运用数据与机器学习技术，推动营销与风险管理的变革
一家贸易信用保险行业领军企业希望推进数据转型。Ekimetrics 协助其梳理了数据能力建设路径，优化了风险模型的准确率，并为销售与市场团队提供了新的决策支持工具。
解决方案
客户挑战
- 启动数据转型，覆盖公司各业务线
- 优化风险管理体系
- 提升客户获取与留存效率
解决方案
- 制定数据战略
- 覆盖欺诈检测、客户留存、客户获取三大方向
- 搭建集团共享数据实验室
项目成果
- 明确数据能力建设方向
- 优化销售线索管理流程
- 实现客户流失预警
Challenge
我们的任务是协助一家贸易信用保险领域的领军企业推进数据转型，核心目标包括：
- 在全公司范围内识别最有价值、最具影响力的应用场景，兼顾短期与长期目标
- 让数据科学方法论与业务目标有效衔接，重点围绕风险管理和市场营销部门推进，确保转型实效
- 基于 ROI 分析，为风险与营销两大职能筛选并推进合适的应用场景
Our approach
我们采用了内部研发的“快速诊断”方法，召集各业务部门的相关负责人，共同梳理高价值应用场景。在此基础上，我们筛选出最具 ROI 潜力、也最具代表性的案例，并为风险管理部门和销售市场团队制定了完整的数据规划。
随后，我们对这些优先用例进行了深入开发。在此过程中，识别出欺诈检测、风险模型优化、客户获取与留存是最大的价值洼地。
为推进这些工作，我们首先明确了初期执行和后续规模化所需的先决条件，评估了现有数据生态（包括IT遗留系统、技术资产、团队数据成熟度等），并进行了对比分析。
在条件允许的情况下，我们优先利用和升级客户现有的工具与平台；同时，也根据实际需要新建了部分内部能力，为长期规模化优化奠定基础。具体而言，我们帮助客户搭建了集团级数据实验室，以提升整体运营效率。
Outcome
在数据转型项目中，数据分析能力既是基础保障，也是可长期沉淀的资产，能够持续提升业务效率和盈利能力。
在此次保险客户的数据转型中，我们推动了高管团队围绕集团数据架构的协作并达成共识。这一战略性视角确保了数据发展途径与公司长期目标保持一致。
我们注意到，销售线索管理效率低下，原因在于数据素养不足、流程与需求不匹配，以及对客户行为缺乏清晰的了解。
针对这些问题，我们首先提供了优化线索与客户关系管理的解决方案，随后将重心转向风险最高客户的留存（即流失概率最大的客群）。这些方案改变了保险团队的日常工作方式，在决策中引入了数据洞察。团队因此能够从“一刀切”模式转向更精细、更分层的客户管理方式，集中资源应对高风险客群，最大化业务影响。
为了让这套数据驱动方法在业务线和保险专家中真正落地，我们部署了一套基于序列建模的流失检测与预警工具。该工具让分析结果更容易理解和获取，显著地提升了跨部门的采用率。
通过将保险行业专业知识、客户流程、客户行为洞察与数据科学方法深度融合，我们帮助客户将风险模型的准确率提升了25%。
我们对业务优先的数据解决方案的坚持，使我们能够与各方顺畅沟通——从管理层到一线业务用户，再到数据分析师，形成统一协作。
