数字化时代银行贷款客户获取策略与风险识别模型研究

罗健仪

      【摘要】随着数字技术迭代加速，银行业态随之重塑。本文聚焦贷款业务的线上获客与风控模型，探讨如何借助大数据与人工智能拓宽获客渠道、优化客户体验，并构建更精细的评估体系。结果表明，数字化获客能够压缩运营成本、拓展服务范围；依托机器学习与行为数据的风控模型可提高审批精度与速度。文章还梳理了实践中的难点，建议打通多源数据并增强模型可解释性，为银行在转型过程中兼顾风险与收益提供思路。
      【关键词】数字化银行；客户获取；风险识别；机器学习；大数据风控
引言
      近年来，数字技术的加速渗透为传统银行同时打开了机会窗口与风险闸门。互联网金融平台重塑了客户的金融行为模式，迫使银行在获客与风控两端同步升级。依赖网点和人工的旧流程已无法跟上市场节奏，银行唯有借助数字化手段重新设计客户触达与风险识别机制。聚焦贷款业务，厘清获客策略的创新方向与风控模型的优化路径，兼具学术价值与现实紧迫性。本文梳理数字化贷款在客户获取与风险识别方面的最新实践，剖析现存短板，并给出可落地的改进建议，为银行在激烈竞争中稳健前行提供参考。
一、数字化时代银行贷款客户获取策略的变革
      （一）数字化获客的核心策略
      1. 线上渠道建设与场景嵌入
      银行不再满足于把线下流程搬到线上，而是着手营造沉浸、连贯的数字服务体验。手机银行 APP 由交易工具升级为综合金融服务中心：界面更简洁，申请步骤被压缩（如信息预填、拍照 OCR 识证），进度还能实时追踪，转化率随之提升。更深层次的改变是“场景金融”。借助 API 和 SDK，银行可将贷款产品直接嵌入合作方生态，如购车平台可跳分期，装修网站可办家装贷，ERP 或财税软件里则藏着供应链融资、税务贷入口。
      2. 大数据精准营销
      （一）数字化获客的核心策略
      1. 线上渠道建设与场景嵌入
      银行不再满足于将线下流程简单迁移至线上，而是着手营造沉浸式、连贯的数字服务体验。手机银行 APP 从交易工具升级为综合金融服务中心：界面更加简洁，申请步骤得以压缩（如信息预填、拍照 OCR 识别证件），进度还能实时追踪，转化率随之提升。更深层次的变革是“场景金融”。借助 API 和 SDK，银行可将贷款产品直接嵌入合作方生态，例如购车平台可跳转分期，装修网站可办理家装贷，ERP 或财税软件里则隐藏着供应链融资、税务贷入口。
      2. 大数据精准营销
      数字化获客能否取得成效，关键在于数据能否被充分挖掘利用。银行先将行内流水、资产、行为日志等数据拼成底图，再接入工商、司法、税务、社交等合规外部信息，拼出一张 360°客户全景图。随后运用机器学习进行客户细分与需求预判：信用卡月月有差旅记录、对公账户现金流平稳的，系统会提示“经营贷”；手机银行反复查询房产估值的，则会弹出“抵押消费贷”优惠。这种数据驱动的主动触达方式，响应率远高于盲打电话或群发短信，也能让客户在恰好需要时获得资金，客户满意度和黏性随之提升。
      3. 社交化与内容营销
      信息过载使得硬性广告的效果越来越差。银行转而学习互联网公司的做法，用有价值的内容换取客户的信任与情感。在抖音、视频号里，通过短视频或直播讲解征信、小微政策、企业理财等内容；在微信公众号、知乎上推送行业深度解读；客户经理和专家进入创业者或跨境电商的垂直群实时答疑。这种悄无声息的陪伴将银行从“出钱方”转变为“贴身顾问”，先长期陪跑，等融资需求出现，客户第一时间想到的就是该银行。
      4. 生态合作与开放银行
