商业智能的银行分析型客户关系管理系统的研究

　　摘要：
　　本文介绍商业智能的概念，技术结构及其应用，据此提出了银行客户关系管理系统的架构，并讨论了银行分析型客户关系管理系统的结构和具体应用。
　　
　　关键词： 商业智能 数据仓库 客户关系管理系统
　　
　　1.引言
　　
　　随着金融业的发展，银行积累了大量的客户数据信息，客户交易数据，账户数据，客户资料数据，同时随着WTO 的加入以及银行股份制改革的不断深入，使得国内银行面临新的挑战，如何利用现有数据和信息，通过统一整合技术资源，发现银行真正具有价值的客户，分析预测客户的变化趋势，提高客户的忠诚度，实现银行业务发展由以账户为中心向以客户为中心的根本性转变，实现经营管理由粗放型向集约型的转变,是一个很迫切的问题，基于商业智能的客户关系管理技术为银行业提供了新的思路。
　　
　　2.商业智能
　　
　　商业智能(BI, Business Intelligence )作为一种定量数据分析管理的概念，最早是Gartner Group[1]在1996 年提出来的。所谓商业智能是指在计算机软硬件、网络、通信和决策等多种技术的基础上处理海量数据的一项技术，是一种基于大量信息基础上的提炼和重新整合过程，其基本目标和功能是让企业内部员工以及企业外部的客户，实现信息的访问、分析和共享，以期提高企业的运作效率，建立有利的客户关系，提高产品的竞争力，将帮助企业从现有的“知本”中提炼更多的价值，让知识共享和知识创造真正成为现实。
　　
　　商业智能解决方案包括数据仓库、数据分析、数据挖掘、数据展示、企业信息门户等技术。其中数据仓库是商业智能的基础，数据分析、数据挖掘、数据展现以及企业信息门户都应是基于数据仓库的多方位呈现技术。值得说明的是，企业信息门户（EnterpriseInformation Portal，EIP）概念最初是由Merrill Lynch 公司[2]于1998 年11 月提出的，认为企业信息化门户定义为在企业内部和企业间管理、分析及发布信息的软件系统，它使得企业能够充分利用内、外部的信息，为用户提供一个面向商务决策的定制信息获取入口。
　　
　　商业智能解决方案为企业的管理者提供简单便捷友好的操作界面，灵活的Web 部署方式，降低了企业经营成本，提高了投资回报率。评价商业智能解决方案，主要需考虑三方面因素[3]：(1)可扩展性（Scalability）：即通过开放分布的体系结构为企业的应用提供了可靠的保障，确保用户使用时的负载平衡；(2)可用性（Usability) ：集中在信息集成、整体信息传递、功能性和安全性；(3)可管理性（Manageability）：考虑的是管理者的需求和企业的成本费用。
　　
　　3.客户关系管理
　　
　　客户关系管理(CRM, Customer Relationship Management)这一概念最早出现在美国，由Garter Group 率先提出。关于CRM 的定义，尚未有统一的定义，不同的学者和商业机构都有不同的理解，各执一词，各有侧重。但普遍认为，CRM 是管理理念和信息技术的结合，是一种旨在改善企业和客户之间关系的新型管理机制，通过企业和客户之间的关系细节来改善和维护客户的体验，从而提高和保持客户满意度。
　　
　　CRM 的发展如下图所示[4]：
　　
　　4.分析型CRM 应用架构
　　
　　银行CRM 系统是通过收集整合完整、全面、足够的客户信息、客户行为信息和交易信息、账户信息及其他相关信息基础上，依据业界成熟、适合的数据模型，对客户进行细分和深层次分析，以发现潜在的有价值客户群，并能及时地了解客户的概貌信息，通过分析与查询，还可以掌握特定细分市场的客户行为、购买模式、属性资料等信息，并以此来建立围绕有价值客户的完善的服务营销体系，加强银行核心能力，赢得市场竞争，为银行创造最大的利润。
　　
　　CRM 系统[5,6]，主要包括运营型(Operational)、分析型(Analytical)与协作型(Collaborative)等三种不同功能型态，而其彼此间的功能能够相互的整合与串联，以形成一个完整而有效的CRM 系统。银行业基于数据仓库的CRM 应用的核心是分析型CRM，基于商业智能的银行分析型CRM 系统的结构如图2 所示，整体结构分为三层：　　
　　
　　(1) 展示层：用于对用户展示分析结果，提供直观的图形化的界面结构，提供各种分析能力，接受用户的分析指令。
　　
　　(2) 数据存储层：建立分析模型，进行分析，得到分析结果后，提供给展示层。
　　
　　(3) 数据抽取层：从现有系统和外部系统中抽取数据，提供统一的接口给数据存储层，以供其运算，其屏蔽了外部数据的不一致性。
　　
　　其中ODS 是Operational Data Store,是存放当前或近期的数据集合，用于客户当前的业务应用，其数据可以联机修改，这是与数据仓库的区别之处。
　　
　　4.银行客户关系管理应用模块
　　
　　CRM 应用系统功能随着市场变化、行业背景和技术发展而不断演变，不断发展，不断充实，不同企业其客户管理内容也千差万别。
　　
　　针对银行CRM，其应用模块主要包括：
　　
　　4.1 客户贡献度分析
　　
　　从客户到产品将银行的客户看作一个整体，基于客户数据分析模型，统一计算其对银行的贡献，银行对其投入成本（包括直接成本和间接成本），来计算客户贡献度，具体指标包括：客户群分析，业务分析，时间分析，币种分析，涉及业务产品种类包括：储蓄，借记卡，信用卡，业务授信，零售贷款，结算业务，个人外汇买卖等。
　　
　　4.2 客户忠诚度
　　
　　是指客户对某个产品或银行的忠实程度、持久性、利润等。通过分析客户交易及异常行为进行流失分析，预警分析。
　　
　　4.3 客户产品分析
　　
　　分析产品客户群、产品利润分析、产品关联性等，通过分析交易和客户数据来进行。
　　
　　4.4 客户风险分析
　　
　　包括客户信用额度使用情况统计分析、客户风险分析、产品利润风等，通过分析交易和客户数据来进行。
　　
　　4.5 营销分析
　　
　　包括开发新客户、维系老客户、客户流失、产品营销等，分析营销活动的执行效果。
　　
　　4.6 客户管理
　　
　　管理客户经理的工作信息，受理客户投诉、跟踪客户变化，考核客户经理的工作绩效等。
　　
　　5.结论
　　
　　银行分析型CRM 系通过整合系统资源和渠道，为客户提供集中统一的服务渠道，极大地改善了客户关系，同时通过及时准确的数据分析和数据挖掘，可以清楚地计算出每个客户的贡献度，预测客户消费行为，实行差异化服务，降低银行经营成本，制定客户营销策略，提高效益提供更加准确、科学的依据。这也是现代商业银行顺应市场竞争，转变观念，实施以客户为中心，以市场为导向发展战略的必经之路。