在移動支付滲透率超90%的今天，“掃一掃”早已替代刷卡成為主流支付方式，而綁定的快捷支付銀行卡更成為銀行爭奪支付入口的“必爭資源”。但對某國有大行分行而言，這場“支付入口爭奪戰(zhàn)”正面臨“投入大、見效慢”的尷尬——全行快捷支付活躍客戶占比不足四成，大量潛在支付用戶“沉睡”在外部平臺（如微信、支付寶綁定的他行卡用戶）；更關(guān)鍵的是，該行自有的快捷支付活躍模型因數(shù)據(jù)維度單一，無法精準刻畫用戶“何時用、在哪用、為何不用”的動態(tài)行為，導致促活營銷長期“廣撒網(wǎng)”：優(yōu)惠券、推送資源被低效消耗，大量投入“石沉大?！?，激活效率低下。

破局關(guān)鍵：用外部場景數(shù)據(jù)補全畫像，破解“數(shù)據(jù)孤島”與“資源浪費”雙重困局

要激活“沉睡客戶”，核心是精準定位“最可能被喚醒”的高潛力人群，減少無效資源投放。但僅靠銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)，無法覆蓋用戶在外部平臺的支付場景行為，必須尋找外部的數(shù)據(jù)進行補充，如果通過與運營商等外部行為數(shù)據(jù)與銀行的數(shù)據(jù)在不出域的情況下進行聯(lián)邦建模，能夠形成對支付活躍度的模型。

然而，直接共享用戶隱私數(shù)據(jù)違反《數(shù)據(jù)安全法》等法律規(guī)定，如何合規(guī)整合外部場景數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵。藍象智聯(lián)的隱私計算方案提供了破局路徑。

技術(shù)落地：隱私計算驅(qū)動“數(shù)據(jù)可用不可見”，模型精準度躍升

于是該分行與藍象智聯(lián)合作，以“隱私計算”為鑰匙，打開了跨場景數(shù)據(jù)協(xié)同的新可能。藍象智聯(lián)的核心思路是：在不泄露用戶隱私的前提下，融合銀行的金融數(shù)據(jù)與外部合作方的公域數(shù)據(jù)，構(gòu)建更精準的基于聯(lián)邦學習的潛在快捷支付活躍客戶提升模型，豐富用戶畫像，精準定位“可喚醒高潛力客戶”。

具體如何實現(xiàn)？藍象智聯(lián)的解決方案包含三大關(guān)鍵技術(shù)模塊：

隱匿求交：精準鎖定“可運營客群”，守住隱私紅線

銀行與外部合作方各有自己的客戶池：比如，銀行有100萬存量銀行卡用戶，外部合作方有80萬本地活躍用戶。但雙方無法直接交換用戶名單——這既涉及隱私，也違反《數(shù)據(jù)安全法》。

藍象智聯(lián)采用隱私集合求交技術(shù)（PSI），讓雙方在“不共享原始數(shù)據(jù)”的前提下，找出“同時在銀行有賬戶、在合作方有活躍套餐”的重疊客戶。技術(shù)原理類似“密碼學猜數(shù)字”：合作方將用戶ID加密后傳給銀行，銀行用自己的用戶ID列表與加密列表比對，最終只輸出“交集用戶ID”（如40萬用戶），全程不暴露任何一方原始數(shù)據(jù)。

這一技術(shù)讓銀行首次精準鎖定了“既有金融賬戶、又有生活場景行為”的40萬“可運營客群”——他們是最可能被喚醒的潛在活躍用戶。

縱向聯(lián)邦建模：融合“金融+生活”雙維度特征，模型更懂客戶

在鎖定可運營客群后，藍象智聯(lián)與銀行協(xié)同構(gòu)建了一套“安全合規(guī)、數(shù)據(jù)可用不可見”的縱向聯(lián)邦建模方案：

首先，基于歷史數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)經(jīng)驗，從銀行金融行為與合作方中篩選出對“快捷支付活躍”高預(yù)測力的多維特征；

