數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)的CRM中的應(yīng)用

1、    數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)的crm中的應(yīng)用    馬世鐵【摘 要】挖掘技術(shù)在美國(guó)銀行金融領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。金融事務(wù)需要搜集和處理大量數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)模式及特征，然后可能發(fā)現(xiàn)某個(gè)客戶、消費(fèi)群體或組織的金融和商業(yè)興趣，并可觀察金融市場(chǎng)的變化趨勢(shì)?！娟P(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；銀行；crm數(shù)據(jù)挖掘（data mining）一詞最初出現(xiàn)于1989年8月舉行的第11屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議上。人們提出了多種數(shù)據(jù)挖掘的定義，目前比較公認(rèn)的定義是w.j.frawley，g.piatetskyshapiro等人提出的：數(shù)據(jù)挖掘，就是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中提取人們感興

2、趣的知識(shí)。這些知識(shí)是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識(shí)表示為概念、規(guī)則、模式和規(guī)律等形式。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)間關(guān)系的過(guò)程，使用這些模型和關(guān)系可以進(jìn)行預(yù)測(cè)，它幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)被忽略的因素，因而被認(rèn)為是解決當(dāng)今時(shí)代所面臨的數(shù)據(jù)爆炸而信息貧乏問(wèn)題的一種有效方法。數(shù)據(jù)挖掘通常也稱為kdd一數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。精確地說(shuō)，在kdd中進(jìn)行知識(shí)學(xué)習(xí)的階段稱為數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是kdd（knowledge discovery in database）中一個(gè)非常重要的處理步驟，但人們通常不加區(qū)別地使用這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，融合了數(shù)

3、據(jù)庫(kù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)。數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)挖掘研究的三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱。數(shù)據(jù)挖掘的方法和數(shù)學(xué)工具包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、線性規(guī)劃等。1 銀行業(yè)的crm建立客戶戰(zhàn)略目標(biāo)各類商業(yè)銀行如何形成自己的客戶戰(zhàn)略管理理念，是商業(yè)銀行面臨的一個(gè)重要課題。一般來(lái)說(shuō)，銀行的客戶戰(zhàn)略管理通?？紤]四大要素，一是，自身的價(jià)值取向和市場(chǎng)定位，是追求銀行的規(guī)模、銀行所占有的市場(chǎng)份額，還是追求資產(chǎn)質(zhì)量，辦精品銀行？自己的主要服務(wù)對(duì)象是誰(shuí)？二是，研究外部市場(chǎng)環(huán)境，包括所在地的經(jīng)濟(jì)金融運(yùn)行態(tài)勢(shì)，政府的經(jīng)濟(jì)政策及法律框架，企業(yè)及其它客戶的狀況，技術(shù)進(jìn)步與發(fā)展趨勢(shì)。三是

4、，研究競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的勢(shì)力、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)或劣勢(shì)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)策略。四是，正確認(rèn)識(shí)自己的能力，包括自己的有形資源如資金實(shí)力、管理能力，能為客戶提供的特色產(chǎn)品、特色服務(wù)，無(wú)形資源如品牌、信譽(yù)等。根據(jù)自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)或劣勢(shì)，確立自己的戰(zhàn)略管理的目標(biāo)，調(diào)整自己的戰(zhàn)略管理模式。多家銀行集中在同一個(gè)區(qū)域，大家所提供的服務(wù)同質(zhì)化十分嚴(yán)重。銀行如果要發(fā)展優(yōu)勢(shì)服務(wù)，那么必須做到：發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)客戶，潛在的重點(diǎn)客戶，界定一般客戶；對(duì)重點(diǎn)客戶提供有針對(duì)性、個(gè)性化的服務(wù)，對(duì)潛在的客戶進(jìn)行拓展，對(duì)一般客戶在資源允許的范圍內(nèi)進(jìn)行集中服務(wù)。2 數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)應(yīng)用概況數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在美國(guó)銀行金融領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。金融事務(wù)需要搜集和

5、處理大量數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)模式及特征，然后可能發(fā)現(xiàn)某個(gè)客戶、消費(fèi)群體或組織的金融和商業(yè)興趣，并可觀察金融市場(chǎng)的變化趨勢(shì)。商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的利潤(rùn)和風(fēng)險(xiǎn)是共存的。為了保證最大的利潤(rùn)和最小的風(fēng)險(xiǎn)，必須對(duì)賬戶進(jìn)行科學(xué)的分析和歸類，并進(jìn)行信用評(píng)估。mellon銀行使用intelligent finer數(shù)據(jù)挖掘軟件提高銷售和定價(jià)金融產(chǎn)品的精確度，如家庭普通貸款。零售信貸客戶主要有兩類，一類很少使用信貸限額（低循環(huán)者），另一類能夠保持較高的未清余額（高循環(huán)者）。每一類都代表著銷售的挑戰(zhàn)。低循環(huán)者代表缺省和支出注銷費(fèi)用的危險(xiǎn)性較低，但會(huì)帶來(lái)極少的凈收入或負(fù)收入，因?yàn)樗麄兊姆?wù)費(fèi)用幾乎與高循環(huán)者的

