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随着金融科技的不断发展，大数据技术将在

金融业得到越来越广泛和深入的应用。商业银行在长期的业务开展过程中积累了大量有价值

的核心数据，特别是客户的信用及行为数据，从而为未来有效利用大数据奠定了很好的基础。

利用大数据对客户信息深度挖掘，在客户拓展、风险识别、主动管理等方面积极探索新的管

理工具和方法，已日益成为商业银行提升核心竞争力的重要手段。本文以某商业银行一级分

行借助技术实现的对公客户画像系统功能为切入点，进一步探讨了客户画像体系的方法及其

应用，重点是通过大数据挖掘分析赋能客户的精准营销和风险预警，旨在为商业银行的客户

结构优化及智能风控探索新的路径。

关键词：大数据；商业银行；对公客户；画像体系

一、商业银行对公客户画像的应用背景

2015年，国务0院出台的《促进大数据发展行动纲要》指出，“数据已成为国家的基础性战

略资源，大数据日益成为推动经济转型和发展的新动力”。2016年，银监会发布《中国银行

业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》，针对大数据的发展，要求银行业要“主动制定

大数据战略，积极建立大数据服务体系，加强数据共享，深化大数据应用，充分发挥数据价

值”。

随着互联网金融服务机构的发展，以个人消费者和小微企业为目标客户群的信贷产品蓬勃发

展，越来越多的商业银行将金融科技发展提升至战略高度，并积极构建基于大数据技术的对

私客户画像体系，助力个人金融、网络金融、银行卡业务等领域的发展和数字化运营。例如，

结合画像和人脸识别技术搭建智能柜台，提升对私客户的服务体验，并通过手机银行APP

等渠道，定向推荐与其投资偏好、消费能力相符的定制产品，提升用户粘性和推广效率；同

时，对非营业时间交易、客户频繁交易等行为进行监测，促进运营精准化。

就对公客户而言，得益于政府支持企业法人公共信用信息的互联共享，获取其生产经营、投

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外部舆情、信用行为等信息的渠道逐渐多样化，对公客户画像也逐步具

备了研究及应用的基础。商业银行构建对公客户画像体系，有助于精准把握企业特征，有效

实施客户分层管理，在贷前、贷中、贷后环节实现更精准的营销和风控。

客户画像技术可以通过整合商业银行跨条线的内部数据，引入多元化的外部数据，描绘客户

全景画像并挖掘客户的内在关联,构建对公客户关联图谱。这可有效疏通银行内部数据不联

通、外部信息不对称、营销及风控缺乏抓手的管理瓶颈。下文将结合某商业银行一级分行客

户画像体系的构建及其应用实例，介绍对公客户画像构建的方法及其实践。对公客户画像体

系的构建过程主要包括以下步骤。

（一）整合客户信息，设定多维度标签

通过整合商业银行内部各条线分散的客户信息，与来自工商、司法、税务、舆情、政府公共

信用信息等外部数据结合，从客户的工商注册、股权投资、信用状况、管理人员资质、运营

管理能力、生产经营状况及财务情况等角度进行提炼，形成对公客户标签。标签具体可分为

以下五类（见图1）：

第一，客户基本特征，包括客户类型、所属行业、客户资质等客户身份特质。

第二，客户关联信息，涉及担保圈情况、合作机构性质、集团关系、关联方风险等信息，用

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第三，客户履约能力，用以考察客户履行合同的实际能力、支付能力。

第四，客户行为偏好，用以考察对公客户的经营行为、交易行为、投资行为、公共行为中存

在的规律或习惯。

第五，客户信用历史，通过行政部门以及司