風險評分卡和違約預測體系。
• 建立實時風險監控與自動預警機制，實現風險事件的即時響應。
• 推動風控與營銷數據聯動，提高高質量客戶的授信通過率，降低不良貸款風險。

風控數字化轉型場景推薦

帆軟FineDataLink數據治理與(yu)集(ji)成平臺，支持銀行從數(shu)據采集(ji)、風險建模(mo)到預(yu)警(jing)監控(kong)的全流程數(shu)字化升級(ji)，助(zhu)力業務與(yu)風控(kong)一(yi)體化管理。

2、貸前、貸中、貸后全流程風控創新

零售貸款風控不僅僅是貸前審批，更要覆蓋貸中監控和貸后管理，實現全流程、閉環的風險控制體系。

全流程風控能力比較表

各環節風控創新舉措

• 貸前審批：通過AI模型實時分析客戶信用、資產、行為數據，自動化審批流程，減少人工干預。某商業銀行引入帆軟數據分析工具后，審批時效提升50%，拒貸誤判率降低至3%。
• 貸中監控：應用實時數據流監控，動態識別客戶風險變化，及時調整授信額度和風險等級。通過FineBI平臺可實現貸中行為監控與自動化風險預警。
• 貸后管理：智能催收系統結合行為分析，動態制定催收策略，提高回款率。某城商行數字化催收系統上線后，貸后回收率提升至85%。

風控全流程優化清單

• 實施貸前信用評分模型，提升審批效率與準確性。
• 部署貸中實時監控系統，動態發現潛在風險。
• 建立貸后智能催收機制，提升不良貸款回收率。
• 推動風控數據與業務數據融合，實現風險與業績的協同優化。

結論

全流程風控創新是銀行零售貸款業績提升和風險控制的“雙保險”。只有實(shi)現貸前(qian)、貸中、貸后環(huan)節的數字化閉環(huan)，銀行才能在激烈競爭中立于不敗之地。

3、風控與營銷深度融合的數字化策略

隨著銀行數字化能力提升，風控與營銷正從“對立”走向“協同”。風控數據反哺營銷決策，營銷數據助力風險管控，推動零售貸款業務(wu)的高質量增長。

風控與營銷融合能力對比表

融合策略落地舉措

• 推動風控與營銷團隊協同工作，建立數據共享機制，實現業務與風險的雙贏。
• 利用風控數據優化營銷策略，鎖定高質量客戶群體，提升獲客與轉化效率。
• 通過營銷數據反向豐富風控模型，提高風險識別的全面性與準確性。
• 建立業績與風險平衡的動態授信策略，實現利潤最大化與風險最小化。

實踐案例

某股(gu)份制銀行通過帆軟一站式BI平臺，實現了營(ying)銷(xiao)與風控(kong)(kong)數據(ju)的深度(du)融合，營(ying)銷(xiao)團隊可直接調用風控(kong)(kong)評分數據(ju)進行客(ke)戶篩選(xuan)，風控(kong)(kong)團隊則利用營(ying)銷(xiao)行為(wei)數據(ju)優化風險識別模型(xing)，獲客(ke)精準度(du)提升20%，不良貸款率下(xia)降至1.8%。

結論

風控與營銷的深度融合，是銀行零售貸款數字化升級的必由之路。只(zhi)有實現(xian)數據共享(xiang)、決策協同，銀行才能在(zai)提升業績的同時，有效控制信貸風(feng)險。

?? 三、零售貸款數字化升級的行業案例與權威研究

1、權威文獻與行業案例分析

在零售貸款營銷與風控數字(zi)化升級過(guo)程中(zhong)，眾多(duo)銀(yin)行(xing)已實現(xian)顯著業績提升。以下(xia)是三(san)個權威文獻與行(xing)業案例的分析(xi)，供參考。

零售貸款數字化升級案例對比表

權威書籍與文獻引用

• 《銀行業數字化轉型與智能風控》（中國金融出版社，2022）：系統介紹了銀行數字化升級中的營銷創新與風控智能化路徑，提出“數據驅動是業績提升與風險控制的核心”理念。
• 《大數據驅動的零售金融創新》（機械工業出版社，2021）：通過眾多銀行案例，論證了大數據與BI工具在零售貸款精準營銷與風控閉環中的應用成效。
• 《中國銀行業發展報告2023》（中國銀行業協會）：提供了最新行業數據與趨勢分析，指出“零售貸款數字化轉型已成為業界業績提升與風險管控的主線”。

