数字技术在商业银行客户关系管理中的应用

吕 颖

（中国农业银行股份有限公司商丘分行，河南 商丘 476000）

1.引言

中国在2006就根据WTO的有关协议废除了外国银行在中国建立的限制，同意外国银行在中国发展人民币业务。外国金融机构和银行的竞争力不仅很强大，而且与各类金融产品竞争力也都非常突出，特别是银行业务资产管理经验是国内极度缺乏的。更重要的是，凭借丰富的资产评估和管理经验，外资银行的科技水平很高，已经成立对商业伙伴信任的服务中心，这种服务以利率为中心。国内银行都是被动地为客户提供服务。与外国银行相比，国内银行拥有大量的优质客户，这是外国银行一直很重视的。所以国内银行必须认清自我，积极对待客户，摆正自己的位置，这样才能正确认识对方的实力，才能稳步发展，拥有稳定的市场份额和良好的政策，这就要求国内银行一定要重视客户关系和舍弃传统的服务思想。所以银行员工要积极学习新的内容，学习新的科学技术，才能更好地服务银行客户，维护好银行与客户之间的关系。

在信息化数字技术下，国内商业银行主要研究客户价值，提供便捷式服务，并维持客户长期的深度利润从而使银行更具竞争力。在这种情况下，银行需要合适的银行客户关系管理系统，这种管理系统能够具备高效的数据分析处理能力，能够使银行CRM系效有效地执行。今后，数字技术在商业银行客户关系管理中的应用只会越来越普及。

2.数字技术在银行中的应用

数字技术实际从不完整、模糊的数据中提取潜在有用的信息，数字技术作为一种新兴技术应用于银行业务关系管理中，使用遗传算法、聚类分析、神经网络等数字技术，深层性地深挖存在于数据库的客户数据，这种数字技术给商业银行的管理者给予更可靠、更精准的服务。在新经济时代下，这种数字技术能提高商业银行的核心竞争力。

2.1 重组客户属性

在银行金融服务领域里，银行存储了许多客户数据内容，这些客户数据内容包含着客户服务历史记录以及销售情况。银行必须结合这些信息资源记录，在数据库中重新创建一个完整的客户背景。根据数字技术研究了现有和潜在客户的相应需求、发展机会、消费习惯、运营成本，出台相应方法，划分客户，对不同的受众群体制定专业化的产品服务方式，持续发展客户群关系。同时，在银行内部优化分配资源并提高银行运营效率，另外还可以使用聚类分析来分析客户材料。将不同需求的客户群组合成更新更大的客户群。这种方式会让很多客户能够使用存款和借款等其他金融服务。通过聚类分析方法，从中认识并了解客户需求的共同点，银行精准地为客户的投资理念提供针对性服务，不仅强化了银行的整体服务能力，还提高银行整体的利润率。

2.2 划分客户属性

综合当下银行业发展情况，客户数量不是唯一盈利的指标，数量越多对于国内银行来说并非好事，有的客户只会给银行带来有限的价值，相反一些客户会增加银行的运营成本，从而拉低银行的利润率，研究表明，一家公司拥有80%的利润，由仅占客户总数20%的客户创建的，这就是有价值的优质客户，通过创利能力进行划分成有价值的客户，划分客户的同时要更深层次完善银行客户关系管理。高效运用数字技术处理客户划分问题，根据客户的风险值属性和纯收入值属性，并对这两个值分别划分高低收入和高低风险值，并从中选取临界值，换句话说，在高风险值和低风险值与高低收入值之间的临界处运用决策方法，可以将客户分为四种类型：

低风险高收入，这是最好的，这种给银行带来利润的客户也会受到各银行争夺，必须好好把握；高风险高收入，这种同样给银行带来利润的客户，但是由于它们具有高风险，因此可以通过抬高定价来提升利润；低风险和低收入，这对银行来说是一个挑战。对于客户采取比如收取年费等方式来给银行带来利益；高风险和低收入，这种是给银行带不了多少利润的客户类型，银行需要识别这些客户。从银行客户管理系统中筛除。

2.3 交叉销售对银行的利润率的重要性

今日银行主要挑战是利润之争，而不是市场份额竞争。前者更具挑战性，银行除了扩大客户规模之外，更重要的是提高客户利润率。获得新客户的成本很高。需要在现有客户中发展新业务，这更有意义。实际上，今天大多数零售银行的客户群仍然有着大量利润空间，因此进行交叉销售是解决此问题的有效方法。交叉出售是给客户提供几种不同的产品和服务类型，从而指导现有客户选择利润率更高的产品。

2.4 有效防范风险，探测欺诈行为

现如今银行之间的竞争日益加剧，每个银行都在努力地去更新更好的服务产品，以便为他们提供所需的产品和服务，银行一方面避免客户大量流失，另一方面又想赚取更大的利润。对此，银行需及时处理这种情况，通常客户流失会产生常见的因果关系，这种关系常出现在过去的消费记录中。银行会从信用卡使用过程和客户存款情况中分析，比如客户的银行交易状态等其他情况，客户是否对银行满意。银行的售后服务极为重要，优质的售后服务还会给银行带来不小的利润，但是怠慢的服务只会流失客户量，所以对客户针对性地实施服务，如果客户不满意，一定要想出令客户改变态度的措施，这样既避免客户的损失，也挽回银行的利润，从而提升银行的利润率。