      开放银行理念正在重塑获客逻辑。借助标准化接口，银行将数据与服务安全地嵌入第三方场景，由此衍生出两条路径：一是“引进来”，让科技公司或垂直平台将贷款产品直接搬进自家应用，借助其流量与场景一次性批量转化用户；二是“走出去”，将金融能力嵌入产业互联网平台，为核心企业及上下游提供链式融资，或与地方政府、园区合作，在管理后台一站式服务企业。这种生态化打法跳出了银行自有渠道的局限，在产业链和区域集群中实现规模化获客，且交易背景真实、数据完整，客户质量普遍较高。
      （二）数字化获客的成效与挑战
      数字化获客策略落地后，成效已清晰显现。成本方面，线上自动化将人工和线下支出压到最低，单个客户获取费用仅为传统方式的零头，审批时间也从几周压缩到分钟。客群方面，过去难以触达的长尾用户如今被纳入服务范围，普惠金融得以进一步推进。体验方面，7×24 小时不打烊、全程手机操作、推荐千人千面，正好契合当下客户对即时性与个性化的双重期待。
      然而，新的挑战也随之浮现。首先，数据采集与使用的红线不断提高，《中华人民共和国个人信息保护法》等法规要求银行在营销环节必须取得用户的明示同意，在业务创新与合规成本之间寻找平衡的难度大幅增加。其次，头部银行与金融科技平台对线上场景和流量的争夺愈发激烈，优质流量价格节节攀升，营销投入产出比受到挤压。再次，线上申请的便利性可能吸引高风险客户批量涌入，能否在前端精准拦截欺诈人群与过度负债者，避免平台沦为高风险客群洼地，是对风控模型的直接考验。最后，数字化获客需要科技、业务、风险三条线深度协同，打破部门壁垒，同时要求员工兼具数据思维与运营能力，组织层面的变革往往比技术落地更具挑战性。
二、贷款风险识别模型的数字化演进
      （一）数字化风险识别模型构建
      1. 多维度数据源整合
      数字化风险识别的第一步，是跳出传统征信的狭窄视野，拼出一张全景数据图。银行在合规与隐私红线内，把内部与外部、静态与动态的多源信息串联起来：个人刷卡与对公流水透露消费和经营习惯，设备指纹与上网日志用于反欺诈和身份核实，增值税发票、纳税与海关记录折射企业持续经营能力，涉诉和处罚信息则提示潜在法律隐患。清洗、关联、融合这些异构数据后，银行就能为“白户”或报表简陋的小微企业描绘出一幅实时更新的信用行为立体画像，给精准风险评估备足原料。
      2. 机器学习模型的应用
      高维且非线性的海量数据让传统统计手段捉襟见肘，机器学习顺势成为银行风控的中枢。逻辑回归、随机森林、GBDT 与深度神经网络被组合成模型矩阵，贯穿整个风控流程。以申请评分卡为例，GBDT 或 XGBoost 这类集成模型既能给出高精准度的违约概率，又能输出特征重要性，自动捕捉变量间复杂的交互关系。由此，系统可在毫秒级完成审批并定价，风控人员则依据重要性排序迅速定位关键风险因子，迭代策略。规则驱动的经验判断随之让位于数据驱动的智能预测，风控范式完成升级。
      3. 实时动态监控
      数字化风控把风险管理从静态的贷前审批延伸到覆盖贷后全周期的动态监控。依托 Apache Flink、SparkStreaming 等流式计算框架，银行可在毫秒级延迟内持续跟踪放款后客户的账户交易、资金流向与还款表现。系统内置一套基于行为画像的预警规则与模型，一旦捕捉到异常——如经营贷资金违规流入股市、借款人账户被司法冻结或月收入流水陡降——便立即推送预警。实时监测把“早发现、早预警、早处置”落到操作层面，使风控动作由事后催收前移到事中干预，显著提高了资产保全的主动性。
      4. 图计算与关系网络分析
      面对团伙欺诈和关联风险日益复杂的局面，风控领域开始引入图计算。客户、企业、设备、地址、电话号码等被抽象为节点，担保、交易、控股、社交等互动则映射为边，由此形成一张庞大的异构关系网络。借助社区发现、中心性度量或路径搜索等算法，银行能够发现潜伏的关联：看似毫无交集的申请人可能共用同一设备或通讯录，从而暴露欺诈团伙；盘根错节的企业担保圈也能被拆解，提前锁定核心节点失效后可能触发的连锁违约风险。图分析跳出了单点客户评估的框架，从网络全局捕捉系统性风险，已成为识别新型、隐蔽风险的关键手段。      