行業數字化升級要點總結

• 數據驅動是零售貸款營銷與風控的核心動力。
• 精細化客戶管理與智能化風險識別能顯著提升業績。
• 數字化轉型需打通數據、系統、人員三大障礙，實現營銷與風控的深度協同。

?? 四、結語：數字化賦能零售貸款營銷與風控，實現業績與風險的雙贏

本(ben)(ben)文圍(wei)繞“零(ling)售(shou)貸(dai)款營銷怎樣提(ti)(ti)升(sheng)業(ye)績？銀(yin)行(xing)(xing)風(feng)(feng)(feng)控(kong)(kong)新方法分(fen)享”這一(yi)主題，系(xi)統梳理了銀(yin)行(xing)(xing)業(ye)數(shu)字化(hua)營銷提(ti)(ti)效、風(feng)(feng)(feng)控(kong)(kong)創新與(yu)融合策(ce)略的(de)(de)核心路徑。通過精準獲(huo)客(ke)、智能(neng)轉化(hua)、全流程風(feng)(feng)(feng)控(kong)(kong)以及營銷與(yu)風(feng)(feng)(feng)控(kong)(kong)的(de)(de)深度協同，銀(yin)行(xing)(xing)能(neng)夠全面打通“獲(huo)客(ke)—轉化(hua)—管理—風(feng)(feng)(feng)控(kong)(kong)”業(ye)務閉環，實現(xian)零(ling)售(shou)貸(dai)款業(ye)績的(de)(de)持續增長與(yu)風(feng)(feng)(feng)險的(de)(de)有效控(kong)(kong)制(zhi)。結合權威文獻與(yu)行(xing)(xing)業(ye)領先案(an)例，本(ben)(ben)文為(wei)銀(yin)行(xing)(xing)零(ling)售(shou)貸(dai)款數(shu)字化(hua)升(sheng)級提(ti)(ti)供(gong)了可驗證(zheng)、可落地的(de)(de)參考。未(wei)來，隨著數(shu)字化(hua)平(ping)臺和智能(neng)分(fen)析(xi)能(neng)力的(de)(de)不斷提(ti)(ti)升(sheng)，銀(yin)行(xing)(xing)業(ye)必將在零(ling)售(shou)貸(dai)款營銷與(yu)風(feng)(feng)(feng)控(kong)(kong)領域迎來更高質(zhi)量的(de)(de)發展新階(jie)段。

本文相關FAQs

?? 零售貸款業績提升到底難在哪？大家都怎么做的？

現(xian)在(zai)銀行零售貸(dai)款(kuan)業務壓(ya)力山(shan)大，領導天天盯著業績報(bao)表(biao)，營銷(xiao)(xiao)團隊也快(kuai)卷出花了。問(wen)題是，客戶越(yue)(yue)來(lai)越(yue)(yue)難(nan)轉化，傳統電話、短信、地推方法效(xiao)果(guo)明顯(xian)下滑，預算還不(bu)敢亂花。有(you)沒有(you)大佬能聊(liao)聊(liao)，零售貸(dai)款(kuan)營銷(xiao)(xiao)到(dao)底(di)卡在(zai)哪(na)了？都有(you)哪(na)些實際(ji)的提升路徑？哪(na)些方法已經被驗證有(you)效(xiao)？

零售貸款業務其實一直是銀行零售條線的“兵家必爭之地”，但隨著客戶需求和市場環境不斷變化，業績提升變得越來越有挑戰。痛點主要集中在精準獲客、客戶活躍度提升和產品差異化。比如說，很多銀(yin)行還在靠“撒(sa)網式”營(ying)銷，結(jie)果就是(shi)轉(zhuan)化(hua)率低、客(ke)戶(hu)反感、營(ying)銷成本高。

核心難點分析：

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免費試(shi)用

解決這些難題的關鍵，離不開數據驅動和精細化運營。比如有些頭(tou)部銀(yin)行已經開(kai)始用數(shu)據分(fen)析(xi)做(zuo)(zuo)客戶(hu)分(fen)層，針對不同(tong)客戶(hu)推送(song)不同(tong)的貸款方案，甚至可以根據客戶(hu)資產、交(jiao)易行為、信用評分(fen)等畫像做(zuo)(zuo)個性化營(ying)銷。

