基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行客戶模型研究

基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行客戶模型研究摘要：隨著通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展及市場(chǎng)的不斷成熟。本文分析了中國(guó)銀行嘉興分行客戶關(guān)系管理的現(xiàn)狀和存在的問題，運(yùn)用客戶價(jià)值管理理論，同時(shí)結(jié)合客戶關(guān)系管理，分類出不同的客戶進(jìn)行有針對(duì)性的個(gè)性化營(yíng)銷，為其提供個(gè)性化的服務(wù)，以降低服務(wù)成本，提高利潤(rùn)，爭(zhēng)取更大的客戶。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘，聚類分析，客戶價(jià)值，客戶關(guān)系管理

中圖分類號(hào)：tp311.13文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：a文章編號(hào)：1674-7712（2013）02-0071-01

一、引論

隨著通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展及市場(chǎng)的不斷成熟，世界經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了全球化、電子化的時(shí)代，銀行間產(chǎn)品和服務(wù)的差別開始變得越來越小。在這樣一種背景下，各銀行的銷售方式正從傳統(tǒng)的“以產(chǎn)品為中心”向“以客戶為中心”轉(zhuǎn)變，服務(wù)方式從“無差異服務(wù)”向“差異化服務(wù)”轉(zhuǎn)變。[1]近年來，研究和分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行領(lǐng)域的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)之一。

二、銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)分析

（一）客戶關(guān)系管理概述?？蛻絷P(guān)系管理（crm）的理念來源于關(guān)系營(yíng)銷學(xué)。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)加劇，企業(yè)普遍開始重視客戶關(guān)系管理?？蛻絷P(guān)系管理是伴隨著關(guān)系營(yíng)銷、客戶關(guān)系價(jià)值、客戶關(guān)系生命周期等理論的發(fā)展而不斷發(fā)展和完善的。

（二）銀行客戶關(guān)系價(jià)值理論。客戶關(guān)系價(jià)值是銀行營(yíng)銷策劃過程中最有價(jià)值的營(yíng)銷工具之一，對(duì)于銀行來說，客戶關(guān)系價(jià)值是關(guān)于客戶未來價(jià)值貢獻(xiàn)的一個(gè)良好的愿望，并不是說銀行計(jì)算得出的客戶終生價(jià)值是多少就能實(shí)現(xiàn)多少，這還需要銀行通過有機(jī)的客戶關(guān)系管理策略的實(shí)施來保證。[3]

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)理論。數(shù)據(jù)挖掘（datamining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。

（四）基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行客戶關(guān)系管理。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在西方國(guó)家早已受到青睞，己經(jīng)廣泛地應(yīng)用于銀行領(lǐng)域。例如：摩根斯坦利采用了sas的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品。將深藏在各式各樣平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗加工、分析和挖掘，并將其轉(zhuǎn)換成易于與行政主管和財(cái)務(wù)顧問共享和訪問的信息，而且這個(gè)過程都盡可能的自動(dòng)化處理。

（五）數(shù)據(jù)挖掘在銀行客戶關(guān)系管理的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理的不同生命周期內(nèi)具有不同的作用，分別介紹如下：

（1）利用聚類分析方法進(jìn)行客戶分類，獲取客戶。發(fā)現(xiàn)和開拓新客戶對(duì)于任何一家銀行來說至關(guān)重要?？蛻舴诸愑址Q為客戶細(xì)分，是將大量的客戶分成不同的類型，同一類型的客戶擁有某些相似的屬性，如背景資料、盈利能力、消費(fèi)偏好等。（2）防止客戶流失。客戶流失是銀行難以控制的常見問題，流失現(xiàn)象會(huì)給銀行帶來很多不利影響。在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，利用孤立點(diǎn)分析法，除了可用于欺詐發(fā)現(xiàn)外，還可發(fā)現(xiàn)客戶的異常行為，從而使銀行減少和避免不必要的客戶流失。

三、中國(guó)銀行客戶價(jià)值管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（一）系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

中國(guó)銀行的機(jī)構(gòu)設(shè)置是采用“總行-分行-支行”的形式，各地都建有分支機(jī)構(gòu)，因此系統(tǒng)采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境，即所有分行都擁有自己的分系統(tǒng)，并與本地的業(yè)務(wù)系統(tǒng)及客戶呼叫中心連接。

（二）系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

中國(guó)銀行客戶價(jià)值管理系統(tǒng)主要由客戶信息維護(hù)、系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、客戶價(jià)值分析、信息查詢模塊組成，系統(tǒng)功能架構(gòu)如圖3所示。各模塊功能描述如下：

