（工商管理专业论文）基于数据挖掘的商业银行经营管理.pdf

摘要 随着我国金融业对铃逐渐开放，国外银行开始进驻国内金融市 场，我国商业银行正面临前所未有的竞争压力。相比之下，国内商业 银行无论在管理上还是技术上都无法与国赡银行抗餐。但是，我们也 有自己的优势所在拥有庞大的客户群和丰富的业务数据，然而这 些潜在的资源现在还没宥得到充分利用。 商业银行数据挖掘就是从浩如烟海的大量数据中探索银行业务 活动的规律，提炼出经营管理所必须的关键信息，使商业银行能对其 自身业务的运作以及整个行业的态势进行分析，从而有效地指导银行 的战略决策和业务管理，并最终通过市场竞争转变为利润。国外银行 已经大规模应用数据挖掘于营销管理、客户关系管理、信用风险管理 等领域，丽我国商业银行的数据挖掘还处于不断探索之中。因此，针 对能提高我国商业银行科学决策和市场竞争力的数据挖掘应用项目 已成为当前我国商业银行信息化的一个新热点。 根据这种现状，本文采用了理论研究、数据实验和实地调研相结 合的方法来具体研究我国商业银行的数据挖掘应用问题夺首先，作者 基于我国商业银行的自身特点、国外商业银行数据挖掘的成功应用以 及现有的文献资料的基础上对我国商业银行数据挖掘的具体应用进 行了比较深入的研究和全面的归纳。接着，以我国某商业银行连续4 年的定期存款数据为研究样本，用数据挖掘技术较力全面、深入地挖 掘了数据背后有价值的规律和原因，得潞了一塑重要的结论，并提出 了针对性的管理建议。最后总结了我国商业银行应用数据挖掘技术所 面临的困难与应接受的建议。 本论文共分八个章节： 第一章从分析我国商业银行的经营现状入手，阐述了本论文选题 背景、国内外研究现状、论文的结构以及论文的研究方法和创新点垂 第二章分别论述我国商业银行竞争现状、数据挖掘在国内外商业 银行中的应用。 第三章在介绍了商业银行市场营销管理的般理论基础上，详细 阐述了基于数据挖掘的商业银行市场营销管理体系结构、市场细分模 型、市场定位模型、产品开发模型和产品定价模型。 第四章在介绍了商业银行客户关系管理的一般理论基础上，详细 讨论了基于数据挖掘的商业银行客户关系管理的系统模型、实施程 序、数据库、主要模块、挖掘方法和主要作用。 第五章在介绍了商业银行风险管理的一般理论基础上，分析了基 于数据挖掘的商业银行信用风险管理实现途径和主要优势。 第六章讨论了基于数据挖掘的商业银行其他管理，包括银行战略 管理和组织管理。 第七章重点介绍了一个基于数据挖掘的案例：以我国某商业银行 一个分支机构定期存款数据为样本，应用数据挖掘技术较为全面、深 入地挖掘、分析了数据背后的规律和原因，得出了一些重要的结论， 最后提出了针对性的管理建议。 第八章分析了我国商业银行应用数据挖掘技术所面临的困难与 应接受的建议。 本论文主要贡献包括： ( 1 ) 全面总结商业银行关键领域的数据挖掘应用。 ( 2 ) 就定期存款业务方面的数据挖掘进行了初步研究。 本论文对如何将数据挖掘作为整套解决方案在商业银行经营管 理中的具体应用做初步探索和研究，以此希望能为我国商业银行的数 据挖掘应用和管理决策提供一些有益的启示。 关键词：数据挖掘；商业银行管理；定期存款管理 a b s t r a c t w h e no p e n i n go u t w a r d sg r a d u a l l yi nf i n a n c ei no u rc o u n t r y , t h e o v e r s e a sb a n k se n t e ro u rm o n e ym a r k e t ，s ot h ed o m e s t i cc o m m e r c i a l b a n k sa r ec o n f r o n t e dw i t hc o m p e t i t i o nn e v e ro c c u r r i n gb e f o r e t h e d o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k sc a nc o m p e t ew i t ht h eo u t e r sn o to n l yi n m a n a g e m e n tb u ta l s oi nt e c h n o l o g y o nt h eo t h e rh a n d ，o u rb a n k sh a v e t h e i ro w na d v a n t a g e s - - e n o r m o u sc u s t o m e r sa n dr i c h o p e r a t i o nd a t a u n f o r t u n a t e l y , t h ep o t e n t i a lr e s o u r c eh a sn o ti ng o o du s eu pt on o w d a t am i n i n gi nc o m