数字经济已成为撬动各国经济稳步的增长的新杠杆和新动力。在全新的发展环境下，商业银行经营发展既面临严峻挑战，也迎来了加快战略转型，走向数字化、智能化金融经营新时代的重大契机。
从数字化转型趋势看，银行要将数字化转型作为金融供给侧结构性改革的抓手，提高信贷融资可得性和智能化水平，做到金融活水对实体经济的“精准滴灌”。
相对于零售业务，银行对公领域的数字化转型刚起步，机遇窗口期，发展空间大、落地挑战也大：银行对公业务复杂度较高，总分支行三级协同难度大；银行自身积累的客户数据有限，较难指导对公业务；银行内部本身有CRM系统，数字化进程中怎么样做外部科技嵌入 ...
银行向数字化转型过渡的起点不是技术，而是银行根据所面临的经营管理难题，建立正确的企业设计。一家经营管理能力很差的银行进行数字化转型后，仍然是一家糟糕的银行，不过是成了一家糟糕的数字化银行。
本文精选了5家银行（覆盖交行系、农行系、中行系、工行系）对公业务的数字化转型实践，以案例方式拆解大数据技术在商业银行对公业务领域的应用前景——
案例揭示，银行可利用商业大数据技术迅速整合客户多维信息构建精准客户画像，挖掘优质营销名单与有效商机线索指导营销拓客；加快内部营销/风控流程的优化，提升运营效率；持续监控风险动态，严控不良发生。
交通银行某一级分行，在交通银行系统内位居前列，对外营销网点遍布全市。2020年该行即聚焦高新技术企业、专精特新“小巨人”企业融资需求，针对其“轻资产、融资难”痛点，陆续推出多类科技贷、专精特新贷产品。但其业务拓展中面临着：
1，科技公司拓展难：区域内专精特新企业及科技企业，缺乏数据支撑，客户经理也缺乏相关领域专业相关知识，该类企业识别认定难、资信评估难
2，营销协作管理慢：银行网点较多，分行获取营销企业名单后，以往是通过线下（微信、邮箱等传统工具）分配网点和支行客户经理进行线索跟进，有必要进行大量的人工处理和分表，且整个协作流程缺乏流程化管理，上级行对营销执行追踪难、营销效率较低
该行选择启信慧眼数字化风控营销SaaS系统，分行公司部、普惠部、分行营销部、下级支行，共计开通572个账号，通过启信慧眼进行科技公司名单挖掘、定期新增科技认定企业名单梳理，以及分支行营销协作管理。截止目前，该行已通过启信慧眼获取营销名单624259家，每季度导出新增科技认定企业名单，并通过系统来进行初筛后，对下级行下发了16970家潜客名单。
启信慧眼依托大数据技术及汇聚的境内2.3亿家企业等组织机构的超1000亿条实时动态商业大数据，深挖企业科创数据，推出15类垂直细分的科技公司数据库及科创标签体系，并研发“科创评分”指数模型，助力银行精准挖掘、筛选优质科技企业。
针对管理员下发营销线索后，客户经理跟进不及时、管理员难以监督营销过程，日常营销数据统计工作量大等难题，启信慧眼发布【营销协作】模块，可以针对某个营销主题创建营销计划，对线索企业名单直接在线进行下级分发，客户经理营销过程添加跟进记录，上级则可查看跟进详情，并且全流程以营销数据看板形式呈现，辅助营销周报、季报的制作。
中国农业银行-某省分行以“三农金融”为重点，紧紧围绕全省城乡发展重点，全力支持全省能源、交通、冶金、化工、建材、电力、电信、航空、教育卫生、旅游、农业等产业高质量发展，并采用科学技术手段，实现资金精准投放。在三农领域拓展过程中，需解决2大难题：
1，潜客获取难：关注三农产业、乡村振兴领域，但涉农数据来源分散，依赖线下介绍、走访，且农村网点和基层工作人员配置较少，拓客效率极低
2，名单逐级下发耗时耗力：该行下属分支行及营业网点众多，省分行统一下发营销名单至各二级分行，再由各分行进行初筛过滤，线索质量分层，并根据地理位置筛选名单，下发优质名单到下级支行或客户经理。营销初筛及逐级名单下发，均需要数据支撑。
在此背景下，该行省分行信贷管理部牵头采购启信慧眼，为省分行信贷部门、营业部门以及下属10个二级分行共配置223个子账号。截止目前已获取营销名单518771家，并通过营销初筛与名单分发功能，统一了省分行与下级分行的营销筛选标准，打破内部信息壁垒，释放下发操作难度。
启信慧眼聚焦涉农信贷业务场景，推出乡村振兴政策新闻、乡村振兴主题客群、乡村振兴产业、乡村振兴项目、农业经营主体、农业科学技术振兴、乡村振兴农业产业集群等多个专题数据，为银行涉农营销提个数据支撑与数字化工具。
在银行涉农信贷的战略布局中，某些热点涉农产业是银行关注重点：一种原因是银行所处区域具备一定产业优势或当地政策扶持重点产业，另一方银行信贷投放流向与资金质量密不可分，对目标产业的研判分析也是支撑银涉农信贷布局的重点。启信慧眼目前已上线万家公司，其中涉农领域涵盖了农机、农药、绿色食品、乳液、畜牧业、现代农业等多个产业链。
