近年来，随着数字化转型的持续推进，商业银行对公业务在数据分析、产品管理、账户模式和服务方式等方面均呈现出更为灵活、智能、敏捷的发展趋势。尤其当银行业务模式加速从“以产品为中心”向“以客户为中心”转变，对公客户画像的重要性日益凸显。为此，商业银行纷纷开始从客户视角出发，收集和整合包括生产经营、投资管理、司法诉讼、外部舆情、信用行为等多维信息在内的海量数据，构建对公客户画像体系。笔者从多年实际工作经验出发，总结梳理了商业银行构建对公客户画像体系的可行路径及应用场景。

对商业银行而言，对公客户画像体系建设首先要整合行内外的各种基础数据，即在获取银行跨条线内部数据和引入多元化外部数据的基础上，深度挖掘客户基础特征、关联关系特征、交易行为特征、金融资产特征、合规经营特征、信用风险特征等信息，并结合数据模型建立高质量客户标签，之后再通过标签组合来筛选特定场景下最为匹配的客户群体，以客户精准画像赋能具体业务场景。对公客户画像赋能框架如图1所示。

图1 对公客户画像赋能框架

在信息挖掘阶段，商业银行通过整合各条线客户信息、产品信息、账户信息等内部数据，结合对公客户的工商、司法、税务、舆情等外部数据，可提炼形成客户工商注册、股权投资、信用状况、经营状况以及财务状况等特征标识，并据此构建对公客户基础标签体系(如图2所示)。结合实际经验来讲，对公客户基础标签大致可分为七个类别。

图2 对公客户基础标签体系

一是客户基础信息，用于识别客户经营信息、工商注册信息、行业信息、股东信息等。二是客户关系信息，用于描述客户实际业务的资金关系、担保关系、集团关系、关联方风险等，以考察客户关联关系的复杂性和多样性。三是银行产品信息，用于描述客户在银行开办业务的情况，以及存款、贷款、现金管理、承兑、理财等已持有产品的交易特征。四是交易行为信息，用于描述客户的行为偏好，通过资金往来明细提炼客户现金流量规律。五是客户洞察信息，用于描述客户在财务报表、资金结算、现金流、抵质押物等方面的资金情况，以分析其还款能力。六是风险偏好信息，用于描述客户授信情况、借贷历史、信用记录，以及银行内外部的信用评级情况。七是客户价值信息，通过对客户利润贡献、潜在价值、合作历史等进行分析，构建相应指标来量化客户的潜在价值。

客户评价标签的核心作用是基于客户基础标签体系，从营销、运营、风控等场景出发，形成面向具体业务的客户评价标签。在对公业务领域，客户标签主要可分为三大类评价模型。第一类是规则类模型，主要通过统计分析运算的方式计算标签值，并集合专家业务规则形成评价标签。例如，在分析客户股权结构时，若客户前三大股东的持股比例超过70%，即可打标为股权集中标签;若持股比例低于30%，则打标为股权分散标签。第二类是决策矩阵类模型，主要通过统计分析运算的方式计算特定场景下客户多维度的行为特征，以及通过排列组合方式来标识最佳决策数据。例如，在营销场景下，结合以往活动经验可设计出基于“潜在营销价值”和“实际创收价值”两个维度的矩阵决策标签(见表1)，并根据标签组合的各种不同情况来判断客户潜在价值，进而形成最具营销价值的潜在客户清单。第三类是预测模型类标签，主要通过决策树、逻辑回归等统计学方法，判断各指标之间的相关性，从而迭代筛选出最具区分力的指标，并根据指标线性组合计算模型结果，预测客户发生某种事件的概率。例如，在贷后风险防控场景下，通过分析客户账户转入转出、同名划转、投融资行为等指标变化情况与客户贷款逾期的相关性，可在筛选关键指标后，通过逻辑回归和极大似然估计法完成对客户逾期概率的预测。

表1 营销场景下的矩阵决策标签案例

基于不同客户的有效基础标签和评价标签，可进一步构建形成对公客户画像，直观展现对单一客户的综合评价。例如，结合客户所属行业、主营范围、集团关系、生命周期等特征，分析其在哪些方面能满足银行的管理需要及投向标准，可构建银行内部的特定目的标签。在此基础上，通过量化组合单一客户的有效标签，并按应用场景和管理需要对客户多维度标签进行汇总，即可形成完整的客户画像。通过客户精准画像的输出，商业银行将能够以客户价值为基础，持续优化客户分层管理，集中优势资源经营高价值客户;同时，结合客户特征标签，还可进一步挖掘特定场景下高潜力客户、高匹配客户的行为偏好，为策略服务开发提供可行参考。

基于对公客户画像，商业银行将可为客户精准匹配合适的产品或服务，进一步提升客户黏性，甚至打破传统“二八法则”带来的经营瓶颈，通过数字化手段实现“千人千面”的个性化服务。结合自身从业经历，笔者重点分享以下两类对公客户画像应用场景。

在客户画像体系下，商业银行可通过对交易特征的归纳总结来重新识别客户群体，并按其共性特征完成客户分层，助力业务人员快速识别目标客户。具体而言，一般可通过账户的交易金额、频次、方向、时段归纳出交易的统计特征，并结合交易用途识别结果，完成单一账户的不同维度打标。在此基础上，通过目标客群与账户的交叉匹配，构建客群分类标准，可归纳形成客户结构性特点。例如，根据交易打标情况区分出企业经营主账户、定期存款户、资金划拨户、小微企业账户、贷款工具户、不活跃账户，再根据一定规则对客户层进行分类匹配，即可完成客户分类定义与特征描述(见表2)。

表2 客户分类定义及特征描述

在实际业务中，通过对各维度标签(或指标)进行模型量化、分类及组合，商业银行将可形成适用于特定场景的对公客户画像(如图3所示)，覆盖客户匹配、产品推荐、需求挖掘、差异化营销等众多领域。例如，在流失客户挽回场景下，商业银行可通过客户行业属性、账户交易、经营信息等数据，挖掘关键特征形成针对特定场景或特定行为趋势的客户画像，并基于客户标签为其匹配适用的挽回策略，辅助客户经理分析客户流失的原因，从而制定下一步行动举措;同时，结合行内产品标签，还可为客户匹配合适的金融产品(现金管理产品、交易银行产品、投资银行产品等)，助力客户经理设计可行的流失客户挽回方案。又如，在高潜质客户挖掘场景下，商业银行可通过客户类型、价值信息、授信情况等标签，快速检索目标客群，并同时从正、负两个维度挖掘客户潜质，制定相应的服务策略。

图3 对公客户画像特定场景应用

综上所述，通过从存款产品、贷款产品、行为偏好、价值创收等维度对客户开展综合评价，进而提炼关键特征、掌握共性规律，商业银行将能形成不同客群的精准画像，之后即可结合具体业务场景，制定有效的客户分层分类管理策略，高效挖掘更多有价值的营销商机。展望未来，随着客户金融服务需求的日趋多元化，对公客户画像体系将成为商业银行对公业务经营数字化转型的重要工具，持续赋能业务高质量发展。