m e r c i a lb a n k si st h a tt h r o u g hs e e k i n go p e r a t i o n r e g u l a r i t yo fb a n k sf r o mv a s td a t aa n dr e f i n i n gk e yi n f o r m a t i o nr e q u i r e d i nm a n a g e m e n t ，t h eb a n k sc o u l da n a l y z et h e i ro w no p e r a t i o na n dt h e i n d f l s t r ys t a t es oa st od i r e c tt h e i rs t r a t a g ya n do p e r a t i o nm a n a g e m e n ta n d t oc o n v e r tt h ei n f o r m a t i o nt op r o f i t si nt h ee n d i nf o r e i g nb a n k s ，d a t a m i n i n gh a sa p p l i e di nm a r k e t i n gm a n a g e m e n t ，c u s t o m e rr e l a t i o n s h i p m a n a g e m e n ta n dc r e d i t r i s km a n a g e m e n t ，a n ds oo n w h i l ei no u r c o m m e r c i a lb a n k s ，d a t am i n i n gh a ss t i l lb e e ni n e x p l o r i n g s o ，d a t a m i n i n ga p p l i e ds u b j e c ta i m i n ga ti m p r o v i n gd e c i s i o n m a k i n gc a p a b i l i t y a n dm a r k e tc o m p e t i t i o ni no u rc o m m e r c i a lb a n k sh a sb e e nan e wh o t p o i n to fi n f o r m a t i o nc o n s t r u c t i o ni no u rc o m m e r c i a lb a n k sc u r r e n t l y b a s e do nt h es i t u a t i o n ，t h ea r t i c l ei n t r o d u c e sam e t h o dc o m b i n i n g t h e o r yr e s e a r c h ，d a t ae x p e r i m e n ta n di n v e s t i g a t i n go nt h es p o tt or e s e a r c h d a t am i n i n ga p p l y i n gp r o b l e mi no u rc o m m e r c i a lb a n k s f i r s t ，b a s e do n o u rc o m m e r c i a lb a n k s o w nc h a r a c t e r s ，t h es u c c e s s f u la p p l i c a t i o ni n o v e r s e a sb a n k s ，a n dt h ed o c u m e n tr e s o u r c ei ne x i s t e n c e ，t h ea u t h o rg o e s d e e pi n t or e s e a r c ha n dc o n c l u d e sr o u n d l yf o rt h em a t e r i a la p p l i c a t i o no f d a t am i n i n gi no u rc o m m e r c i a lb a n k s s e c o n d o nt h es a m p l eo ft h ef o u r y e a r s d a t ao ff i x e dd e p o s i ti no n eb r a n c ho fo n ec o m m e r c i a lb a n k ，b y u s i n gd a t am i n i n g ，o b t a i nv a l u a b l el a wa n dc a u s eh i d i n gi nd a t ar o u n d l y a n dd e e p l y , d r a ws o m ei m p o r t a n t c o n c l u s i o n ，a n db r i n g o u ts o m e p e r t i n e n ts u g g e s t i o no fm a n a g e m e n t 。