      （二）模型应用中的关键问题
      数字化风控模型显著提高了识别精度，但在大规模落地时仍面临多重棘手难题，需要谨慎处理。首要障碍仍是“垃圾进、垃圾出”。外部数据在准确性、时效性和连续性上难以完全达标，虚假发票、刷单流水等污染会直接诱发模型误判，因此必须配套严格的数据治理与质量监控机制，才能让模型真正生效。其次，以深度学习为代表的复杂模型常被贴上“黑箱”标签，内部审计、监管机构甚至被拒客户都难以理解其决策路径，公平性审查、合规披露和客户投诉风险随之上升。引入 LIME、SHAP 等可解释人工智能工具，并构建“白盒”与“黑盒”协同的混合风控体系，已成为行业共识。
三、客户获取与风险识别的协同优化
      （一）采取“获客即风控”策略
      “获客即风控”把风险管理推到最前端：在营销触达和申请入口就嵌入轻量级筛查模块，把风险挡在源头。客户一点广告或打开申请表，系统立刻调用设备指纹、行为生物特征和黑名单，先筛一轮。若发现同一设备短时间内频繁换身份提交，便实时拦截或转人工复核。这样做首先省钱，大量低质和欺诈申请进不了正式流程，后续审核压力骤降；其次不打扰真实客户，流程顺滑；再者，拦截数据回流模型，帮系统捕捉新欺诈手法。风控由此从成本中心变成与业务共创价值的环节。
      （二）制定差异化定价与额度策略
      数字化风险模型给出精确评分并划分客群后，银行得以摆脱“一刀切”定价，转向因人而异的风险定价和动态额度管理。系统把信用得分、收入稳定性、负债水平及行为数据一并纳入，再映射到具体的产品参数。评分最高的优质客户——公务员、头部企业员工、资产健康的小微企业主——会自动获得优惠利率、更高额度和灵活还款方案，借此锁定忠诚度并拉长生命周期。中等风险者执行标准定价与额度，在收益与风险间保持平衡。刚过审批但风险仍高的借款人，则面临利率上浮、额度下调、追加担保或期限缩短的状况，以补偿潜在违约损失。这种精细策略让收益与风险同步对应，提升资产组合回报；同时，以“好客户得实惠”的显性信号激励存量客户维护信用，也吸引外部优质客群，最终形成可持续的业务生态。
      （三）构建闭环反馈机制
      数字化协同的真正活力，来自一条能自我学习、持续演进的“数据—决策—反馈”增强回路。贷后客户的真实表现——逾期、提前结清、额度使用率、交叉购买等——构成了最稀缺的“标注数据”。它们必须即时、系统地回流到两个核心环节：首先，回流至获客渠道评估体系，为每个入口（合作平台、投放媒介、场景触点）计算客户质量指标，如逾期率、综合收益，并据此动态调配营销预算，把资源倾向高质渠道，从源头优化客群结构；其次，回流至风险识别模型，成为下一轮训练样本。通过持续监测模型在真实场景中的区分度与稳定性，再用最新贷后数据重新训练，模型得以随市场与风险形态同步更新，维持预测精度与领先性。
四、结语
      数字化浪潮正在重塑银行贷款业务的生态格局。本文通过系统分析指出，银行需积极构建以数据驱动为核心的客户获取网络，并依托机器学习等先进技术打造精准、敏捷的风险识别模型。成功的数字化转型不仅在于技术应用，更关键的是实现获客策略与风控模型的有机协同，在拓展市场的同时坚守风险底线。展望未来，随着数据治理体系的完善与人工智能技术的深化，银行贷款业务将更加个性化、智能化。银行机构应持续加强技术投入与人才储备，积极探索合规与创新相平衡的发展路径，方能在数字金融新时代稳健前行，最终实现服务实体经济与自身高质量发展的双重目标。
参考文献
[1] 方冉 . 基于集成学习的银行贷款潜在客户转换研究 [D]. 大连理工大学 ,2023.
[2] 韩昊彤 . 政策性银行对公贷款高价值客户预测与贷款策略研究[D]. 北京邮电大学 ,2023.
[3] 丁加鹏 .N 银行兴庆支行贷款客户关系管理研究 [D]. 宁夏大学 ,2021.