客户智能在商业银行中的应用分析
发布时间:2008/6/5 0:00:00 访问次数:557
基于客户知识的客户智能强调了利用知识发现技术产生客户知识，并通过客户知识管理过程来产生创造客户价值的客户智能。本文以某商业银行的基于客户价值的客户分类为例，探讨客户智能在商业银行中的应用。
0 引言
从客户智能的定义来看，客户智能包括了创新和使用客户知识的整个过程。在客户知识被创新之前，还存在客户数据和客户信息的更新、展示、使用等事务处理和分析处理操作。所有这些的实施是存在这样一个大前提的：客户数据必须准备、完整，能初步具备构建客户数据仓库的标准。
对目前国内的商业企业和工业企业来讲，客户数据达到这一标准还似乎很难。许多业内专家在谈到数据仓库或商业智能的应用时都发出这样的呼吁，如果企业不重视基础数据的规范性和完整性，在这种数据基础上拓展数据仓库或商业智能业务无疑从开始就注定了该项目的失败。而这种情况在商业银行、保险业、通信业就完全不同了。在这几个行业，由于：1、领导素质高，竞争意识强，已经感受到来自多方面的竞争压力；2、凭借多年的服务经验，企业基本上树立起了以客户为中心的战略导向；3、企业信息化水平较高，具有规范的操作规范和非常高的系统安全级别，已经致使这些行业开始认识到利用目前信息化的成果来提高决策的科学化、智能化。其实，随着国外同行业的强有力的竞争者涌入国内市场，这些行业的决策者已经认识到存在于企业之间的决策水平、管理水平之间的差距，并努力缩小这种差距。所以，本人在研究和应用客户智能过程把商业银行、保险业、电信业作为客户智能体系的典型应用行业，其原因除了满足更激烈的商业竞争外，还在于它们拥有较为完整的客户数据基础。
还有一点不同，这些行业较之与商业企业和工业企业，它们的业务不仅涉及如何吸引更多的客户、如何有效地提高客户忠诚度和保留客户。而且，科学地预测客户风险，尤其产品风险和竞争风险，进行风险的预警和监控是维护企业和客户利益的又一个艰难的课题。
1 客户智能在商业银行的应用设想
随着我国加入wto，金融领域的进一步开放已是大势所趋。金融业竞争日益激烈，金融企业不断增多，对客户的争夺越来越激烈。同时，现代金融业的竞争和发展已开始突破传统业务的框架，进入到一个以客户为中心的变革时代。如何在激烈的竞争中留住客户，将是各银行竞争成败的关键。
从金融服务理念来说，国外银行已率先提出了在一对一的营销环境下，使客户生命周期价值（ltv）对金融企业达到最大化。例如挪威联合银行提出了“由一家银行变为一百万家银行—每个客户一家银行”的经营策略，美国的woolich公司正在实行一种多渠道的个人银行服务策略，通过对客户信息的挖掘和区分进行服务，来达到最优利用稀缺的市场营销资源的目的。
而目前我国国有银行的客户分析系统还很缺乏，对客户信息不能进行科学的分析。而且，在对客户信息的挖掘分析能力上与外资银行有很大差距。虽然我国银行界从八十年代初就开始了客户信息的收集工作，但是最初的客户资料只有与银行业务紧密相关的简单信息，大部分是依靠信贷员或者业务员的人工劳动的原始信息，许多客户信息至今仍处于闲置状态。银行对客户的认识还很模糊，客户信息的价值并末被挖掘出来。
一个集成的客户数据仓库是客户智能应用的基础。鉴于目前商业银行在各地都建有大量的分支机构，商业银行的客户智能系统可采用集约式客户数据仓库环境，即所有分行均拥有自己的客户智能系统，并与本地综合业务系统及电子银行客户服务中心连接。在总行建有中央客户数据仓库，提供面向全行的分析决策功能，并为网上银行业务提供数据查询支持。
基于客户知识的客户智能应用是客户智能理论在商业银行中的最具成效的应用。企业要能在与客户互动的同时，立即将客户的行为与偏好等信息记录在客户数据库中，并随时抽取这些资料进行产品与客户间的关联分析、以掌握客户的潜在需求，并将结果转化为客户知识。这是关联型客户知识在商业银行最基本的应用。此外，基于客户价值的客户分类可以依照影响客户生命周期价值的因素和客户某一段时间的累计消费将客户分级，对于高价值的客户给予特殊优惠，以争取更高的客户占有率。基于客户知识的客户智能应用还包括客户流失性分析（churn analysis）、客户信用记分（credit scoring）、欺诈发现（fraud detection）等等。
本人作者在苦苦探寻推广客户智能体系应用的旅程中，受到了中国人民银行总行、中国人寿保险总公司、福