f i n a l l y , s u m m a r i z et h ed i f f i c u l t i e s c o n f r o n t e dt od a t am i n i n ga p p l y i n gt e c h n o l o g yi no u rc o m m e r c i a lb a n k s l a n db r i n gf o r w a r ds o m es u g g e s t i o n sf o rt h eb a n k s 。 t h e r ea r ee i g h ts e c t i o n si nt h ea r t i c l e i nt h ef i r s ts e c t i o n ，b e g i n n i n gw i t hm a n a g e m e n ts t a t u sa tp r e s e n ti n o u rc o m m e r c i a lb a n k s ，t h e s ei s s u e si n c l u d et h eb a c k g r o u n db a s e do n w h i c ht h et h e s i si sc h o s e n ，d o m e s t i ca n do v e r s e ar e s e a r c hs i t u a t i o n ，t h e a r t i c l es t r u c t u r e ，r e s e a r c hm e t h o da n dt h ei n n o v a t i o np o i n t sa r es e tf o r t h i nt h es e c o n ds e c t i o n ，t h ec o m p e t i t i o ns i t u a t i o na tp r e s e n ti no u r c o m m e r c i a lb a n k sa n dt h ea p p l i c a t i o ns i t u a t i o ni nt h ef o r e i g nc o m m e r c i a l b a n k sa r es e tf o r t h i nt h et h i r ds e c t i o n ，o nt h eb a s i so ft h eg e n e r a lt h e o r yo fm a r k e t i n g m a n a g e m e n ti n t h ec o m m e r c i a lb a n k s ，s y s t e ms t r u c t u r eo fm a r k e t i n g m a n a g e m e n ti nt h eb a n k sb a s e do n d a t am i n i n g ，m a r k e ts u b d i v i s i o n m o d e l ，m a r k e to r i e n t a t i o nm o d e l ，p r o d u c t i o ne x p l o i t a t i o nm o d e la n d p r o d u c t i o np r i c em o d e la r ee x p o u n d e d i nd e t a i l i nt h ef o r t hs e c t i o n ，o nt h eb a s i so ft h eg e n e r a lt h e o r yo fc u s t o m e r r e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n ti nt h e c o m m e r c i a lb a n k s ，s y s t e mm o d e lf o r c u s t o m e rr a t i o n s h i pi nt h eb a n k sb a s e do nd a t am i n i n g ，i m p l e m e n t a r y p r o g r a m ，d a t a b a s e ，m a i nm o d u l e ，m i n i n gm e t h o da n dp r i m a r ye f f e c ta r e d i s c u s s e di nd e t a i l 。 