在移動支付滲透率超90%的今天，“掃一掃”早已替代刷卡成為主流支付方式，而綁定的快捷支付銀行卡更成為銀行爭奪支付入口的“必爭資源”。但對某國有大行分行而言，這場“支付入口爭奪戰”正面臨“投入大、見效慢”的尷尬——全行快捷支付活躍客戶占比不足四成，大量潛在支付用戶“沉睡”在外部平臺（如微信、支付寶綁定的他行卡用戶）；更關鍵的是，該行自有的快捷支付活躍模型因數據維度單一，無法精準刻畫用戶“何時用、在哪用、為何不用”的動態行為，導致促活營銷長期“廣撒網”：優惠券、推送資源被低效消耗，大量投入“石沉大海”，激活效率低下。

破局關鍵：用外部場景數據補全畫像，破解“數據孤島”與“資源浪費”雙重困局

要激活“沉睡客戶”，核心是精準定位“最可能被喚醒”的高潛力人群，減少無效資源投放。但僅靠銀行內部數據，無法覆蓋用戶在外部平臺的支付場景行為，必須尋找外部的數據進行補充，如果通過與運營商等外部行為數據與銀行的數據在不出域的情況下進行聯邦建模，能夠形成對支付活躍度的模型。

然而，直接共享用戶隱私數據違反《數據安全法》等法律規定，如何合規整合外部場景數據成為關鍵。藍象智聯的隱私計算方案提供了破局路徑。

技術落地：隱私計算驅動“數據可用不可見”，模型精準度躍升

于是該分行與藍象智聯合作，以“隱私計算”為鑰匙，打開了跨場景數據協同的新可能。藍象智聯的核心思路是：在不泄露用戶隱私的前提下，融合銀行的金融數據與外部合作方的公域數據，構建更精準的基于聯邦學習的潛在快捷支付活躍客戶提升模型，豐富用戶畫像，精準定位“可喚醒高潛力客戶”。

具體如何實現？藍象智聯的解決方案包含三大關鍵技術模塊：

隱匿求交：精準鎖定“可運營客群”，守住隱私紅線

銀行與外部合作方各有自己的客戶池：比如，銀行有100萬存量銀行卡用戶，外部合作方有80萬本地活躍用戶。但雙方無法直接交換用戶名單——這既涉及隱私，也違反《數據安全法》。

藍象智聯采用隱私集合求交技術（PSI），讓雙方在“不共享原始數據”的前提下，找出“同時在銀行有賬戶、在合作方有活躍套餐”的重疊客戶。技術原理類似“密碼學猜數字”：合作方將用戶ID加密后傳給銀行，銀行用自己的用戶ID列表與加密列表比對，最終只輸出“交集用戶ID”（如40萬用戶），全程不暴露任何一方原始數據。

這一技術讓銀行首次精準鎖定了“既有金融賬戶、又有生活場景行為”的40萬“可運營客群”——他們是最可能被喚醒的潛在活躍用戶。

縱向聯邦建模：融合“金融+生活”雙維度特征，模型更懂客戶

在鎖定可運營客群后，藍象智聯與銀行協同構建了一套“安全合規、數據可用不可見”的縱向聯邦建模方案：

首先，基于歷史數據與業務經驗，從銀行金融行為與合作方中篩選出對“快捷支付活躍”高預測力的多維特征；

接著，聯邦模型直接部署于總行數據多方安全計算平臺內，雙方數據嚴格遵循“不出域”原則——銀行數據特征在平臺內脫敏處理，合作方數據特征加密傳輸后，雙方在平臺上“分建子模型、安全融參數”，融合生成“快捷支付活躍潛力分”；

最終，模型輸出的潛力值通過總行平臺對接分行數據集市，與行內自有潛力值按規則融合，形成更精準的客戶評估體系，并精準篩選出數十萬“高潛力活躍客戶白名單”，為后續營銷提供了明確靶心。

整個過程中，合作方的原始數據、銀行的原始數據從未離開各自服務器，所有計算均在加密環境下完成——真正實現“數據可用不可見”。

分層分類、精準滴灌：從模型輸出到策略落地的全鏈路賦能

基于聯邦模型輸出的“快捷支付活躍潛力分”，藍象智聯為該分行定制了“分層分類、精準滴灌”的營銷策略體系：將模型篩選出的高潛力客戶進一步細分為三類——模型高分優質潛在客戶、模型中分潛力客戶、模型低分待開發客戶。針對三類客群差異化設計運營策略：對高分優質潛在客戶匹配“專屬激勵權益+高頻場景資源”強引導；對中分潛力客戶通過“場景化推薦+體驗活動”定向觸達；對低分待開發客戶采用“互動激勵+貼心提醒”溫和喚醒。這一策略體系既依托模型精準定位客戶價值，又深度融合金融業務場景，體現了藍象智聯不僅提供隱私計算技術支撐，更能基于對銀行業的深度理解，輸出“技術+策略”雙輪驅動的完整解決方案，助力銀行實現從“數據喚醒”到“客戶經營”的全鏈路升級。

成果：隱私計算驅動銀行快捷支付客戶升級

模型上線后，藍象智聯的隱私計算方案為該分行快捷支付客戶運營帶來了顯著改變：

模型能力躍升：聯邦模型精準率提升約百分之二十，顯著提升促活客群識別效果；

客戶活躍增長：白名單客戶中大部分快捷支付活躍度明顯改善，綁卡活躍賬戶規模、活躍率、重點客群活躍率、手續費及交易規模均實現增長，存量綁卡賬戶活躍率增幅顯著；

營銷效率優化：通過“千人千面”策略，營銷資源投入效率提升，轉化效果更趨優化；

合規性獲認可：全流程嚴格遵循《數據安全法》等法規要求，實現“數據可用不可見”，合規性通過行內審計。

結語：隱私計算，讓銀行“更懂客戶”

在移動支付存量競爭時代，銀行的快捷支付活躍度提升，本質是一場“基于數據的客戶運營能力”的比拼。藍象智聯的實踐證明：通過隱私計算技術合規融合場景數據，構建精準的客戶畫像模型，不僅能喚醒“沉睡”的支付客戶，更能以此為抓手，沉淀資金、提升粘性、挖掘高凈值客群——這正是銀行業在數字經濟時代“破局”的關鍵。

作為隱私計算與數據要素運營領域的頭部服務商，藍象智聯已為金融、通信、政務等多行業提供“數據可用不可見”的解決方案。未來，我們將持續深耕隱私計算技術，助力更多機構在合規框架下釋放數據價值，讓每一次數據協同都成為業務增長的引擎。

來源：藍象智聯