6、相同。銀行常常為他們提供項(xiàng)目，鼓勵(lì)他們更多地使用信貸限額或找到交叉銷售高利潤(rùn)產(chǎn)品的機(jī)會(huì)。高循環(huán)者由高和中等危險(xiǎn)組件構(gòu)成。高危險(xiǎn)分段具有支付缺省和注銷費(fèi)用的潛力。對(duì)干中等危險(xiǎn)分段，銷售項(xiàng)目的重點(diǎn)是留住可獲利的客戶并爭(zhēng)取能帶來(lái)相同利潤(rùn)的新客戶。但根據(jù)新觀點(diǎn)，用戶的行為會(huì)隨時(shí)間而變化。分析客戶整個(gè)生命周期的費(fèi)用和收入就可以看出誰(shuí)是最具創(chuàng)利潛能的。mellon銀行認(rèn)為“根據(jù)市場(chǎng)的某一部分進(jìn)行定制能夠發(fā)現(xiàn)最終用戶并將市場(chǎng)定位于這些用戶。但是，要這么做就必須了解關(guān)于最終用戶特點(diǎn)的信息。數(shù)據(jù)挖掘工具為mellon銀行提供了獲取此類信息的途徑。mellon銀行銷售部在先期數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目上使用intelligen

7、t miner尋找信息，主要目的是確定現(xiàn)有mellon用戶購(gòu)買特定附加產(chǎn)品：家庭普通信貸限額的傾向，利用該工具可生成用于檢測(cè)的模型。據(jù)銀行官員稱：intelligent miner可幫助用戶增強(qiáng)其商業(yè)智能，如關(guān)聯(lián)、分類或回歸分析，依賴這些能力，可對(duì)那些有較高傾向購(gòu)買銀行產(chǎn)品、服務(wù)產(chǎn)品和服務(wù)的客戶進(jìn)行有目的的推銷。該官員認(rèn)為，該軟件可反饋用于分析和決策的高質(zhì)量信息，然后將信息輸入產(chǎn)品的算法。3 數(shù)據(jù)挖掘在銀行管理中的作用銀行業(yè)實(shí)施crm的目標(biāo)是了解客戶需求；留住老客戶，提高客戶忠誠(chéng)度；找出真正的盈利客戶，提供有針對(duì)性的服務(wù)；挖掘客戶的潛在價(jià)值。要實(shí)現(xiàn)以上目標(biāo)，依靠現(xiàn)有的面向業(yè)務(wù)操作的數(shù)據(jù)庫(kù)和信息

8、查詢系統(tǒng)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須依靠數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)和整合來(lái)自銀行不同于子系統(tǒng)的客戶信息，依靠數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析和發(fā)現(xiàn)潛在的有用信息，以增加盈利，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。3.1 有助于集成客戶的各種信息，形成統(tǒng)一的客戶視圖銀行的客戶服務(wù)絕大多數(shù)以賬號(hào)為中心來(lái)進(jìn)行，同一客戶的不同賬號(hào)可能分散在不同的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)難以獲得對(duì)客戶統(tǒng)一個(gè)全面的了解，因此也難以對(duì)客戶的潛在需求和盈利程度進(jìn)行準(zhǔn)確的分析，從而導(dǎo)致無(wú)法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)，使銀行逐漸喪失競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。建立一套以客戶為中心的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)決策支持系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)的必要手段，也是銀行業(yè)實(shí)施crm最基礎(chǔ)的一項(xiàng)內(nèi)容。3.2 有助于銀行了解自身經(jīng)營(yíng)狀況決策者只有全面了解自身的經(jīng)營(yíng)狀況，銀

9、行經(jīng)營(yíng)才能高效、安全。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為商業(yè)銀行及時(shí)、準(zhǔn)確、全面地掌握自已的資產(chǎn)數(shù)據(jù)及其分布、信貸資產(chǎn)分布、客戶的信用等倩況，提供了必要的服務(wù)手段和有力的技術(shù)支持。3.3 有助于銀行進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分，開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，拓展新市場(chǎng)，獲得“深度效益”銀行只有將客戶細(xì)分到相應(yīng)的市場(chǎng)，才能抓住真正給銀行創(chuàng)造利潤(rùn)的客戶群體，進(jìn)而針對(duì)創(chuàng)利群體，開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，拓展新市場(chǎng)，獲得“深度效益”，而非通過(guò)提供千篇一律的金融服務(wù)和產(chǎn)品來(lái)獲得“規(guī)模效益”。3.4 有助于商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理和決策支持商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理方案的確定和未來(lái)戰(zhàn)略決策的產(chǎn)生，都是以對(duì)現(xiàn)實(shí)的分析和對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)為基礎(chǔ)的，都是要以準(zhǔn)確的數(shù)字為依據(jù)的。借助數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能進(jìn)行不同銀行產(chǎn)品的盈利性分析上的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并結(jié)合外部信息，提出經(jīng)營(yíng)策略。3.5 有助于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)防范數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立和數(shù)據(jù)挖掘的開(kāi)展能幫助商業(yè)銀行隨時(shí)調(diào)用與自已有業(yè)務(wù)往來(lái)的客戶的歷史和現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并能據(jù)此推斷出客戶的信用情況，為銀行減少內(nèi)部經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)造了條件。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以結(jié)合社會(huì)外部環(huán)境的相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，幫助銀行掌握同業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況和國(guó)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)，減少外部經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】1鄭秀仙.基于數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)銀行crm系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)d.南京航空航天大學(xué)，2014.2牟慧楊.數(shù)據(jù)挖掘在銀行crm客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的研究及應(yīng)用