在银行业零售转型持续深化的背景下，如何盘活数据要素、挖掘中高端客户价值，已成为金融机构提升核心竞争力的关键命题。江门农村商业银行股份有限公司（以下简称“江门农商银行”）成功获得数据知识产权登记的“中高端客户资产提升算法模型数据集”（登记号：SZ2025120009117.8），以其在数据整合、算法建模与场景落地方面的系统性创新，为银行业探索数据资产化提供了可复制的“江门范本”。

一、破局立新：构建全域融合的数据基座

当前，银行业零售金融面临同质化竞争加剧、客户忠诚度下降等挑战，传统客户经营模式依赖人工经验，存在资源分配效率低、需求识别滞后等痛点。江门农商银行率先打破数据孤岛，全面整合核心业务系统、客户关系管理、信贷、信用卡、理财、保险等关键业务系统数据，深度挖掘客户基本面、资产状况、投资偏好、资金需求等多维信息，构建360度全景客户画像体系。

通过打通分散在不同业务条线的数据壁垒，形成标准化、结构化的数据资产，不仅夯实了数据治理基础，更实现了从“经验驱动”向“数据驱动”的经营模式跃迁，为精准量化客户价值潜力奠定了坚实的“数据基座”。

二、算法赋能：打造精准高效的智能预测引擎

针对中高端客户资产提升潜力识别难题，江门农商银行创新运用XGBoost算法，分层分级界定潜力客户资产提升阈值，通过网格搜索与交叉验证技术优化超参数，显著提升模型泛化能力。针对样本不均衡问题，利用采样技术调整样本分布，确保模型对稀缺样本的识别灵敏度。

通过模型拟合与概率转换，将输出转化为0-100分的标准评分体系，直观反映客户资产提升概率。该模型在跨时间样本验证集上达成AUC超0.87的性能指标，并创新实现特征贡献度量化，将“黑箱”算法转化为业务可读的策略依据，使一线客户经理既能获知预测结果，更能掌握关键驱动因素，有效解决了金融行业普遍面临的”模型不可解释”难题。

三、场景落地：形成知行合一的智能营销闭环

依托算法模型输出的客户评分，江门农商银行结合客户画像标签体系，将中高端客群细分为多类型子客群，并为每类客群差异化定制资产配置方案。通过客户关系管理系统与网格化营销系统，构建“模型筛选-策略匹配-触达执行-效果反馈”的数字化营销闭环，实现策略直达客户经理端。

同时建立模型自优化机制，根据营销反馈数据持续迭代特征工程与算法参数，确保运营策略的精准高效。这种“数据洞察-业务策略-执行反馈”的全链路打通，有效解决了金融机构在客户经营中面临的数据割裂、策略脱节等核心痛点。

四、成效显著：数智化转型释放可观经济价值

该数据知识产权的落地应用，为金融机构客户经营管理和权益配置提供了全面支撑。在本年度“开门红”营销活动中，该数据集在试点支行的客群转化率达到传统业务规则圈客方式的2.17倍，客均资产提升10.71万元，整体推广后带动全行资产规模增长1.68亿元，单次触客所带来的资产提升转化能效为传统方式的1.47倍，显著提升了一线服务效能与资源利用效率。

此次登记不仅实现了数据资产的法律确权，更为后续数据许可、交易、质押融资等市场化运作提供了权属保障，探索出银行业数据从“资源”向“资产”再到“资本”转化的可行路径。

五、示范引领：为金融业数智化转型提供范式参考

该案例积极响应中国人民银行《金融科技发展规划（2022-2025年）》及银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中关于“数据能力建设”的部署，通过整合多维客户数据、构建标准化数据资产，提升数据治理水平与要素价值挖掘能力。同时，通过数据资产化与价值转化，充分体现了数据知识产权在推动数据要素价值释放中的关键作用，以数据驱动“新质生产力”，为金融机构探索数据资产应用提供了有益参考。从数据整合、算法建模到场景落地，江门农商银行的这一实践，不仅为自身业务增长注入了新动能，也为银行业乃至更广泛领域的数据知识产权运用探索出一条标准化路径。

                                                         （供稿：江门农商银行）