i nt h ef i f t hs e c t i o n ，b a s e do nt h eg e n e r a lt h e o r yo fr i s km a n a g e m e n t i nt h ec o m m e r c i a lb a n k s ，i m p l e m e n ta p p r o a c hf o rc r e d i tr i s km a n a g e m e n t i nt h eb a n k sf o u n d e do nd a t am i n i n ga n dm a i na d v a n t a g e sa r ea n a l y z e d i nt h es i x t hs e c t i o n ，o t h e rm a n a g e m e n ti nt h ec o m m e r c i a lb a n k s b a s e do nd a t am i n i n gi sd i s c u s s e d ，i n c l u d i n g s t r a t a g ym a n a g e m e n ta n d o r g a n i z a t i o nm a n a g e m e n ti nt h eb a n k s i nt h es e v e n t hs e c t i o n ，ac a s eb a s e do nd a t am i n i n gi si n t r o d u c e d 。o n t h es a m p l eo ff i x e dd e p o s i td a t ai no n eb r a n c ho fo n ec o m m e r c i a lb a n k ， b yu s i n gd a t am i n i n g ，o b t a i nv a l u a b l el a wa n dc a u s eh i d i n gi n d a t a r o u n d l ya n dd e e p l y , d r a ws o m ei m p o r t a n tc o n c l u s i o n ，a n db r i n go u ts o m e p e r t i n e n ts u g g e s t i o no fm a n a g e m e n t 。 i nt h ei a s ts e c t i o n ，t h ed i f f i c u l t i e sf a c e di nt h ea p p l i c a t i o no fd a t a m i n i n ga n ds o m es u i t a b l es u g g e s t i o n sf o r o u rc o m m e r c i a lb a n k sa r e a n a l y z e d s o m ec o n t r i b u t i o n si nt h ep a p e ri n c l u d e ： 2 ( 1 ) t h ea p p l i c a t i o no fd a t am i n i n gi nk e yf i e l di nt h ec o m m e r c i a l b a n k si ss u m m a r i z e di nt h er o u n d ( 2 ) p i l o ts t u d yo fd a t am i n i n g f o rf i x e dd e p o s i ti sd o n e i nt h ep a p e r , h o wm a t e r i a l a p p l i c a t i o no fd a t am i n i n gc a nb e r e g a r d e da saw h o l es c h e m ef o rm a n a g e m e n ti nt h ec o m m e r c i a lb a n k si s d i s c u s s e da n ds t u d i e d e l e m e n t a r i l y , s ot h a t i tc a ng i v es o m eu s e f u l s u g g e s t i o nf o rt h ep e r s o n sw h op u r s u et h ea p p l i c a t i o no fd a t am i n i n go r m a k em a n a g e m e n td e c i s i o ni no u rc o m m e r c i a lb a n k s k e yw o r d s ：d a t am i n i n g ；m a n a g e m e n to fc o m m e r c i a lb a n k s ； m a n a g e m e n to ff i x e dd e p o s i t 3 西南财经大学工商管理硕士( m b a ) 学位论文原创性及知识产权声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行调查和研究工作取得的成果。