（1）客戶信息維護(hù)模塊，包括個(gè)人客戶信息維護(hù)、企業(yè)客戶信息維護(hù)、業(yè)務(wù)往來信息維護(hù)三部分。（2）系統(tǒng)管理模塊，包括用戶管理、權(quán)限管理和系統(tǒng)管理三部分。（3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模塊，將現(xiàn)在各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的客戶信息和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并、整理，轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的格式，建成一個(gè)基礎(chǔ)的信息平臺(tái)，供以后分析、決策使用。包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)裝載四部分。（4）客戶價(jià)值分析模塊，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、分析，計(jì)算出客戶的價(jià)值，從而根據(jù)價(jià)值評(píng)估模型對(duì)客戶進(jìn)行分類。包括客戶價(jià)值評(píng)價(jià)、客戶分類兩部分。（5）信息查詢模塊，包括個(gè)人信息查詢、企業(yè)信息查詢兩部分。

四、系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

（一）創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（datawarehouse）是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、動(dòng)態(tài)的、連續(xù)的數(shù)據(jù)集合?？梢詮娜萘魁嫶蟮臉I(yè)務(wù)處理型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)，清理、轉(zhuǎn)換為新的存儲(chǔ)格式。

（二）系統(tǒng)實(shí)施方案

組在系統(tǒng)實(shí)施之前必須做好充分的準(zhǔn)備工作，首先建立組織保障，成立領(lǐng)導(dǎo)小組，對(duì)全體員工進(jìn)行宣傳和培訓(xùn)，從思想上統(tǒng)一全行人員的意識(shí)，讓大家認(rèn)識(shí)到客戶價(jià)值管理的重要性。系統(tǒng)的具體實(shí)施工作主要包括以下步驟和內(nèi)容：

（1）成立實(shí)施小組。系統(tǒng)實(shí)施成功的與否，必須的強(qiáng)有力的組織保障，中國(guó)銀行嘉興分行在系統(tǒng)實(shí)施時(shí)成立了分行主要領(lǐng)導(dǎo)帶頭，由各分支機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人和信息科技部組成的實(shí)施小組。實(shí)施小組制定的詳細(xì)的工作計(jì)劃，明確各部門的分工與責(zé)任。

（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作。系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)是系統(tǒng)實(shí)施的關(guān)鍵和基礎(chǔ)，必須事先準(zhǔn)備好所有數(shù)據(jù)，才能保證系統(tǒng)的正常實(shí)施。這些數(shù)據(jù)用于計(jì)算客戶價(jià)值分析的存貸款數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和客戶服務(wù)數(shù)據(jù)等，存貸款數(shù)據(jù)通過整理每日存貸款余額表中獲得，客戶交易歷史記錄從銀行的結(jié)算系統(tǒng)中獲得，客戶服務(wù)數(shù)據(jù)從銀行信貸管理系統(tǒng)中獲得。將這些數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)管理工具導(dǎo)入客戶價(jià)值分析系統(tǒng)中。

（三）關(guān)鍵算法實(shí)現(xiàn)

聚類是指把一組個(gè)體按照相似性歸成若干類別，目的是使得屬于同一類別的個(gè)體之間的距離盡可能的小，不同類別的個(gè)體之間的距離盡可能的大。采用k-means算法進(jìn)行聚類分析，k-means算法是一種基于樣本間相似性度量的間接聚類方法，屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。它輸入聚類個(gè)數(shù)k，以及包含n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫(kù)，輸出滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類。

五、結(jié)束語(yǔ)

銀行競(jìng)爭(zhēng)的加劇，客戶價(jià)值管理是非常重要的工作內(nèi)容，如何拓展更多的客戶，保留住優(yōu)質(zhì)客戶，實(shí)現(xiàn)銀行的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)和價(jià)值是每個(gè)銀行面臨的問題之一。現(xiàn)代商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)是基于服務(wù)和信息的競(jìng)爭(zhēng)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地從大量的客戶數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息和知識(shí)，進(jìn)而可以有效提升客戶關(guān)系管理的質(zhì)量，達(dá)到提高銀行競(jìng)爭(zhēng)力的目的。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳志華，陳應(yīng)剛.張健.企業(yè)管理軟件現(xiàn)狀與發(fā)展研究.華北工學(xué)院學(xué)報(bào)[j]，2002年，第6期：422-425。

[2]sejunehong，sholomm.weiss，advances