CRM系統:數據挖掘在商業銀行CRM 中的應用研究

數據挖掘在商業銀行CRM 中的應用研究 蔡振玉 (中南財經政法大學信息學院武漢 430060) 摘 要: 銀行建立以客戶為中心的服務體系, 對于維系老客戶，爭取新客戶，挖掘黃金客戶，增強市場競爭能力有重要的意義。數 據挖掘的一個主要作用是進行客戶的信息整合，揭示出潛在的關聯性和規律，為決策者提供例行報告，進行客戶細分和溝通，對 客戶行為異常分析，為客戶提供個性化服務，從而提升銀行的盈利與競爭力。 關鍵詞:數據挖掘 商業銀行 客戶關系管理 中圖分類號:TB2 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2007)04(b)-0008-02 CRM（Customer Relationship Management)， 即客戶關系管理是現代管理科學 與信息技術結合的產物。CRM 是企業為實 現信息化運營目標所創造和使用的軟、硬件 系統集成技術和管理方法、解決方案的總和。 而數據挖掘則是20 世紀末產生的信息技術， 它是指從大量數據集中抽取隱含的，潛在的， 有用的信息的方法和過程。其融合了數理統 計，人工智能，可視化技術，數據庫技術和計 算技術等，最終目標是發現有價值的知識，為 管理，決策和科學研究提供有利參考和依據。 數據挖掘是建立在對數據深刻認識的基礎上， 對數據內在本質的高度抽象和概括，是對數 據認識從感性到理性的升華。隨著金融體制 改革的日益深入，各家商業銀行為了保持高 水準的客戶獲取和保持率，并維持可贏利性， 經常要擴展和現有客戶的關系、降低行銷費 用等。這就需要對基于數據倉庫的CRM 系 統進行更深入的數據挖掘,這時數據挖掘技術 的使用便成為銀行 CRM 系統制勝的關鍵。 1 數據挖掘與商業銀行CRM 1.1 商業銀行ＣＲＭ采用數據挖掘技術的必要 性 商業銀行實施ＣＲＭ的目標是了解客戶 需求，憑借老客戶,提高客戶忠誠度；找到真 正的盈利客戶，提供有針對性的服務；尋求新 客戶，挖掘客戶的潛在價值。要實現以上目 標，必須借助于數據挖掘技術。因為數據挖掘 是一種高層次信息處理技術，它能夠充分利 用客戶資料，發現潛在的，有用的規則和模 式，在可戶群體的分類，客戶價值評估和行為 預測等方面具有獨特的優勢：⑴ 有助于銀行 客戶資源的開發，有助于集成客戶的各種信 息，組成統一的客戶視圖；⑵ 有助于銀行 進行時常細分，開發新產品，拓展新市場，獲 取“深度效益”；⑶ 有助于銀行了解自身經營 狀況，為銀行經營決策提供支持；⑷ 有助于 銀行防范風險。 1.2 在銀行CRM 中運用數據挖掘的關鍵問題 分析 在銀行C R M 中進行數據挖掘分析時, 只 有結合銀行C R M 的特點解決好一些關鍵問 題, 才能真正提高銀行收益率。 首先必須建立統一的中央客戶數據庫， 以提高客戶信息的分析能力。銀行要考慮自 身價值取向和市場定位，在目標明確之后，還 要考慮項目實施的可能性，是否有足夠的、合 適的數據可用于分析并能得出理想的、有價 值的結果。潛在客戶的數據是相當缺乏的，因 為他們尚不是實際的客戶。要使得數據有用, 還需要利用外部供應商購買來的額外的人口 資料來擴充現有資料。 目標選定以后，關鍵的一步就是變量的 選擇。根據收集到的信息，依據客戶給銀行帶 來的收益，以及銀行為維護客戶交易及客戶 關系所付出的成本，計算考核該客戶對銀行 的貢獻—客戶貢獻度，作為劃分銀行大客戶 的依據，將會取得很好的結果。 初步的評定之后，還必須對此項工作的 成本和收益做個初步的評估。這一步工作是 很重要的，因為進行各項研究的最終目的都 是為了提高銀行的利潤率。離開了這一目 標，任何研究都是沒有必要的。 分析開始時從數據庫中收集與客戶有關 的所有信息，包括客戶個人信息(年齡、受教 育水平、收入等) 、交易記錄(最近的收支情 況、消費次數和信用等級等)，進行建模，用 數據挖掘的一些算法(如統計回歸、邏輯回歸、 決策樹及神經網絡等) 對數據進行分析，導出 數學公式，用來對客戶將來的行為進行預測 分析。在這里，對數據挖掘的算法的選擇是關 鍵的一步，需要結合各個算法的優缺點和實 際的情況進行選擇。 另外，良好的內部溝通協調及員工的培 訓也是很重要的，它能確保計劃實施時內部 組織與流程得到相對應的調整，推動客戶管 理涉及策略與流程的改變。 1.3 數據挖掘在ＣＲＭ中具體應用的五個階段 第一階段，加載客戶賬號信息。這一階 段主要是進行數據清理，消除現有業務系統 （如存款，貸款，信用卡，外匯等）中有 關客戶賬戶數據不一致的現象，將其整合到 中央市場客戶信息庫，建立以客戶為中心的 數據倉庫基礎環境。銀行各業務部門對客戶 有統一的視圖，可以進行相關的客戶分析， 如客戶人數，客戶分類，基本需求等。 第二階段，加載客戶交易信息階段。這一 階段主要是把客戶與銀行分銷渠道的所有歷 史交易數據，包括柜臺,ＡＴＭ，信用卡，匯 款，轉賬等，加載到中央市場客戶信息庫。