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银行管理论文-基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的应用.doc银行管理论文-基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的应用.doc -- 2 元

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银行管理论文基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的应用一、我国商业银行在客户管理系统方面的现状客户管理是关系到银行生存至关重要的一个环节。诺贝尔经济学奖得主、著名金融学家Pansies认为对于具有庞大客户资料的银行而言,基于数据挖掘的客户管理信息技术日益重要,以至于聪明的银行不会丢弃与此有关的任何工作,因为谁掌握了最先进的客户信息技术谁就赢得了市场。很多著名银行如摩根银行、花旗银行、FCC国家银行、汇丰银行、瑞士银行等都采用了基于数据挖掘的最先进的客户管理系统,并从中获得了大量收益。近20年来花旗银行获得了超常规的发展,花旗前总裁把其成功归结于花旗银行高效运用了基于客户数据挖掘的管理信息系统,这个系统通过与计算机技术相结合,能够在庞大繁杂的数据里高效甄别出银行的客户级别尤其是重点客户,进而决策客户的获取与保留,并针对不同客户的需求快速选择出合适的策略,进而优化提高银行的服务水平,最大限度地提高银行效率和收益。银行经营学里有个著名的二八定律,既银行80的利润来自20的客户,如何科学甄别并把握好这20的客户就成为银行成功的关键。很多发达国家的银行都把经营的重点锁定到这20的重点客户身上。据悉花旗银行进入我国后,截止到2006年第一季度,花旗在上海、北京等地的分支机构通过充分运用基于客户数据挖掘的管理信息系统,已成功高效率地挖掘出10余万高质量的黄金客户,并陆续展开了对这些黄金客户进一步至善至美的营销服务。有业界人士惊呼若国内银行还不采取措施,再过几年,京沪等地的高端客户将成为花旗的天下。在目前我国的商业银行中,尽管各银行在数据管理系统的建立方面投入规模庞大,但除少数银行外,多数银行的客户数据管理系统还处在比较低的水平,在计算机技术、客户数据的管理与运用方面还与世界发达国家的银行系统有着很大差距,系统的建立不仅缺乏总体规划,而且数据的采集规范性差、真实性无有效保障。同时,银行客户信息管理系统的内容还比较匮乏滞后、缺乏科学的分析方法和手段。二、基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的内涵与优点银行数据挖掘DM是从大型数据库中发现并提取所需信息的过程,目的是帮助银行分析人员寻找各种数据之间的关联与规律,从而提供有效的决策支持。传统的银行决策支持系统通常是在某个假设的前提下通过数据查询和分析来验证或否定这个假设,而发达国家银行先进的数据挖掘技术是通过数据的自动分析进行归纳性推理,从中挖掘出潜在的模式来帮助决策者进行正确的决策,这就比传统的客户管理系统更具有效率。基于数据挖掘的银行客户管理信息系统就是银行利用数据挖掘技术,通过有效充分的数据挖掘,将银行客户资料作不同角度的分析,从中对客户进行定位分类,明确客户的消费倾向与消费模式,预测客户的风险性与利润性,以此来作为对客户提供服务和产品营销的辅助手段。这比一般的数据分析技术如联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP要先进得多,因为它可以在没有任何假设的前提下挖掘信息、发现知识,可以在数据中自动寻找模型,也可以自动对数据进行分析,因此它对客户数据的分析也就更深、更准确。通过数据挖掘,更能准确把握客户的消费偏好和行为模式,更能准确制定出高效科学的商业策略,进而赢得银行效益的最优化。因此,数据挖掘技术被称为客户管理系统的灵魂。三、基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的构建一顾客互动模块。它为整个客户管理信息系统提供具体的客户信息,这些信息包括客户的基本信息、财务会计信息、行为特征信息、信用信息等,把这些数据信息进行预处理存入数据库后,可以为银行的客户工作提供有利的支持,银行可以在此系统的支持下选定最为便利的渠道同客户进行沟通,同时也可以在客户营销管理的进程中直接为这些渠道提供信息。二公共信息模块。公共信息模块是存储金融信息和金融行情的模块,它可以为银行提供服务和支持,能使银行便捷地查阅各种金融信息与行情。同时,这个拥有大量信息的模块系统还可以充分利用资源为客户提供专家服务建议、标准化的流程支持和随时更新的公用信息,使银行和客户都能获得及时宝贵的信息反馈。三银行产品信息模块。银行产品信息包括银行为客户所开发的各种金融传统产品和衍生产品。随着金融市场的开放与发展,金融衍生产品层出不穷,银行这些产品的出现为拓展客户服务提供了很大的平台,有关信息包括这些产品的特征、价格、适用等。产品信息模块可以为客户提供有关产品信息的服务和支持并为信息库不断提供新的产品信息。四数据存储模块。信息库可以在数据上进行清理和集成,消除信息噪声和不一致数据,使多种数据组合在一起,然后将结果数据存放在分门别类的数据仓库中,再根据使用客户管理信息系统的银行请求,数据仓库可以负责高效地提取相关数据。同样,存储模块信息也可以进行不断的更新。五数据分析模块。