学位论文中除文中已注明引用的 内容以外，本学位论文不包含他人已经发表或撰写过的研究成果，也 不包含他人为获得西南财经大学或其他教育机构等的学位证书而使 用过的材料。对本学位做出重要贡献的单位、团体、企业和个人，均 已在文中以明确方式表明。因本学位论文引起的知识产权纠纷概由本 人负责，并承担由此引起的法律后果。 本学位论文成果归西南财经大学所有。 特此申明 学位论文作者签名：罗彬 2 0 0 6 年6 月3 鑫 _ 1 1 论文背景及意义 1 导论 随着改革开放的逐步推进，我国国民经济得到持续稳定的发展， 但是各商业银行也面临着越来越严峻的挑战。一方面，商监银行的体 制和业务发展的转变，使得传统的商业银行体制下形成的经营管理体 制与现代商业银行经营管理原则之间的矛盾园益尖锐。另一方面，随 着金融机构的迅速发展和金融市场日益开放，国外银行开始进驻国内 金融市场，中国各商业银行正面临前所未有的竞争压力。相对国内银 行而言，国外银行具有良好的资产结构和丰富的管理经验。此外，他 们在技术上也得到了国际软件业巨头的大力支持。因此国内商业银行 无论在管理上还是技术上都无法与之抗衡。但是我们也逐渐意识到自 己的优势所在拥有庞大的客户群和丰富的业务数据，只不过这些 潜在的企业资源还远没有得到充分利用。 圈趋激烈的市场竞争使得商业银行对于数据处理提出了更高的 要求，他们已经不满足于信息系统能够迅速地处理业务，而是需要从 浩如烟海的大量数据中探索业务活动的规律，提炼出经营管理所必须 的关键信息，使银行能对其自身业务的运作以及整个市场相关行业的 态势进行分析，从而进行正确决策，并最终通过市场竞争转变为利润。 虽然我国银行业已经积累了大量的历史数据，事务处理型技术在 业务领域的应用也已经趋于成熟。但相对而言，分析处理型技术的研 究和应用还处于起步阶段。对于现有业务数据的分析处理，大多数银 行还只是仅限于做出些统计报表，至于如何进一步发掘这些报表中 反映的信息，则需要依靠分析人员付出大量的劳动进行“人工获取 。 但有时对于某些深藏在其中的有价值的规律，通过“人工方式可能 永远都无法发现，这远没有达到支持决策的要求。因此，银行迫切需 要一种集成方案来解决业务数据“过剩 而决策所需信息贫乏的局蕊。 目前正被各个领域广泛应用的数据挖掘技术就能较好的解决商 业银行所面临的问题。所谓数据挖掘，简单地说就是对些看似无规 则的海量数据进行整理，采用某些算法或模型处理，发现数据间内在 联系或推导出有价值的结论。因此，数据挖掘技术的发展为商业银行 的科学决策提供了很好的技术支持。 因此，根据这种现状，作者对数据挖掘技术在商业银行中的一些 具体应用进行了较为全面的归纳和深入的研究，并通过数据挖掘技术 对一个商业银行定期存款数据进行了分析处理，得出了些较为重要 的规律和结论，并据此提出了建设性的管理建议。以此希望能为国内 商业银行的管理决策和数据挖掘应用提供一些有益的启示。 1 2 国内外的研究现状 髓前国外的软件开发商早已开始进行数据挖掘方面的研究与开 发。同时国外商业银行通过购买这些产品，可以获得强大的技术支持。 但是，软件开发商出于对银行商业机密和企业利益的考虑，目前并没 有公开资料介绍这类技术在商业银行中具体实施的应用细节技术。 国内各大商业银行虽然也购买了一些著名软件厂商的数据库产 品，但只是为了支持事务型操作，并没有对数据做深层分享斤处理，当 然也就谈不上从中发现隐藏的商机。随着竞争的加剧，国内银行纷纷 开始弥补这一不足。因此针对提高商业银行科学决策水平的数据挖掘 应用项目已成为当前国内商业银行领域信息化的一个新热点。 1 3 论文的组织结构 本论文共分八个章节： 第一章从分析我国商业银行的经营现状入手，阐述了本论文选题 背景、国内外的研究现状、论文的机构以及论文的研究方法和创新点。 第二章分别论述我国商业银行竞争现状、数据挖掘在国内外商业 银行中的应用。 。 第三章在介绍了商业银行市场营销管理的一般理论基础上，详细 阐述了基于数据挖掘的商业银行市场营销管理体系结构、市场细分模 型、市场定位模型、产品开发模型和产品定价模型。 第四章在介绍了商业银行客户关系管理的一般理论基础上，详细 讨论了基于数据挖掘的商业银行客户关系管理的系统模型、实旄程 序、数据库、主要模块、挖掘方法和主要作用。 第五章在分绍了商业银行风险管理的一般理论基础上，分析了基 于数据挖掘的商业银行信用风险管理实现途径和主要优势。 第六章讨论了基于数据挖掘的商业银行其他管理，包括银行战略 管理和组织管理。 