基于客户知识的客户智能强调了利用知识发现技术产生客户知识，并通过客户知识管理过程来产生创造客户价值的客户智能。本文以某商业银行的基于客户价值的客户分类为例，探讨客户智能在商业银行中的应用。
0 引言
从客户智能的定义来看，客户智能包括了创新和使用客户知识的整个过程。在客户知识被创新之前，还存在客户数据和客户信息的更新、展示、使用等事务处理和分析处理操作。所有这些的实施是存在这样一个大前提的：客户数据必须准备、完整，能初步具备构建客户数据仓库的标准。
对目前国内的商业企业和工业企业来讲，客户数据达到这一标准还似乎很难。许多业内专家在谈到数据仓库或商业智能的应用时都发出这样的呼吁，如果企业不重视基础数据的规范性和完整性，在这种数据基础上拓展数据仓库或商业智能业务无疑从开始就注定了该项目的失败。而这种情况在商业银行、保险业、通信业就完全不同了。在这几个行业，由于：1、领导素质高，竞争意识强，已经感受到来自多方面的竞争压力；2、凭借多年的服务经验，企业基本上树立起了以客户为中心的战略导向；3、企业信息化水平较高，具有规范的操作规范和非常高的系统安全级别，已经致使这些行业开始认识到利用目前信息化的成果来提高决策的科学化、智能化。其实，随着国外同行业的强有力的竞争者涌入国内市场，这些行业的决策者已经认识到存在于企业之间的决策水平、管理水平之间的差距，并努力缩小这种差距。所以，本人在研究和应用客户智能过程把商业银行、保险业、电信业作为客户智能体系的典型应用行业，其原因除了满足更激烈的商业竞争外，还在于它们拥有较为完整的客户数据基础。
还有一点不同，这些行业较之与商业企业和工业企业，它们的业务不仅涉及如何吸引更多的客户、如何有效地提高客户忠诚度和保留客户。而且，科学地预测客户风险，尤其产品风险和竞争风险，进行风险的预警和监控是维护企业和客户利益的又一个艰难的课题。
1 客户智能在商业银行的应用设想
随着我国加入wto，金融领域的进一步开放已是大势所趋。金融业竞争日益激烈，金融企业不断增多，对客户的争夺越来越激烈。同时，现代金融业的竞争和发展已开始突破传统业务的框架，进入到一个以客户为中心的变革时代。如何在激烈的竞争中留住客户，将是各银行竞争成败的关键。
从金融服务理念来说，国外银行已率先提出了在一对一的营销环境下，使客户生命周期价值（ltv）对金融企业达到最大化。例如挪威联合银行提出了“由一家银行变为一百万家银行—每个客户一家银行”的经营策略，美国的woolich公司正在实行一种多渠道的个人银行服务策略，通过对客户信息的挖掘和区分进行服务，来达到最优利用稀缺的市场营销资源的目的。
而目前我国国有银行的客户分析系统还很缺乏，对客户信息不能进行科学的分析。而且，在对客户信息的挖掘分析能力上与外资银行有很大差距。虽然我国银行界从八十年代初就开始了客户信息的收集工作，但是最初的客户资料只有与银行业务紧密相关的简单信息，大部分是依靠信贷员或者业务员的人工劳动的原始信息，许多客户信息至今仍处于闲置状态。银行对客户的认识还很模糊，客户信息的价值并末被挖掘出来。
一个集成的客户数据仓库是客户智能应用的基础。鉴于目前商业银行在各地都建有大量的分支机构，商业银行的客户智能系统可采用集约式客户数据仓库环境，即所有分行均拥有自己的客户智能系统，并与本地综合业务系统及电子银行客户服务中心连接。在总行建有中央客户数据仓库，提供面向全行的分析决策功能，并为网上银行业务提供数据查询支持。
基于客户知识的客户智能应用是客户智能理论在商业银行中的最具成效的应用。企业要能在与客户互动的同时，立即将客户的行为与偏好等信息记录在客户数据库中，并随时抽取这些资料进行产品与客户间的关联分析、以掌握客户的潜在需求，并将结果转化为客户知识。这是关联型客户知识在商业银行最基本的应用。此外，基于客户价值的客户分类可以依照影响客户生命周期价值的因素和客户某一段时间的累计消费将客户分级，对于高价值的客户给予特殊优惠，以争取更高的客户占有率。基于客户知识的客户智能应用还包括客户流失性分析（churn analysis）、客户信用记分（credit scoring）、欺诈发现（fraud detection）等等。
本人作者在苦苦探寻推广客户智能体系应用的旅程中，受到了中国人民银行总行、中国人寿保险总公司、福
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