實操路徑推薦：

1. 客戶數據深度挖掘：通過大數據平臺匯聚客戶行為、資產、社交數據，實現精準畫像。比如用FineBI這種自助式BI平臺，業務人員可以自己篩選高潛力客戶，實時查看轉化率。
2. 營銷活動智能化：引入自動化營銷工具，根據客戶偏好自動推送合適的產品和方案，減少人工干擾。數據驅動的自動化營銷已被多家銀行驗證可提升25%-40%的轉化。
3. 產品創新與定制化：結合客戶真實需求，設計靈活還款、專屬額度、聯合消費場景等創新產品，提升客戶感知和復貸率。
4. 多渠道觸達及線上化服務：打通微信小程序、APP、企業微信等數字渠道，客戶申請、審批、放款全流程線上化，提高服務效率和體驗。

真實案例：

某(mou)城商(shang)行通過FineReport搭建全流程貸(dai)款營(ying)銷(xiao)分(fen)析報表(biao)，把客戶(hu)(hu)分(fen)層(ceng)、營(ying)銷(xiao)活動、業(ye)績跟蹤全部數字化(hua)，營(ying)銷(xiao)團隊可以實時查(cha)看哪(na)(na)種產品(pin)、哪(na)(na)種客戶(hu)(hu)群體最(zui)容(rong)易(yi)轉化(hua)，業(ye)績提升了32%，營(ying)銷(xiao)成(cheng)本下降約18%。

總之(zhi)，零(ling)售貸款(kuan)業績提升不是(shi)靠“多推多賣”就(jiu)能解決，只有把數據分析(xi)、客戶分層(ceng)和個性化營銷做好，才能實現質的(de)突破。

????♂? 零售貸款風控怎么做得更細？有沒有新方法能兼顧業績和風險？

現在(zai)銀行零(ling)售(shou)貸(dai)款業(ye)務增長壓力大，風(feng)(feng)控(kong)部門也被要求(qiu)“放得(de)快，控(kong)得(de)住(zhu)”，但(dan)實(shi)際操作時(shi)發現，傳統(tong)風(feng)(feng)控(kong)模型經常卡死一(yi)批優質客戶，業(ye)績(ji)(ji)就被拖了(le)后腿(tui)。有沒有什么新(xin)型風(feng)(feng)控(kong)手段，既能提(ti)升業(ye)績(ji)(ji)，又能把風(feng)(feng)險控(kong)在(zai)合理范(fan)圍？具體都怎么落地(di)？

風控和業績提升本來就是一對“矛盾兄弟”，風控太嚴，業績受限；放得太松，壞賬風險飆升。目前主流風控痛點在于模型過于依賴靜態數據，缺乏動態、實時的風險識別能力。很(hen)多銀行還停(ting)留在傳(chuan)統征信評(ping)分、歷史(shi)逾期記錄(lu)等“老三樣”，結(jie)果就(jiu)是審(shen)批效(xiao)率(lv)低(di)、業務擴展受(shou)限。

核心突破口在于“智能風控”+“數據驅動”。最新的做法(fa)可以分為(wei)以下幾個方向：

1. 動態信用評分：結合客戶實時交易行為、社交數據、電商消費、第三方數據等，動態調整客戶信用評分。比如某股份行引入機器學習模型，每天自動刷新客戶風險等級，審批效率提升40%，逾期率下降15%。
2. 反欺詐智能識別：利用人工智能算法識別異常申請，自動標記疑似欺詐客戶，降低人工審核壓力。大數據風控引擎可以關聯客戶多渠道行為，及時發現風險隱患。
3. 風控與營銷聯動：不是一味卡客戶，而是根據風控模型精細分層，把高風險客戶轉為低額貸款或附加擔保產品，把優質客戶放寬額度和審批條件，業績自然提升。
4. 智能預警和貸后管理：貸后風控同樣關鍵。通過FineReport等BI工具自動監控客戶還款行為、異常資金流動，提前預警潛在逾期風險，降低后續損失。