第七章重点介绍了一个基于数据挖掘的案例：以我国某商业银行 一个分支机构定期存款数据为样本，应用数据挖掘技术较为全面、深 入地挖掘、分析了数据背后的规律和原因，得出了些重要的结论， 最后提出了针对性的管理建议。 。 第八章分析了我国商监银行应用数据挖掘技术所面临的困难与 应接受的建议矗 1 。4 论文研究方法与创新点 本文采用了理论研究、数据实验和实地调研相结合的方法来具体 研究我国商业银行的数据挖掘应用问题。首先，作者基于我国商业银 行的自身特点、国外商业银行数据挖掘的成功应用以及现有的文献资 料的基础上对我国商业银行数据挖掘的具体应用进行了比较深入的 研究和全面的归纳。接着，以我国某商业银行连续唾年的定期存款数 据为样本，用数据挖掘技术较为全面、深入地挖掘出了数据背后有价 值的规律和原因，得出了一些重要的结论，并提出了针对性的管理建 议。最后总结了我国商业银行应用数据挖掘技术所面临的困难与应接 受的建议。这对如何将数据挖掘作为整套解决方案在商业银行经营管 理中的具体应用做了一个初步研究和探索。 本文主要的贡献包括以下内容： ( 1 ) 全面总结、归纳了商业银行关键领域的数据挖掘应用。 ( 2 ) 就定期存款业务方面的数据挖掘应用进行了初步研究。 2 商业银行竞争现状与管理发展趋势 2 。1 数据化管理在商业银行中的意义 随着金融自由化、国际化进程加快，以及非银行业对金融服务市 场的蚕食鲸吞，中国银行业正面临着前所未有的竞争局面：首先，国 有专业银行向商业银行转型，从计划体制结构转换为市场体制结构， 必须遵循“自主经营，自担风险，自负盈亏，自我约束 的市场经营 原则，加重了业内的竞争态势，使得不论是原有的还是转型的商业银 行都必须面对客户和效益的压力，同时思考怎样面对银行业内的竞 争；其次，中国政府已经承诺加入w t o 后在2 0 0 5 年之前全面开放金 融市场，并给予外资金融机构以国民待遇的政策，、将会使大量的外资 银行涌入我国。外资银行可能凭借其先进的管理理念、完善的管理程 序、丰富的金融服务产品等方蟊的竞争优势，对国内银行业形成巨大 的竞争压力；再其次，金融体系中的非银行机构通过不断的业务创新 和产品创新，也在与银行业争夺金融服务市场，同样对国内银行造成 了空前的竞争压力。 同时我国金融市场的供求格局匿前已发生根本性的变化，买方金 融市场的特征己初步形成，各商业银行的经营策略都逐渐朝抢占垄断 行业和优质客户的方向倾斜，7 造成了今天银行阕韭竞争自热化的局 面。总体来说，从追求“规模效益”转向挖掘“客户效益 ，符合商 业银行的发展规律。但现代商监银行实施“以客户为中心的竞争和 发展战略，不同于过去以网点和人际关系为主线、对客户不加选择的 竞争，而将是细分客户价值，针对不同的客户群体进行市场定位；借 助先进的信息技术工具，提供符合客户需要的金融产品和服务；并着 力稳定发展高效益的客户群，以期获得“深度效益 等方面的“双赢 性实践。而数据化管理就是实现这一目标的有效武器。 所谓数据化管理就是指用现代数据仓库技术、在线分柝处理技术 和数据挖掘技术进行数据分析以实现商业价值。它之所以能粉墨登 场，在银行中扮演越来越重要的角色，其根本原因在于：一方面随着 银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆 炸 和“信息缺乏的矛盾；另一方面，在目前复杂的商业环境中， 无知或一知半解做出的决策是现代银行的最大威胁。而数据化管理的 最大优势就是充分利用银行在日常经营过程中搜集和积累的大量数 据，并将它们转化为信息和知识来为银行找出市场发展趋势和经营上 的问题，并发现市场机会，增强其核心竞争力。 而数据化管理在银行业的应用意义主要体现在以下几个方面： 1 为银行内部提供了数据分析平台。为业务部门更好地分析商 业特征，发现业务中存在的问题和为业务人员分析决策提高等方面提 供了有力支持。 2 为银行内部提供了一个更有效的业务交流平台。通过数据化管 理，可以使更多业务人员更容易分享商业分析的结果，无论是在线分 析，还是通过邮件的交互，都可以使相关人员积极参与对分析结果的 评价、探讨、询问，使决策依据的信息更加详尽、准确。 3 数据化管理最基本的价值体现在有效、及时地产生有用信息。 由于系统中存贮了大量不同层次的维度数据和不同的测量值。因此， 可以从不同视角来分析这些数据。通过多维度自由组合的分析，能更 全面把握业务特征，做到知其然还要知其所以然。 4 对业务的指导意义。利用灵活的随机查询功能，能够很好地响 应市场的突发性需求，其典型应用就是目标营销和交叉销售。例如， 银行在进行某理财产品的营销时，可通过应用数据挖掘找出相关客户 群，进行有针对性的营销。另外，通过对银行已有客户的分析，发现 具有某种特征的客户具有某种特定的偏好，从而有针对性地推出相关 客户的偏好产品，实现交叉销售。 在银行业中，由于银行产品具有相当的同质性，因此银行之间的 差别，往往在于谁掌握了客户关系以及海量的业务和客户信息背后的 独特业务规律，谁就可以科学地制定决策。 