交通银行某二级分行，行内普惠部客户数量众多，有贷户会进行分级管理，重点分级客户一旦新增商机未能及时捕捉，客户流向他行风险极高；在新客营销层，过往该行是通过招投标信息、新企等方式来进行展业，但很多商机并不符合标准要求，比如标的金额过小、信息滞后失效、标的金额过小等，耗费时间进行过滤导致效率低，更关注怎么样找到符合本行产品的真正有信贷需求的商机线索。
分行风险管理部牵头采购了启信慧眼，后续公司金融部、普惠金融部、下级支行等陆续增购账号（累计80+）。主要在用【银行商机营销】模块，通过商机产品模型配置，主动获取区域新增商机拓展12W+条，结合存量客户名单库挖掘到存量客户新增商机1.9W条；并且实现了商机线索直接触达到客户经理层面，便于其第一时间获悉、跟进，提升了整体营销效率。
“产品模型”配置规则，包括发生时间、时间类型、省市地区、所在行业、注册资本、成立时间、企业背景等，系统基于预设规则智能挖掘商机事件，并将其转化为开户/存款/信贷等银行业务信号，提升商机精准度，节省筛选过滤和分析时间。
“营销名单+商机数据挖掘+信贷产品规则模型”进行能力组合，基于存量名单，遵循预设商机挖掘规则，自动挖掘名单企业的新增业务商机，助力存客拓新。
自动推送至APP或客户经理邮箱，实现商机智能触达到人，提升营销效率。推送时间与频次、推送商机类型与名单范围，均支持自定义。
中国银行某一级分行为直属总行管理的一级分行，经营稳健。近年来该行深入研究新兴起的产业领域，支持战略性新兴起的产业发展，完成银行绩效考核占比。在营销力度加大背景下，意向客户总量逐步扩大，需要同步提升贷款客户准入排查手段，升级线上尽调能力，排除伪企业主、资信较差的企业贷款。该行尽调诉求如下——
1，尽调数据量大、整理耗时：贷款企业历史数据量大、种类非常之多分布在不同网站中，人工挖掘需要多平台采集、整理、分析、计算，才能判断隐藏风险，且数据质量没办法保证，难以确认采集到的是否为线，尽调水准不一：不同的业务人员、审批人员，因风控经验不同，尽调水平差异较大，造成准入客户质量层次不齐。
模块，尽责中心、总经理室等有关人员协同使用。主要是通过尽调模块提供的自动化准入、企业尽调、批量尽调、报告中心等能力，对贷款企业实施尽调超2000家，关注空壳指数、抵质押信息、股权穿透、舆情公告等信息，实现了一站式数据调取、统一行内尽调标准、下载尽调报告留档及辅助汇报，大幅节省尽调时间及人力成本，并提升了准入客户质量。
为规避业务人员依赖个人经验决策，准入客户质量参差不齐，加重后续尽调工作量，银行可将企业准入标准沉淀在系统内，通过一套准入规则进行企业准入自动化审批，
启信慧眼从企业的工商信息变更、司法诉讼、经营风险等维度进行风险汇总、整合和展示，帮助审批人员完成企业自身风险扫描，并穿透关联企业/人员风险；支持自定义各类风险信息对应的风险等级，快速进行
。除此之外，还提供了资信尽调、关系尽调、财务尽调、融资借款、关系图谱、市场环境、舆情风险等尽调板块，多维度数据辅助风险判断。
针对批量准入审批场景，启信慧眼支持一键导入5000家企业名单（简称/全称），系统自动进行资质、信用、风险信息挖掘，初筛人能快速筛选过滤空壳企业、吊注销企业、其他高风险企业，筛选出授信风险较低的名单企业。
有贷户，长期以来人工实施风险管理，信息搜集难度大，风险发现不及时。为了查清存量客户的风险动态，银行需要对所有未还款公司进行风险动态监控，每天都需要将存量企业的风险按照不同维度导出，让专人跟进。而每天都需要将存量企业的风险按照不同维度导出，让专人跟进。而每天银行都有客户已还款，该部分名单需要从监控名单中剔除掉。如此操作，工作量之大，缺乏数字化系统支撑，极度耗时耗力。该行信贷管理部、风险部于2022年初采用启信慧眼风控模块实施有贷户风控，根据有贷户业务规模和综合程度分层风控，重点企业实时预警，别的客户定期风险排查。截止目前，已在线W家
综合管理岗或部门管理人员，可在客户名单库中对存量客户预设分组，比如风控部可以“1000万以下有贷户”、“1000万-2000万有贷户”、“2000万以上有贷户”
APP/系统站内消息/邮件/短信/微信等多渠道预警推送到风险管理员及该企业负责的客户经理，大幅压缩了风险事件反馈链条和周期，提升风险处理效率。风险管理员只一定要通过启信慧眼系统“监控事件看板”
立案信息、开庭公告、法律文书、失信被执行、股权冻结等常见司法风险、经营风险、变更风险；同时系统智能生成《风险分析报告》，下载后供风险经理二次加工，减少文案工作量。银行科学技术合作伙伴—启信慧眼
公司部、普惠金融部、小企业金融部、授信审批部、信贷管理部、风险管理部等。
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