典型落地流程表：

真實案例：

某外資行引入(ru)數(shu)據(ju)驅動(dong)風(feng)控系統(tong)后(hou)，審批效率從(cong)1天縮短到30分(fen)鐘(zhong)，逾期率同(tong)比下降22%。風(feng)控與營銷部門數(shu)據(ju)打(da)通后(hou)，優質客戶轉化率提升顯著，壞(huai)賬率保持(chi)在行業低位。

風(feng)控(kong)的本質(zhi)不是“卡(ka)死”業務，而(er)是通過數(shu)據(ju)(ju)和智(zhi)能算法，把風(feng)險和業績做最優平衡(heng)。新方法的落地關鍵在(zai)于數(shu)據(ju)(ju)整合(he)、模型迭代和業務協(xie)同。

?? 消費行業數字化如何賦能零售貸款營銷？有哪些成體系的解決方案？

現在(zai)消費行(xing)業數字化轉型(xing)很(hen)火，銀行(xing)也在(zai)跟著學“數字化運營”，但落地的時(shi)候發現，數據孤島、部門(men)壁壘、系統集成(cheng)都(dou)(dou)讓(rang)人(ren)頭(tou)大。有沒有成(cheng)體系的數字化解決方案(an)，能讓(rang)零(ling)售貸款營銷(xiao)和風控都(dou)(dou)跑得更快？具(ju)體有哪些(xie)成(cheng)功案(an)例或(huo)推薦(jian)廠(chang)商？

消費行業的數字化轉型為銀行零售貸款業務提供了極大的創新空間。最大的問題其實不是技術本身，而是如何把“數據+業務+運營”打通，形成閉環，讓決策、營銷、風控都能跑在同一個平臺上。這時候，成(cheng)體(ti)系的BI解決方案就顯(xian)得尤為重要(yao)。

以帆軟為例，它不僅(jin)僅(jin)是(shi)數據(ju)分析工(gong)具(ju)，更是(shi)一套全流程(cheng)、一站式(shi)數字(zi)化(hua)運營平臺：

• 數據集成與治理：FineDataLink可以打通各類業務系統、客戶數據、風控模型，實現數據一體化管理。告別數據孤島，所有部門都能用上同一份客戶畫像。
• 智能報表與可視化分析：FineReport支持零代碼搭建各類營銷、風控報表，業務部門隨時查業績、查風險，支持自定義分析模型。
• 自助式BI賦能業務：FineBI讓業務人員可以自己拖拉拽做客戶分層、產品分析，發現高潛力客戶，優化營銷策略，極大提升了數據利用效率。
• 行業場景化模型：帆軟積累了1000+行業場景庫，比如消費金融、零售貸款、營銷分析、風控預警等，都可以直接復制落地，節省開發和試錯成本。

部署流程示意表：

真實案例：

某消費金融企業借助帆軟(ruan)全流程BI解決方(fang)案，實現了(le)營(ying)(ying)銷、風控、貸后管(guan)理的數據一體(ti)化，業績(ji)同比增長35%，逾期率下降20%。業務部門通過FineBI自助分析，高效(xiao)發現高轉(zhuan)化客戶(hu)群，營(ying)(ying)銷策略(lve)靈活調整，管(guan)理層隨時掌握全局。

推薦理由：

帆(fan)軟解決方案(an)不僅支(zhi)持(chi)銀行(xing)和(he)消(xiao)費(fei)行(xing)業數(shu)字化(hua)轉型(xing)，還能為(wei)零(ling)售貸款營銷和(he)風控提供專業化(hua)、場景(jing)化(hua)的數(shu)據(ju)支(zhi)撐。無論是(shi)數(shu)據(ju)集成、報(bao)表分析、還是(shi)智能預(yu)警，都有成熟的產(chan)品(pin)和(he)大量實(shi)戰(zhan)案(an)例。

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數(shu)字(zi)化(hua)(hua)運(yun)營，不只是“用(yong)上數(shu)據(ju)(ju)”，而是要讓(rang)數(shu)據(ju)(ju)驅動(dong)業務每(mei)一步，業績和(he)風控才能雙贏。帆軟這(zhe)樣的平(ping)臺型(xing)廠商，能幫銀行和(he)消費企業實現從數(shu)據(ju)(ju)洞(dong)察到業務決(jue)策的全流程閉環轉化(hua)(hua)，值得深度體驗和(he)試用(yong)。