目前看来，在银行管理客户生命周期的各个阶段都会用到数据挖 掘技术，数据挖掘能够帮助银行确定客户的特点，从而可以为客户提 供有针对性的服务；通过数据挖掘，可以发现购买某类金融产品的客 户特征，从而可以扩大业务；如果找到了流失客户的特征，就可以在 具有相似特征的客户还未流失之前，采取针对性的措施，在银行的客 户获得、交叉销售、客户关怀与保持等方面，数据挖掘工具都将发挥 重要作用。 、。因此，如何对历史数据进行有效分析和挖掘就成为现代商业银行 竟相发展的对象但是，数据化管理兴起的推动因素并不完全是信息 技术成熟发展的必然结果，更多的是源于商业本身发展变迁的内在要 求，这主要包括企业海量历史数据的、搋积、全球化背景中的竞争加剧、 商业环境更加复杂以及相应商业决策复杂度增加等因素。 2 2 数据挖掘在国内外商业银行中的应用 数据纯管理伴随着其技术不断发展而历经了由初级到智能纯的 过程。在国外银行业中，数据化管理的发展主要经历了这样几个阶段： 2 0 世纪8 0 年代以前，主要完成数据的保存与处理：2 0 世纪8 0 年代 以后，业务综合化发展趋势促使银行内部建立了全行性管理信息系统 ( m i s ) ，实现了对业务交易信息和经营管理信息的集成和一体化管理， 但这个阶段还是一种相对低层次的信息整合；2 0 世纪9 0 年代初期， 随着商业银行业务量的增长以及金融产品的丰富，管理信息系统中的 数据以惊人的速度增长，为了从大量数据中获取有用的决策信息，商 业银行逐渐引进了包括统计分析、决策分析、人工智能等理论在内的 数据分析方法，建立了早期的以管理信息系统为基础的决策支持系统 ( d s s ) ；2 0 世纪9 0 年代中期以后，为处理海量数据，实现跨部门、 跨业务、跨时间、跨信息平台的在线访问功能，以美国为代表的国际 银行业利用数据挖掘技术建立了数据仓库系统的银行芏零架构，以此 推动客户服务、市场营销、风险管理和决策支持等。 尤其是数据挖掘技术在银行业的应用一直受到人嚣j 的普遍关注。 早在1 9 9 6 年，银行系统与技术就已经将数据挖掘技术评论为该年 度金融服务领域最重要的应用，而且已有多家世赛知名金融机构如美 国银行、美国第一银行、h e a d l a n d 抵押公司、f c c 国家银行、化学银 行、美国银行公司和蛰s 舣联邦储蓄银行等都采震数据挖掘技术为之 服务。因此，数据挖掘技术在美国商业银行中的应用十分广泛。比如 m e l l o n 银行使用i n t e l l i g e n ta g e n t 数据挖掘软磐提高金融产品的 销售和定价的精确度精m e l l o n 银行认为“根据市场的某一部分进行 定制 能够发现最终照户并将市场定位于这些用户。但是，要这么做 就必须了解关于最终用户特点的信息。数据挖掘工具为m e l l o n 银行 提供了获取此类信息的途径奋m e l l o n 银行销售部在先期数据挖掘项 目上使用i n t e l l i g e n c ea g e n t 寻找信息，主要目的是确定现有m e l l o n 用户购买特定附加产品：家庭普通信贷限额的倾向，利用该工具可生 成用于检测的模型。据银行官员称：i n t e l l i g e n c ea g e n t 可帮助用 户增强分类、回归分季厅的能力尊银行依赖这些能力，可对那些有较高 倾向购买银行产品的客户进行有目的的推销。 另外，美国f i r s t a r 银行也使用m a r k s m a n 数据挖掘工具，根据 客户的消费模式预测何时为客户提供何种产品。f i r s t a r 银行市场调 查和数据库营销部经理发现：公共数据库中存储着关于每位消费者的 大量信息，关键是要透彻分析消费者投入到新产品中的原因，在数据 库中找到一种模式，从而能够为每种新产品找到最合适的消费者壮 m a r k s m a n 能读取8 0 0 到1 0 0 0 个变量并且给它们赋值，根据消费者是 否有家庭财产贷款、赊账卡、存款证或其它储蓄、投资产品，将它们 分成若干组，然后使用数据挖掘工具预测何时向每位消费者提供哪种 产品。 冒蓠，数据挖掘授术在我冒银行业中的应用才n h , j 开始，虽然在 许多方面的研究起点都比较高，有些已经直接进入这技术的国际前 沿，健由于对数据挖掘技术和应用内涵的理解还不十分到位，加之一 些基础性工作的相对滞后，以及人才的缺乏，致使数据挖掘无法充分 发挥出它应有的作用。 虽然，数据挖掘技术在金融、电信、保险、电力等各行业有着广 泛的应用。但我国商业银行对数据挖掘应用主要体现在市场营销、客 户关系管理、风险管理等方面，至于数据挖掘技术能否应用在银行的 战咯管理、组织管理、绩效管理以及入力资源管理等方委更是处于不 断探索阶段。 3 基于数据挖掘的商业银行营销管理 3 1商业银行营销管理概述 商业银行市场营销行为的出现是比一般工商企业营销行为要晚 很久，它是营销理念以及营销策略随着环境的变化，逐步向金融领域 的延伸，同时也反映了金融企业发展对营销的需要。 