在移动支付渗透率超90%的今天，“扫一扫”早已替代刷卡成为主流支付方式，而绑定的快捷支付银行卡更成为银行争夺支付入口的“必争资源”。但对某国有大行分行而言，这场“支付入口争夺战”正面临“投入大、见效慢”的尴尬——全行快捷支付活跃客户占比不足四成，大量潜在支付用户“沉睡”在外部平台（如微信、支付宝绑定的他行卡用户）；更关键的是，该行自有的快捷支付活跃模型因数据维度单一，无法精准刻画用户“何时用、在哪用、为何不用”的动态行为，导致促活营销长期“广撒网”：优惠券、推送资源被低效消耗，大量投入“石沉大海”，激活效率低下。

破局关键：用外部场景数据补全画像，破解“数据孤岛”与“资源浪费”双重困局

要激活“沉睡客户”，核心是精准定位“最可能被唤醒”的高潜力人群，减少无效资源投放。但仅靠银行内部数据，无法覆盖用户在外部平台的支付场景行为，必须寻找外部的数据进行补充，如果通过与运营商等外部行为数据与银行的数据在不出域的情况下进行联邦建模，能够形成对支付活跃度的模型。

然而，直接共享用户隐私数据违反《数据安全法》等法律规定，如何合规整合外部场景数据成为关键。蓝象智联的隐私计算方案提供了破局路径。

技术落地：隐私计算驱动“数据可用不可见”，模型精准度跃升

于是该分行与蓝象智联合作，以“隐私计算”为钥匙，打开了跨场景数据协同的新可能。蓝象智联的核心思路是：在不泄露用户隐私的前提下，融合银行的金融数据与外部合作方的公域数据，构建更精准的基于联邦学习的潜在快捷支付活跃客户提升模型，丰富用户画像，精准定位“可唤醒高潜力客户”。

具体如何实现？蓝象智联的解决方案包含三大关键技术模块：

隐匿求交：精准锁定“可运营客群”，守住隐私红线

银行与外部合作方各有自己的客户池：比如，银行有100万存量银行卡用户，外部合作方有80万本地活跃用户。但双方无法直接交换用户名单——这既涉及隐私，也违反《数据安全法》。

蓝象智联采用隐私集合求交技术（PSI），让双方在“不共享原始数据”的前提下，找出“同时在银行有账户、在合作方有活跃套餐”的重叠客户。技术原理类似“密码学猜数字”：合作方将用户ID加密后传给银行，银行用自己的用户ID列表与加密列表比对，最终只输出“交集用户ID”（如40万用户），全程不暴露任何一方原始数据。

这一技术让银行首次精准锁定了“既有金融账户、又有生活场景行为”的40万“可运营客群”——他们是最可能被唤醒的潜在活跃用户。

纵向联邦建模：融合“金融+生活”双维度特征，模型更懂客户

在锁定可运营客群后，蓝象智联与银行协同构建了一套“安全合规、数据可用不可见”的纵向联邦建模方案：

首先，基于历史数据与业务经验，从银行金融行为与合作方中筛选出对“快捷支付活跃”高预测力的多维特征；

接着，联邦模型直接部署于总行数据多方安全计算平台内，双方数据严格遵循“不出域”原则——银行数据特征在平台内脱敏处理，合作方数据特征加密传输后，双方在平台上“分建子模型、安全融参数”，融合生成“快捷支付活跃潜力分”；

最终，模型输出的潜力值通过总行平台对接分行数据集市，与行内自有潜力值按规则融合，形成更精准的客户评估体系，并精准筛选出数十万“高潜力活跃客户白名单”，为后续营销提供了明确靶心。

整个过程中，合作方的原始数据、银行的原始数据从未离开各自服务器，所有计算均在加密环境下完成——真正实现“数据可用不可见”。

分层分类、精准滴灌：从模型输出到策略落地的全链路赋能

基于联邦模型输出的“快捷支付活跃潜力分”，蓝象智联为该分行定制了“分层分类、精准滴灌”的营销策略体系：将模型筛选出的高潜力客户进一步细分为三类——模型高分优质潜在客户、模型中分潜力客户、模型低分待开发客户。针对三类客群差异化设计运营策略：对高分优质潜在客户匹配“专属激励权益+高频场景资源”强引导；对中分潜力客户通过“场景化推荐+体验活动”定向触达；对低分待开发客户采用“互动激励+贴心提醒”温和唤醒。这一策略体系既依托模型精准定位客户价值，又深度融合金融业务场景，体现了蓝象智联不仅提供隐私计算技术支撑，更能基于对银行业的深度理解，输出“技术+策略”双轮驱动的完整解决方案，助力银行实现从“数据唤醒”到“客户经营”的全链路升级。

成果：隐私计算驱动银行快捷支付客户升级

模型上线后，蓝象智联的隐私计算方案为该分行快捷支付客户运营带来了显著改变：

模型能力跃升：联邦模型精准率提升约百分之二十，显著提升促活客群识别效果；

客户活跃增长：白名单客户中大部分快捷支付活跃度明显改善，绑卡活跃账户规模、活跃率、重点客群活跃率、手续费及交易规模均实现增长，存量绑卡账户活跃率增幅显著；

营销效率优化：通过“千人千面”策略，营销资源投入效率提升，转化效果更趋优化；

合规性获认可：全流程严格遵循《数据安全法》等法规要求，实现“数据可用不可见”，合规性通过行内审计。

结语：隐私计算，让银行“更懂客户”

在移动支付存量竞争时代，银行的快捷支付活跃度提升，本质是一场“基于数据的客户运营能力”的比拼。蓝象智联的实践证明：通过隐私计算技术合规融合场景数据，构建精准的客户画像模型，不仅能唤醒“沉睡”的支付客户，更能以此为抓手，沉淀资金、提升粘性、挖掘高净值客群——这正是银行业在数字经济时代“破局”的关键。

作为隐私计算与数据要素运营领域的头部服务商，蓝象智联已为金融、通信、政务等多行业提供“数据可用不可见”的解决方案。未来，我们将持续深耕隐私计算技术，助力更多机构在合规框架下释放数据价值，让每一次数据协同都成为业务增长的引擎。

来源：蓝象智联