中原银行：基于因果NBA模型的长尾客户精准营销实践

据电子银行网案例介绍，中原银行面向长尾客户构建NBA营销决策体系，以DML双重机器学习估计不同触达渠道对客群AUM增长的干预效应。

DML 双重机器学习的渠道因果干预效应量化。针对 “优质客户天然被高频触达” 的自选择偏差，采用双重残差正交化框架，剥离客户资产、行为等混淆变量的影响，无偏计算 push、短信、AI 外呼、CRM 等各渠道对不同客群 AUM 增长的真实增量效应

系统另用协同过滤预测定期、理财产品的个体转化概率，再将渠道与产品两类结果加权融合，对接行内全渠道数字化营销平台。

通过协同过滤挖掘客户-产品潜在关联，预测不同定期、理财产品的个体转化概率，解决推荐同质化问题。 最终将渠道干预效应概率与产品转化概率加权融合，生成“客户-渠道- 产品”最优组合，并对接行内全渠道数字化营销平台形成决策闭环。