数据分析模块一方面通过定制的评价和分析模型对提取的数据进行分析和评价,然后按照银行的业务侧重点把目标客户从中筛选出来同时,以各种信息为基础,分析出客户的行为特征,这样就可以为银行进行个性化的差别服务提供分析依据。另一方面,为银行指定客户拓展策略和创新产品提供依据。六工作管理模块。工作管理模块的主要任务是对分析模块分析出来的银行重点客户进行管理。银行客户经理通过该工作平台,针对不同的客户,将合适的产品通过合适的渠道在适当的时期以合理的价格销售给不同的目标客户,这就克服了传统客户管理上费时费力在庞大的客户资料中难甄别出重要客户的弊端,同时,基于数据挖掘的工作管理模块更能高效科学地根据不同的客户群制定出针对性很强的销售策略。四、基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的动态循环企业客户管理信息系统的动态流程主要包括挖掘目标客户、满足客户金融需要、提高银行客户管理的精确性、不断提高客户忠诚度这四个方面,基于数据挖掘的银行客户信息系统的六个模块从始至终都围绕着这四个流程进行服务。这四个流程如下图所示银行客户管理信息系统的动态循环一挖掘目标客户。鉴于任何一家银行的人力资源和资金都是有限的,因此也不可能满足所有客户的需要。银行应首先根据自己的情况找准市场定位,挖掘目标客户,这样才会更有效率和针对性。经过处理的拥有庞大客户信息的顾客互动模块就是为满足挖掘目标客户的需要而进行设置服务的。二满足客户金融需要。满足客户金融需要,银行要经常在与客户沟通的基础上,给客户提供满意的产品服务,以满足客户的需要,提供金融市场公用信息的公用信息模块和提供银行具体产品信息的企业产品信息模块为满足这一功能提供着支持与服务。三提高银行客户管理的精确性。只有当银行客户管理的水平上升到一定精确性,银行客户管理才能真正赢得效率和效益的双重目标。能否有效提高客户管理的精确性是我国银行缩短与发达国家银行客户管理系统的主要衡量目标。数据存储模块和数据分析模块在提高银行客户管理精确性方面发挥着重要的技术支持作用。四提高客户忠诚度。激烈的市场竞争使银行开发新客户的成本远高于维系老客户的成本,保持一位老客户的成本仅为吸引一新客户成本的五分之一,忠诚的老客户是银行稳定的利润来源。事实上,包括工作管理模块在内的六个客户管理系统模块其实都是在为提高客户忠诚度、争取和留住目标客户这一终极目标而进行着服务。五、基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的实践2005年10月至2006年4月,在北京某商业银行信息研发中心的支持下,同时借鉴了花旗、汇丰等银行的客户管理系统,我们在北京某商业银行构建了基于数据挖掘的银行客户管理信息系统。在构建此系统的7个月中,前两个月的主要工作是在对原有客户信息分门别类的基础上再重新进行补充、整理新的有用信息,即构建客户互动、公共信息和银行产品信息模块阶段第三个月用于数据的调试、集成阶段,即数据分析模块阶段的建立后四个月是对数据分析和工作管理两个阶段同时进行。本次实践主要用于帮助该银行丰富和掌握客户信息,充分挖掘、整理、完善客户的全面信息建立统一高效的客户智能系统帮助银行实现与客户的动态交流,提供客户与银行客户经理交流的动态反映平台,并及时快捷地进行业务流程的整合,以此来统一整合营销、销售、服务流程,达到提高银行收益水平的目的。这套流程运行后,银行客户工作业务得到优化,平均服务时间减少了48,客户满意度上升了32,接近35的客户明确表示将会继续选择该银行的其他服务。虽然银行在构建该系统的前期阶段会花费一定成本,但总体而言,该系统的建立将会大大节省银行成本。同时,该系统最大的价值在于其所构建的新型渠道为保持重要客户、吸引有潜力的客户方面提供了高效的数据支持。六、现实实施中的难点和发展展望基于数据挖掘的银行客户管理信息系统在发达国家的银行业中已发展实施的比较完善,而我国却仍处在原始的数据处理阶段。目前,该系统实施的一个主要难点是国内银行业目前对该系统重要性的认识不够,实际上,没有认识到的风险才是最大的风险。发达国家银行把对该系统的认识提到很高的层次,但国内一些银行对这一先进的系统仍表现得比较迟钝。同时,鉴于开发该系统所需要的高技术及高成本,我国银行可以先从国外银行购买这一系统体系,然后再根据自己的实际情况对该系统予以改进后使用,这样不仅可以大大节省银行的研发成本,还可以使银行紧跟最先进的该系统体系。上个世纪90年代中期,为推进银行业信息化改革进程,印度向发达国家银行购买的客户管理信息系统在提高印度银行效率与收益方面起了很大的作用,这一成功经验值得借鉴。但是我们也要认识到当银行经过发展拥有了成熟的自行创造开发系统的条件时,就可以根据自己的情况和要求来自行开发,在达到知识产权自主化的同时把主动权掌握在自己手中。总之,伴随着我国银行业开放力度的扩大和国际性的提高,相信基于数据挖掘的银行客户管理信息系统将会在我国银行业日渐得到重视和运用并将给我国商业银行带来丰厚的汇报。参考文献1曲东荣.CRM在中国银行领域中的应用J.中国金融电脑,2000,(10)7477.2HanJW,DataMiningConceptsandTechniquesM.北京高等教育出版社,2005.3聂晶,孙捷.商业银行客户关系管理系统构建研究J.科技创业周刊,2005,(10)9596.4张肖虎.商业银行客户管理系统构成J.商场现代化,2006,(3)7172.
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docin上传于2013-12-16

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