2.5 有效防范风险，探测欺诈行为

在银行CRM系统中常常会运用数字技术用来挖掘数据，对信用风险进行客观精准的调查和控制。以银行统计数据统计分析为基础的数据挖掘技术，收集客户的信用记录并总结了好客户和坏客户的背景特征，包括年龄，住房条件和教育背景等不同情况。准确地推算出不同属性的客户，比如依据具有不同属性值客户的消费能力和还款能力，从而能够迅速地划分好坏客户，它将用来防止银行信贷风险的第一道防线，减少银行不必要的损失，降低人力成本，提高工作效率。对于银行中的现有客户采取数据挖掘技术进行跟踪并监视。通过消费和还款记录，适当地进行智能调整信用额度，也可以对银行的拖欠行为进行预警并尽早采取预防措施，对信用差的客户要及时清除，将银行的损失降到最低。我们将从数据中进行数字挖掘技术，用来解决已经发生的坏账。基于客户的背景和信用记录，银行将通过分析和计算欠账带来的催款成本以及收回的可能性。当然，这是由于银行工作人员记录错误或其他人为因素导致的错误数据，但是数据预处理阶段就会对错误或丢失的数据进行删除。银行客户关系管理系统中的孤立点分析具有一定时效性。通过隔离点分析检测客户的异常行为并检测客户的信用卡使用中是否有欺诈行为。除此之外，银行中内部沟通及员工培训是非常重要的，这样才能使整个银行系统保持长久的稳定，从而确保制定的计划顺利实施，维护银行的根本利益，也维护客户的根本需求。只有这样才能提高银行工作效率，才能稳步提升银行的利润，更好地服务银行客户，达到互利共赢。

3.商业银行客户关系管理的特点

3.1 数字技术在银行中的差别性

银行销售与其他产品销售有很大不同。有两个方面。首先，普通厂家销售的产品顶多只有几十个或一百多个，但是一家银行的产品上千种。例如银行就有数百种中间产品，虽然普通厂家可以有数百个客户，但是银行对所有客户进行连续售后服务。在以后的服务中时间跨度可能在很大程度上等同于人类的寿命。这种销售观念是完全不同的。普通厂家正在生产越来越多产品去售卖，但银行销售对售后服务的需求越来越大。为了使客户满意，这对当前的银行营销构成了巨大压力。

3.2 数字技术在银行中的优势

集中在同一地区银行提供的服务类型类似。银行要发展优质服务绝对要做到：发现关键客户和潜在业务客户，筛选出优质客户，为我们的优质客户提供专业化的服务，发展潜在的银行客户，并为一般客户提供数据，银行将在允许的范围内提供集中服务，使用数据挖掘技术。发现客户在银行客户管理中的重要角色。不仅能够筛选出优质的客户，优胜劣汰，淘汰那些对银行没有用的客户，最关键是能够为银行的管理者提供高效的决策用来处理运营中出现的各种问题。

4.分析银行中运用数字技术的关键问题

在对银行的CRM系统执行数据挖掘分析时，要根据CRM的特点处理银行中出现的问题，才能保障银行利润度。银行需要建立标准化的集中客户数据库是为了增强分析客户信息的水平，在开展项目之前必须非常清晰地定义目标，还要综合评估其市场价值，是追求银行市场份额还是追求银行客户服务质量。为了精办银行，必须清楚意识到服务对象的需求，一旦目标清晰，就要思考该项目的可行度。根据客户反馈的数据信息得出有价值的结果，有时候在处理客户数据信息时很难得到有价值的信息。比如，如何高效取得客户的数据，如何取得有用的数据。这些相当缺乏数据的潜在客户，还不是真正意义上的银行业务合作伙伴，要让潜在的数据有用起来。这时有必要对数据进行挖掘，对挖掘的数据进行质量评估。建议使用以前获得的潜在客户来验证，这样的优势是在特定时期内使用不同的潜在客户，通过完善这些账目的数据，最后做出精准的比较，筛选出更好的客户。

5.结语

在银行业中，将客户关系管理系统应用于商业行业银行，不断引入以客户为中心的先进管理原则。为银行客户利用数据挖掘技术而增加获利，在数据挖掘的应用中还能解决一些关键问题，提高银行售后服务质量是至关重要的，在银行营销后期会带来不小的利润，会使银行获得根本利益。同时使用数字技术能够为银行管理者提供快速高效的决策，便捷引导银行上发展道路，在实际运用中结合基于数据的全面数字技术客户关系管理系统，并有效从管理信息系统中获利。根据数据分析结果作出相应的措施，提高银行服务水平和盈利能力以及银行的核心竞争力，全面推动国内银行的高速发展，并引领国内银行推向世界。