商業銀行客戶關系管理系統設計與實現論文
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摘要：
近幾年來金融業得到了快速的發展，銀行之間的競爭也更為明顯，銀行只有開發出新的產品，提升產品組合的水平才能從根本上縮小銀行的差異，為了提高客戶忠誠度，需要根據市場變化迅速做出反應，根據金融市場變化來構建銀行客戶關系管理系統。
關鍵詞：
數據挖掘技術；銀行客戶關系管理系統；設計；建設；
1、銀行客戶關系管理系統
銀行客戶關系管理系統的起源，最早可追溯至上世紀90年代，倡導以客戶滿意作為中心，以市場作為導向。關于客戶關系管理，是基于客戶需求為導向，以信息技術作為發展驅動力，將各類軟件、方法、互聯網應用在其中，并基于商業戰略，以提升利潤、收益、客戶滿意度作為目的，可以對有效客戶進行精準定位[1]。
呼叫中心、CRM軟件、電子商務、數據倉庫共同組成銀行的客戶關系管理系統，對于銀行而言，客戶關系管理是將客戶關系與銀行管理有機結合在一起，具體而言其涵蓋以下內容：
1.1、客戶信息管理
與其他類型的企業相比，銀行的最大優勢就是其擁有龐大的客戶信息數據庫，從根本上而言客戶關系管理系統是將客戶的信息進行全面的梳理和掌握，基于銀行利潤貢獻度來構建客戶價值評估體系，針對不同需求、層次的客戶進行細化分析，制定價值服務流程，以此來提升客戶滿意度。
1.2、營銷管理
在信息時代的發展下，銀行營銷渠道也發生了變化，從傳統柜臺渠道延伸至電話銀行、網絡銀行，營銷渠道呈現出多元化的發展趨勢。但是，不管銀行的營銷渠道發生什么變化，客戶關系管理都是銀行極為重要的'工作，針對客戶數據進行細化分析，能夠幫助銀行找到更多的銷售機會，對現有營銷模式做出評價，讓銀行從傳統的宏觀營銷模式轉化為微觀營銷模式[2]。
1.3、銷售管理
在銀行營銷渠道的多元化發展背景下，銀行的銷售也變得多樣化，從傳統現場銷售轉化為如今的電話銷售、網絡銷售等模式，因此，銀行需要對各類銷售渠道進行科學管理，及時反饋客戶信息，滿足不同客戶群體的要求。
1.4、客戶服務
銀行的經營目的是為了實現利潤的最大化，要達到這一目的，始終以客戶需求為導向，為客戶提供多元化的產品和服務，針對在客戶服務中產生的各類問題，及時處理、反饋、改進。而在這一方面，可以借助客戶關系管理系統中的互聯網、呼叫中心為客戶提供服務。
2、價值意義
數據挖掘技術從本質上來講，就是將有效的信息從龐大的數據信息中提煉出來，在很大程度上提升了信息的利用率，可以將低層次的信息轉化成高價值的信息，為決策提供充足的依據。數據挖掘技術，還能利用各類分析工具，在數據中發現數據和模型，利用這類關系模型來預測、發現數據的聯系，找出其中被忽視的因素。
利用數據挖掘技術中的人工智能和高級統計方法，能夠實現對海量數據的準確、高效挖掘，以此來提升銀行的應變能力與響應能力。應用數據挖掘技術，銀行通過掌握客戶的需求特點，為其提供與之相符的服務和產品，可有效地提升銀行的經營能力和盈利能力，為銀行創造出一系列的新商機。同時，數據挖掘技術能夠客觀、精準分析出客戶的信用編號與貢獻度，準確預測出其需求、行為和未來經濟走向，從而智能定制各類服務內容，提升營銷的精確度[3]。
3、銀行客戶關系管理系統設計與建設
3.1、系統需求
3.1.1、客戶信息管理模塊功能
客戶是銀行生存的重中之重，只有掌握客戶信息，方可為其提供針對性服務。在客戶信息的錄入上，包括新增客戶的聯系方式、身份證明、月收入、學歷、婚姻狀況、家庭情況等。
3.1.2、客戶服務管理模塊功能
對于客戶而言，優質的服務是其選擇某家銀行的關鍵因素，同時也決定了銀行是否能可持續發展，客戶服務管理模塊往往涵蓋客戶需求分析、客戶投訴等，其可以有效地記錄客戶反饋信息，并進行細化分析，從而幫助銀行了解客戶需求。
3.1.3、信息分類模塊功能
以客戶的貢獻度為通過依據，可以將客戶群劃分為優質客戶、發展客戶、一般客戶，優質客戶存量為2萬元以上/月，待發展客戶存量為0.5萬元以下/月，一般客戶存量介于0.5萬到2萬/月，通過對這些數據的分析，能夠掌握客戶級別，針對客戶需求來制定營銷方案[4]。
3.1.4、客戶信息分析模塊的功能
在這一模塊中，應用數據挖掘技術分析客戶的歷史數據，判斷出其基本特征與價值，對客戶行為進行細化分析，從而幫助銀行調整服務策略和營銷策略，以提升銀行的盈利能力。
