互聯網金融沖擊下銀行個人客戶分類管理研究

韓宏穩

（中山大學管理學院，廣州510275）

互聯網金融沖擊下銀行個人客戶分類管理研究

韓宏穩

（中山大學管理學院，廣州510275）

由于成本和效率的優勢，互聯網金融對商業銀行個人業務產生了較大的沖擊，個人客戶分類管理是銀行提高個人金融業務服務效率和降低服務成本的重要途徑，而實現個人客戶分類管理的基礎是基于客戶價值評價模型對基數龐大的個人客戶進行分類。通過實地調研構建了一個商業銀行個人客戶價值評價模型，以NS銀行作為應用案例，運用多元數據挖掘技術對收集到的個人客戶樣本進行分類。研究發現，所構建的評價模型能較好表征商業銀行個人客戶的價值，將層次分析、K均值聚類和判別分析三種方法相結合可對銀行規模龐大的個人客戶進行高效精確分類，基于分類結果，對每類客戶群體提出相應的分類管理策略，可為商業銀行維系個人客戶關系和應對互聯網金融沖擊提供參考。

互聯網金融；商業銀行；客戶價值評價；數據挖掘；個人客戶分類管理

引 言

近年隨著互聯網技術不斷進步和突破，加之金融市場供需失衡創造的契機，以及政府政策上的鼓勵與支持，互聯網金融以燎原之勢掀起井噴發展熱潮。互聯網金融通過網絡平臺推出低成本和低門檻的普惠金融服務，批量均等化滿足長期被商業銀行邊緣化的長尾小微客戶金融需求，強力沖擊和侵蝕著銀行個人業務［1］。面對互聯網金融的不斷沖擊，加上商業銀行業務結構的轉型升級，商業銀行如何防止現有個人客戶流失和集聚更多客戶資源，守住和增加個人業務市場份額成為實務界和學術界共同關注的熱點話題。……