數據挖掘在商業銀行客戶關系管理中的應用分析

盛祥均 中國建設銀行陜西省分行公司業務部

數據挖掘在商業銀行客戶關系管理中的應用分析

盛祥均 中國建設銀行陜西省分行公司業務部

隨著我國金融行業的不斷發展，商業銀行之間的競爭焦點由傳統的產品的競爭轉變為更為激烈的客戶的競爭，商業銀行如何穩定現有客戶基礎，從海量客戶數據中挖掘出信息和規律來加強客戶關系管理，不斷發展壯大客戶群體，成為未來發展成敗的關鍵。近年來，我國商業銀行先后建立了涵蓋銀行全部業務的數據倉庫系統，開展對海量客戶數據的分析和利用。本文旨在通過對數據挖掘在客戶關系管理中的應用方式進行綜述，并結合其在多家商業銀行中的應用現狀，描述數據挖掘對銀行客戶關系管理的應用前景。

數據挖掘 商業銀行 客戶關系管理 應用

一、數據挖掘的含義

（一）數據挖掘的含義

數據挖掘（data mining）是近年來在國外銀行業得到廣泛應用的一門新興邊緣技術，數據挖掘的研究正方興未艾。數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的但又是潛在有用的信息和知識的過程，其融合了數據庫、人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術[1]。

（二）數據挖掘的方法

數據挖掘是多樣化技術的綜合，常用到以下一些方法[2]：

1.傳統統計方法：包括回歸分析、時間序列分析(如VAR、ARIMA、GARCH等方法)、多元分析等。

2.可視化技術：用圖表等方式把數據特征直觀地表述出來，具體的方法有提取幾何圖元、繪制、顯示和演放。

3.決策樹：是一種用樹枝狀展現資料受各變量的影響情況的分析預測模型，根據對目標變量產生效應的不同而制定分類規則。

4.神經網絡：模擬人的神經元功能，經過輸入層，隱藏層，輸出層等，對數據進行調整、計算，最后得到結果。

5.遺傳算法：是一種全新的基于自然進化理論，模擬基因聯合、突變、選擇等過程的優化技術，應用算法的適應函數來決定搜尋方向，再運用一些擬生物化的人工運算過程進行演化，周而復始地進行一代一代的演化，以求得一個最佳的結果。

6.模糊數學方法：根據Zadeh總結的互克性原理，利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。

7.粗集方法：將知識理解為對數據的劃分，每一被劃分的集合稱為概念，主要思想是利用已知的知識庫，將不精確或不確定的知識用已知的知識庫中的知識來近似刻畫處理。

8.近鄰算法：依據相鄰數據必然有相同的屬性或行為的原則。近鄰算法的含義為：K表示某個特定數據的K個鄰居，可以通過K個鄰居的平均數據來預測該特定數據的某個屬性或行為。

二、客戶關系管理的含義

客戶關系管理（customer relationship management）一詞起源于美國，是由美國營銷之父——GartnerGroup提出的。GartnetGroup認為客戶關系管理就是企業為應對競爭和留存客戶，努力改善自身的經營管理，與客戶進行關系的維護和交流，實現利潤的最大化和長期的發展。客戶關系管理是一種以客戶為中心的經營戰略，其以信息技術為手段，不斷地管理和改善市場、銷售、客戶服務等與客戶關系有關的業務流程，并提高各個環節的自動化程度，使企業內部和客戶之間達到信息共享，從而提高客戶的滿意度和忠誠度，通過提高客戶忠誠度從而最終提高企業的利潤率[3]。

在當今競爭激烈的市場環境中，能否了解客戶的實際需求，并提供量身定制的個性化服務，已成為決定銀行成功與否的關鍵因素。客戶關系管理是銀行未來發展的主要方向，多角度的挖掘和分析客戶信息，明確客戶的需求，衡量客戶的忠誠度、滿意度、潛在價值、信用度和風險度等指標，按照客戶創造盈利的多少和潛在價值的大小將客戶進行分類，合理配置資源，為客戶提供個性化產品和服務，拓展新市場，培育新的盈利點。

三、數據挖掘在銀行客戶關系管理中的應用

數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用主要體現為搜集和分析每一個客戶的信息，利用數據挖掘方法對客戶數據進行科學的分析，發現其數據模式及特征、存在的關聯關系和業務規律，并根據現有數據預測未來業務的發展趨勢，從而能夠對個別客戶的需求做出反應，最終在適當的時間、通過適當的渠道、向特定的客戶提供個性化的產品和服務，使企業與客戶的關系及企業的贏利都得到最優化，真正做到“以客戶為中心”，提升客戶的忠誠度，對商業銀行管理、制定商業決策、提升核心競爭力具有重要的意義和作用。

目前國內商業銀行數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用主要表現在以下領域：

（一）客戶分類

數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用最初級的表現就是客戶的識別分類，商業銀行根據客戶的不同的金融資產、不同的風險偏好，利用聚類分析將客戶群體予以分類，對不同類型客戶群體采取有針對性的營銷手段，開展不同類別的營銷活動，提高營銷效果。

（二）交叉銷售

在聚類分析實現客戶細分的基礎上，商業銀行可以利用關聯分析方法分析客戶的交易行為與客戶的年齡、性別、教育程度、職業等其他屬性的關聯關系，尋找影響客戶交易行為的因素，建立預測模型對客戶將來可能發生的交易行為進行預測，確定最優的銷售組合，實施有效的交叉銷售，提高銀行的客戶價值。