3.2、基于數據挖掘技術的銀行客戶關系管理系統設計與建設
3.2.1、系統設計流程
在客戶分類上，根據客戶貢獻度、忠誠度來進行分析，將用戶分為優質用戶、普通用戶、風險客戶幾類。優質客戶其忠誠度、貢獻度較高，是銀行提供服務的重點對象；風險客戶貢獻度高，但是忠誠度較低，針對此類客戶，要采用針對性的營銷方法，采取科學的方式來提升其忠誠度，將其發展為優質客戶。
在數據的準備上，需要確定好挖掘目標，通過業務存儲數據庫、客戶存儲數據庫對其進行預處理，處理環節中，要保證數據的完整，統一將不一致數據清理出來，如果數據規模很大，則可以對數據加以篩選，將一些相關度較大的數據加以互聯，從中提煉出價值高的數據，為數據挖掘方法的應用構建數據倉庫。
在數據建模上，以數據處理、初始化作為基礎，在建模環節中，確定好挖掘目標，選擇合理的挖掘模型和算法，調整好模型參數，根據不同模型來得出分析結果。
在模型的評估上，利用數據挖掘技術來進行定義與評估，得出可用信息，并利用邏輯圖形、圖表的方式來展現，讓信息變得清晰明了，假如發生數據與預期結果差距過大，需要構建新的模型進行重新分析。
3.2.2、客戶分類
在數據的儲存中，會出現噪聲數據，這個數據可能是由于錄入不準確或者沒有備份、傳輸中斷導致，對于此類數據，需要對其進行預處理，補全數據信息，構建數據倉庫。在得到數據集后，抽取部分訓練數據集，確定每條記錄，分析屬性用內標號屬性[5]。在分類規則的提取上，將決策樹轉化為分類規則，得出分類模型后，即可在隨機抽取、獨立樣本、測試集中評估出預測正確率，利用這一模型來對客戶群體作出分類。
3.2.3、系統界面
系統登錄頁面提供統一登錄接口，通過這一功能，能夠保障銀行客戶關系管理系統的安全性，識別不同用戶的身份，為其分配相應權限，用戶在登錄時，需要驗證身份、輸入密碼和驗證碼后，系統可以識別出字符有效性，掌握用戶的合法性與其功能角色權限。
3.2.4、客戶信息管理
在客戶信息管理功能中，包括查詢功能、增加功能、修改功能與刪除功能。在查詢功能中，輸入查詢條件后，即可查詢出對應客戶的信息，以列表的形式來輸出。在信息錄入模塊中，點擊增加，即可錄入客戶信息并自動生成客戶編碼，如果錄入出現錯誤，可以點擊修改模塊來進行修改。
3.2.5、客戶服務管理功能
在客戶投訴管理查詢中，在收到投訴信息后，可以通過投訴信息處理模塊來進行處理，只能輸入處理方式、處理人、處理時間、處理級別以及處理狀態，其他信息不可修改。
3.2.6、測試方法
軟件測試涵蓋黑盒測試、白盒測試兩種。黑盒測試是以產品功能為基礎進行的測試，對產品功能正常與否加以判斷，該種測試方式更加側重于產品表面，不需要關注程序內部結構與特征。但是，在具體測試中，需要充分考慮到各類情況，既要關注合法輸入，也要關注不合法輸入，當系統發生改變時，要將黑盒子測試系統應用到測試中。在黑盒子測試上，主要采用邊界值分析法、比較分析法、決策表方法、因果聯系法，輸入不同條件測試值來分析系統執行情況，從而分析程序的運行問題[6]。
4、結語
數據挖掘技術在銀行客戶關系管理系統的設計和建設上，具有良好的發展前景，對于銀行而言，其客戶數據信息分散在不同系統中，銀行需要將各類數據統一整合，從各個渠道反饋客戶信息，為其提供高質量服務。以客戶的需求為導向，對其需求特點進行深入的挖掘，對有效地掌握客戶情況作用顯著，另外對于銀行的發展起到促進作用，銀行可以對失去的客戶進行分析，對具有相同特征的客戶，采取對其有效的措施來留住客戶。通過對銀行客戶數據進行深入挖掘，對客戶進行了精準定位，為銀行未來的有效決策提供了依據。
參考文獻
[1]王慧敏,陳澤宇,張馳.基于CRISP-DM模型的時序預測Web服務設計與實現[J].計算機應用與軟件,2011,(1).
[2]周玲元,馮良清,張群東.數據挖掘技術在網絡化制造CRM中的應用研究[J].制造業自動化,2010,(5).
[3]張暉.數據挖掘在煤炭企業CRM中的應用與研究[J].煤炭技術,2010,(6).
[4]李世超,麥范金,王臻.基于數據挖掘技術的客戶細分研究[J].電腦知識與技術,2009,(2).
[5]劉鴻沈,徐雅斌.數據挖掘技術在客戶細分領域的應用[J].福建電腦,2008,(10).
[6]張莉.數據挖掘技術及應用現狀[J].中國石油大學勝利學院學報,2008,(2).
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