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金融科技的蓬勃发展和银行数字化转型的不断深入，促使人工智能技术在银行业务中的应用越来越广泛。金融业务需要大量的数据分析和处理工作，人工智能技术可协助银行实现客户服务、产品营销、欺诈检测、风险管理等业务领域智能化，降本增效，增强客户体验。

在营销场景，如何优化银行的营销策略，以更好地服务客户需求，是当前银行业面临的重点挑战。

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近日，中国银行某省分行与循环智能合作，通过自然语言处理技术（NLP）助力业务部门为业务营销沟通对话中的客户画像打标，拓展客户画像维度、完善客户画像体系，助力个人数字金融部、信用卡中心等多部门个性化的营销策略，赋能业务发展。

客户画像是精准营销的重要基础，通过对客户信息的多角度分析，形成对客户的日常工作、生活、购买行为、兴趣爱好等详细描述。相较于NLP语义画像平台，传统的客户画像方法主要基于客户基本信息、交易历史、资产负债等统计数据，难以全面反映客户最新情况。但NLP技术的发展，让我们可以利用对话数据进行分析，挖掘更全面、动态的客户画像，更好地了解客户需求和偏好，为精准营销提供更有力的支持，提高客户忠诚度和黏性。

该省分行的NLP语义画像平台正是基于这一技术而打造。 平台可以通过全面分析包括机器人外呼、坐席外呼、热线电话的呼入数据、企业微信数据、App在线沟通等全渠道语音和文本对话数据，对客户的话语和语言表达进行智能分析，抽取关键语义点和情感信息，全面挖掘客户的基本信息、偏好信息、异议信息等内容，形成客户语义画像模型，为业务部门补充更为精准、全面的客户画像体系。

不仅如此，NLP语义画像平台还可以对客户正向和负向反馈内容进行自动化挖掘，帮助客户经理进一步掌握客户的关注点，推出更有针对性的营销策略和方案。

在远程银行和电话银行的营销场景， 通过 NLP语义画像平台挖掘的客户画像与银行已有的客户画像沉淀拼凑在一起，形成更丰富和完整的客户立体画像体系。客户经理可根据单个画像或者多个画像组合，快速搜索查看具体画像对应的客户情况； 在信用卡业务场景， NLP语义画像平台可以帮助银行构建完整而精准的个人信用评估模型，从而更好地预测借款人的信用风险。并通过深入挖掘借款人的网络信用数据和社交媒体数据，并结合银行已有的信用评分模型，NLP语义画像平台可以为信用卡风控提供更全面而精准的数据分析。从而能够更好地辨别借款人的风险，构建完善的信用分析体系，降低授信风险。

后续，该省分行将逐步把NLP语义画像平台集成和应用到更多场景建设中，持续助力产品创新、服务优化，改善客户体验，推进数字化和智能化建设工作。