這 一階段完成后，銀行可以分析客戶使用分銷 渠道的情況和分銷渠道的容量，了解客戶，渠 道，服務三者之間的關系。如銀行可以了解到 在某個地區ＡＴＭ交易額有增大的趨勢，響 應地做出在該地區增加ＡＴＭ數量的決策。 第三階段，模型測評。這是為客戶的每一 個賬號建立利潤評測模型，需要收入和成本 的確定金額，因此需要加載會計系統的財務 數據到中央數據庫。這一階段完成后，銀行可 以從組織，可戶和產品三個方面分析利潤貢 獻度。如銀行可以依客戶的利潤貢獻度安排 合適的分銷渠道，模擬和預測新產品對銀行 的利潤貢獻度等。 第四階段，優化客戶關系。銀行應該掌握 客戶在生活，職業等方面的行為變化及外部 環境的變化，抓住推銷新產品和服務的時機。 這需要將賬號每天發生的交易明細數據，定 時加載到中央數據倉庫，核對客戶行為的變 化。如有變化，銀行則利用客戶的購買傾向模 型，渠道喜好模型，利潤貢獻模型，信用和風 險評測模型等，主動與客戶取得聯系。 第五階段，風險評估和管理。銀行風險 管理的對象主要是與資產和負債有關的風 險，因此與資產負債有關的業務系統的交易 數據要加載到中央數據倉庫；然后，銀行應 依照不同的期間，以數學模型分析和模擬計 算利率敏感性資產和負債之間的缺口，知道 銀行在不同期間資本比率，資產負責結構， 資金情況和凈利息收入的變化。 這一階段的完成，標志著銀行已經實現 了以客戶為中心的個性化服務數據倉庫，可 以有效地進行客戶關系管理，實現銀行收益 最大化。 2 華夏銀行CRM 案例 2.1 系統需求的確定 隨著銀行業壟斷的打破和公平商業競爭 環境的形成，以及W T O 臨近和具有強大實 力的外資銀行進入國內金融服務市場的威 脅，使當前的銀行金融服務面臨前所未有的 挑戰，如何能有效地變被動服務為主動服 務，如何能在平凡的金融服務中做出特色， 以客戶為中心開展各項服務工作，有效的吸 引和保留客戶，是各家銀行管理層一直關注 并提升到相當程度上來認識和解決的問題。 華夏銀行也同樣面臨著這個嚴峻的挑 戰。華夏銀行希望通過C R M 系統的應用， 達到改進銀行管理，提高企業競爭力的目 的，他們認為銀行業的企業競爭力主要表現 為：客戶忠誠度，商業價值，運作風險， 運作成本。基于以上基本原則的考慮，華夏 銀行對其C R M 系統提出以下具體要求：⑴ 客戶資料管理- - 將零散、非集成的客戶資 料集中管理，以及時、準確地了解老客戶和 新客戶的準確信息和發送批量的信件、E - mail 和Fax；⑵ 客戶跟蹤管理-- 跟蹤銷售 人員的每次業務聯系中與客戶的聯系情況， 可以對銷售人員的活動做提醒設置；⑶ 客戶 服務管理-- 對客戶意見和投訴及處理過程進 行記錄；對企業的售后服務進行統一管理。 2.2 華夏銀行CRM 系統的設計與實施 華夏銀行CRM 系統的實施主要分為三個 階段：⑴ 數據的清洗與整理：將原有的以業 務區分的數據，通過抽取和清洗，整理為以客 戶為中心的星型結構；⑵ 離散系統的整合： 將原有業務系統的處理流程，整合為以CRM 系統為中心的處理方式進行處理；⑶ 全行系 統形成以CRM 系統為中心的業務模式：完成 全行C R M 系統與原系統的磨合。 華夏銀行CRM 系統的解決方案由7 個子 系統組成,彼此協同工作，實現著增值的數據 處理后的決策支持效果。這7 個子系統分別 為：⑴客戶簽約與歸戶系統：完成客戶個性化 靜態數據的歸類和產生；⑵數據集成系統：完 成客戶靜態和動態各類數據的抽取；⑶數據 倉庫系統：全面綜合的以客戶為中心的數據 庫，20 多種專用分析方法；⑷決策支持與展 現系統：從各個應用層面觀察數據和之上的 各類信息，支持多種展現形式；⑸信息查詢系 統：為客戶及銀行各類相關業務人員提供方 便迅速的操作手段；⑹報表制作與發布系 統：提供專業化的高質量的報表；⑺ 系統 管理系統：對系統中的各類角色的授權與控 制進行相應管理操作。 該解決方案中，按總行和分行兩個級別 分別構建業務數據流程，采用分布式C R M 實現方式, 將傳統柜臺業務數據，呼叫中心 業務數據，網上銀行業務數據分別都納入該 解決方案的管理控制之中，實現著各類業務 開展和數據共享的無縫連接。在該解決方案 中，大量采用了具有高可靠性的新技術，新 方法，如數據倉庫技術，數據抽取技術， I N T E R N E T 技術，數據分析和展現技術等 等，其基于角色的管理控制方法有效地解決 了信息安全管理問題，同時，為今后的業務 應用擴展提供了方便的手段和空間。 經過半年多的開發，華夏銀行CRM 系統 按計劃順利完成，并且通過驗收，目前已在華 夏銀行總行和各支行部署和實施，效果良好。 成為了商業銀行CRM 成功實施的典型例子。 3 結語 將數據挖掘技術運用到銀行客戶關系管 理系統中，能加強商業銀行開發、創新和營 銷金融產品的能力，推動銀行整體的信息 化。而在數據挖掘的應用中又必須處理好一 些關鍵問題，才能真正取得滿意的結果。在實 際應用中，需要將基于數據挖掘的客戶關系 管理系統與綜合業務處理系統、管理信息系 統等進行整合，并有效