隐私计算赋能营销，精准画像，高效提升转化率
银行每天数十万笔进件，人工坐席仅能服务数千笔量级，营销成本高且转化效率低下。
门槛低、保额高的保险产品受众群体广泛，对全量用户营销成本高，无法精准识别优质客户。
缺乏多维度数据支撑投保客户风险评估，无法在短时间内对有意愿、风险低的客户进行精准营销。
缺乏有效数据支撑识别客户意愿，无法实现真正需求与营销的深度匹配。
引入互联网数据，通过隐私计算平台构建投保意愿模型和风险评估模型，识别投保意愿高、出险风险低的客户；对进件进行人工坐席、智能语音、短信平台等差异化营销，转化率提升3.5倍。
通过隐私计算引入互联网数据，建模数据维度达2000多个，模型AUC从0.61上升至0.73；整合运营商、银联等数据，实现360用户画像精准刻画。
通过隐私计算平台对全量客户群体构建投保意愿模型，识别投保意愿较高客户，避免个人数据出域的合规风险，整体营销转化率提升2.5倍，出险率降低30%。
根据用户风险承受能力、购买习性、产品属性等维度综合分析，通过隐私计算联合多方数据实现真正需求与营销深度匹配，数据不出库即可完成个性化推荐建模。