接著，聯(lián)邦模型直接部署于總行數(shù)據(jù)多方安全計算平臺內(nèi)，雙方數(shù)據(jù)嚴格遵循“不出域”原則——銀行數(shù)據(jù)特征在平臺內(nèi)脫敏處理，合作方數(shù)據(jù)特征加密傳輸后，雙方在平臺上“分建子模型、安全融參數(shù)”，融合生成“快捷支付活躍潛力分”；

最終，模型輸出的潛力值通過總行平臺對接分行數(shù)據(jù)集市，與行內(nèi)自有潛力值按規(guī)則融合，形成更精準的客戶評估體系，并精準篩選出數(shù)十萬“高潛力活躍客戶白名單”，為后續(xù)營銷提供了明確靶心。

整個過程中，合作方的原始數(shù)據(jù)、銀行的原始數(shù)據(jù)從未離開各自服務(wù)器，所有計算均在加密環(huán)境下完成——真正實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。

分層分類、精準滴灌：從模型輸出到策略落地的全鏈路賦能

基于聯(lián)邦模型輸出的“快捷支付活躍潛力分”，藍象智聯(lián)為該分行定制了“分層分類、精準滴灌”的營銷策略體系：將模型篩選出的高潛力客戶進一步細分為三類——模型高分優(yōu)質(zhì)潛在客戶、模型中分潛力客戶、模型低分待開發(fā)客戶。針對三類客群差異化設(shè)計運營策略：對高分優(yōu)質(zhì)潛在客戶匹配“專屬激勵權(quán)益+高頻場景資源”強引導；對中分潛力客戶通過“場景化推薦+體驗活動”定向觸達；對低分待開發(fā)客戶采用“互動激勵+貼心提醒”溫和喚醒。這一策略體系既依托模型精準定位客戶價值，又深度融合金融業(yè)務(wù)場景，體現(xiàn)了藍象智聯(lián)不僅提供隱私計算技術(shù)支撐，更能基于對銀行業(yè)的深度理解，輸出“技術(shù)+策略”雙輪驅(qū)動的完整解決方案，助力銀行實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)喚醒”到“客戶經(jīng)營”的全鏈路升級。

成果：隱私計算驅(qū)動銀行快捷支付客戶升級

模型上線后，藍象智聯(lián)的隱私計算方案為該分行快捷支付客戶運營帶來了顯著改變：

模型能力躍升：聯(lián)邦模型精準率提升約百分之二十，顯著提升促活客群識別效果；

客戶活躍增長：白名單客戶中大部分快捷支付活躍度明顯改善，綁卡活躍賬戶規(guī)模、活躍率、重點客群活躍率、手續(xù)費及交易規(guī)模均實現(xiàn)增長，存量綁卡賬戶活躍率增幅顯著；

營銷效率優(yōu)化：通過“千人千面”策略，營銷資源投入效率提升，轉(zhuǎn)化效果更趨優(yōu)化；

合規(guī)性獲認可：全流程嚴格遵循《數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)要求，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，合規(guī)性通過行內(nèi)審計。

結(jié)語：隱私計算，讓銀行“更懂客戶”

在移動支付存量競爭時代，銀行的快捷支付活躍度提升，本質(zhì)是一場“基于數(shù)據(jù)的客戶運營能力”的比拼。藍象智聯(lián)的實踐證明：通過隱私計算技術(shù)合規(guī)融合場景數(shù)據(jù)，構(gòu)建精準的客戶畫像模型，不僅能喚醒“沉睡”的支付客戶，更能以此為抓手，沉淀資金、提升粘性、挖掘高凈值客群——這正是銀行業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代“破局”的關(guān)鍵。

作為隱私計算與數(shù)據(jù)要素運營領(lǐng)域的頭部服務(wù)商，藍象智聯(lián)已為金融、通信、政務(wù)等多行業(yè)提供“數(shù)據(jù)可用不可見”的解決方案。未來，我們將持續(xù)深耕隱私計算技術(shù)，助力更多機構(gòu)在合規(guī)框架下釋放數(shù)據(jù)價值，讓每一次數(shù)據(jù)協(xié)同都成為業(yè)務(wù)增長的引擎。

來源：藍象智聯(lián)