（三）客戶維持

利用邏輯回歸與決策樹分類技術分析客戶的數據，預測客戶流失的可能性，對數據異常的客戶進行重點關注和分析，通過相應的措施挽留潛在流失客戶，穩定客戶基礎。

（四）風險防控

通過數據關聯分析發現客戶違約的典型特征，同時還可通過偏差分析對少數的、極端的違約數據進行分析，與正常數據的一般行為或模型進行對比，揭示內在的原因，用于風險識別和重點監控，降低商業銀行的信用風險。

四、數據挖掘在商業銀行中的應用現狀

我國部分商業銀行業近年來積極探索利用數據挖掘技術來提升銀行的經營管理和業務拓展能力。

（一）中國民生銀行

中國民生銀行充分利用數據挖掘技術對高端客戶進行管理，通過構建現金的邏輯回顧和決策分析技術，實現對高端客戶流失風險預測研究。通過對客戶流失風險的測算和評估，將客戶按照流失可能性的從高到低進行排序，并且按流失客戶的分布情況進行多類別細分，針對潛在流失客戶制訂適當的挽留策略。

（二）廣東發展銀行

廣東發展銀行引入申請計分機制，建立數據挖掘模型對信用卡新申請客戶或已有客戶進行信用評分和評估，識別客戶是優質客戶還是高風險客戶，提升了批核新卡的效率。同時，通過引入行為計分機制，對客戶的消費模式和還款數據進行數據跟蹤和挖掘，通過構建的數據模型分析來對客戶的未來信貸進行智能管理。

（三）招商銀行

2006年，招商銀行啟動了個人住房貸款評分卡開發與推廣項目。該項目第一期通過采用SAS的EnterpriseMiner模塊建立個人貸款評分卡模型，構建了個人貸款申請評分卡系統，核心是通過對個人貸款信息的分析，建立信貸監測系統。招商銀行通過建立客戶評分卡及相關模型，實現了對客戶信用風險的評估。

（四）中信銀行

中信銀行通過引入Greenplum數據倉庫解決方案，實現了對全局數據的管理和挖掘。通過建立統一的客戶視圖，來打造數據庫營銷平臺，實現精準營銷；同時客戶數據挖掘為線下營銷活動提供了方向和指引。對于風險管理部門來說，借助數據挖掘構建的分析模型，有效的實現了對客戶行為的評估，可以對客戶信用額度在一天內進行調整，降低了信用卡不良率的發生。

（五）中國建設銀行

企業級數據應用平臺是建設銀行企業級共享類數據和信息的交付和展現平臺，平臺部署多種應用模式，支持各級機構、多業務條線用戶對相關業務數據和信息的統計、查詢、分析、挖掘等應用需求，普通用戶可以查詢固定報表和數據模板；自助查詢用戶可訪問自助查詢模型；數據模型研發人員可以訪問數據實驗室；挖掘模型應用成果推送至營銷類模塊支持各級人員開展營銷工作。

可以看出，數據挖掘在商業銀行客戶關系管理領域的應用都得到了一定的重視，而且應用結果表明數據挖掘技術能幫助提升銀行經營管理效率。

五、數據挖掘在銀行客戶關系管理應用前景展望

目前國內商業銀行主要將數據挖掘技術應用于客戶分類、交叉營銷領域，對客戶維持、風險防控等方面涉及較少，應用領域還不夠寬泛。從未來的應用前景分析，數據挖掘在以下方面領域還需不斷加強。

（一）基于客戶關系管理的目標市場的新客戶識別、分類，從而采取有針對性的客戶營銷和服務策略；

（二）通過對數據進行分析，挖掘出數據模式和特征，預測客戶的金融需求，從而有利于商業銀行制定決策、規避風險；

（三）隨著基礎數據的不斷增長，通過時間序列的分析和挖掘，挖掘出某一段時間內交易數據的變化趨勢和規律，從而指導未來業務發展。

六、結論

近年來，國內商業銀行的經營發展勢頭明顯放緩，利潤增長率大多步入個位數水平，發展后勁不足的現象明顯，在這樣的背景下，商業銀行如何穩定現有客戶基礎，并不斷發展壯大客戶群體，營銷推廣產品，就需要提升客戶管理能力和水平[4]。數據挖掘作為新時期對客戶信息管理的新手段和新方法，已經成為商業銀行實現有效客戶管理的核心技術，通過建立數據分析的模型，來充分挖掘已有的海量客戶信息，能夠有效的識別客戶的需求和偏好，實現客戶資源的價值最大化。通過數據挖掘，在識別客戶需求特征的基礎上，開展針對性的營銷吸引客戶、維持客戶，為客戶提供有針對性的產品和服務，防止客戶流失，識別違約特征，防控金融風險，真正打造現代商業銀行的核心競爭力。

[1]賀本嵐.大數據時代數據挖掘在銀行客戶關系管理中的應用研究[C].中國管理現代化研究會、復旦管理學獎勵基金會:,2013:6.

[2]張嫻.數據挖掘技術及其在金融領域的應用[J].金融教學與研究,2003,(04):15-18.

[3]周意.數據挖掘在商業銀行客戶關系管理中的應用研究[D].湖南大學,2005.

[4]黃華卿,張維,熊熊.數據挖掘技術在商業銀行客戶關系管理中的應用分析[J].哈爾濱商業大學學報(社會科學版),2006,(03):40-43.

盛祥均（1968.1-），男，經濟師，現就職于中國建設銀行陜西省分行公司業務部，長期從事信貸業務及客戶營銷工作。