2 0 世纪5 0 年代后，随着金融市场环境的变化，银行之间开始出 现争夺客户的竞争，并且这种竞争越来越激烈，在这种背景下，面临 经营困境的银行开始逐步地意识到，商业银行也需要借助营销理念及 营销策略为银行开拓市场，争取客户服务，便开始应用广告及促销手 段，对营销理论在商业银行应用达成共识。直到2 0 世纪7 0 年代，银 行界人士才真正认识到了营销在商业银行发展中的重要性，才真正从 事以银行营销为中心的商业银行的经营管理。 商业银行管理的重心在于营销管理，因为营销管理过程是一个开 发客户、了 解客户，满 足客户需 求，维系巩 固客户的 循环过程。 真正体现 商业银行 以客户为 中心的现 代营销理 念。客户资 源的多少 r 2 、市场定位 图l 商业锭行传统的市场营销体系结构 和优劣，关系到商业银行的生存和发展。传统的商业银行的循环营销 墨墨 窒窒 菱墅 窒 暑一害一 过程构成一个完整的营销体系1 ，其过程如图l 所示。 从图l 中我们可以看出，商业银行营销起始于发现客户需求并进 行市场细分到目标市场定位、营销战略和市场策略的制定，这4 个阶 段可看成一个子系统；从第5 到第8 阶段，是营销组合理论在商业银 行的应用，即4 p 组合；第9 阶段是对营销绩效的评估，以检验是否 实现了银行的营销目标；第1 0 个阶段市场需求预测，则起着承前启 后的作用，为下一轮的营销提供决策的依据。 3 2 基于数据挖掘的商业银行市场营销管理体系结构 基于国内外的相关文献和我国商业银行的实际运做情况，我们可 以在传统的商业银行的市场营销体系结构的基础上做出一些修改和 完善，最后得到我国商业银行基于数据挖掘的营销管理体系结构( 见 图2 ) 。 我们可 以从图2 看 出，商业银行 营销的1 0 个 环节都与处 于中心位置 的数据挖掘 相联系，也就 是说，每个环 节都与数据 挖掘进行信 息的处理和 交换。这样银行营销的1 0 个环节与数据挖掘构成了一个信息充分共 享的网络，从而做到对集中的各种数据和信息进行数据的深度挖掘， 真正将数据和信息转变为知识，并最终通过市场竞争转变为利润。 因此，基于数据挖掘的商业银行市场营销管理要比传统的商业银 # 渊晓等镐，商业银行营销管g 擘，2 0 0 4 北京科学m 版杜，p i ? 9 行营销管理体现出如下优势：( 1 ) 利用决策树模型对银行客户进行分 类；( 2 ) 通过贡献模型检验商业银行的营销努力是否对销售有促进； ( 3 ) 通过合适的算法寻找商业银行营销中的关联规则；( 4 ) 信息交 流和共享更加充分，决策方案和决策依据更加科学、合理，商业银行 的市场竞争力和核心竞争力得到进一步发展。 3 3基于数据挖掘的商业银行市场细分与市场定位模型 我们从有关统计资料可知，在存款市场中，银行客户结构是2 0 9 6 的黄金客户拥有8 0 的存款市场：贷款市场中8 0 的利润来自2 0 的 黄金客户。这意味着商业银行不可能把所有的资源平均分配给1 0 0 9 6 的客户，因此要对顾客购买心理和购买行为进行分析。 而研究和分析顾客需求，必须首先从分析顾客行为与态度开始。 对于顾客行为与态度的研究，最初开始于银行家对他们所提供的服务 的关心，以及对顾客态度、信念和感觉所进行的调查。并将其调查以 及分析结果用于改善银行的服务，促销银行的产品。 具体分析，影响顾客行为的因素可分为外部因素和内部因素。 ( 1 ) 外部因素：影响顾客行为的外部因素包括文化、社会阶层、 相关群体、家庭、声望和地位等。 ( 2 ) 内部因素：影响顾客行为的内部因素涉及到顾客的思维过程， 它实际上就是指顾客本人心理活动的各个方面。它一方面涉及到顾客 的心理影响，另一方面还涉及到每个顾客的个人特征，如生命周期、 品格、职业等，而个人特征对顾客行为的影响作用更大一些。 商业银行面临形形色色的客户，各类客户对银行服务的需求也存 在着差异。这种差异不仅体现在对金融产品类型和档次的要求上，还 体现在对利率、费率和销售方式的需求上。因此，商业银行可以根据 顾客的差异性，将顾客市场划分为更小的子市场或顾客群体。 基于国内外的相关文献2 和我国商业银行市场细分的一般操作， 我们可以在传统的商业银行的市场细分模型的基础上做出_ 些修改 和完善，最后得到我国商业银行基于数据挖掘的市场细分模型( 见图 2 郝渊晓等编，商业银行营销管理学，2 0 0 4 ，北京：科学出版社，p 1 3 8 1 0 3 ) 。而基于数据挖掘的商业银行市场细分的优势如下：( 1 ) 有利t 银 行更加有效地发现新的市场机会；( 2 ) 有利于银行更加有效地发挥竞 争优势，提高经济效益i ( 3 ) 有利于银行更加有效地制定科学的营销 战略。 圈3 垂十敲据挖掘的两业银行市场细分模型 在市场细分的基础上，商业银行必须对每一个细分市场进行恰当 的评价，即要预测每个细分市场的赢利能力，然后根据自己的资源和 目标选择一个或几个细分部分作为自己的e 1 标市场，这样的营销活 动，就称为目标营销或市场目标化。而商业银行一旦选择了目标市场， 就要研究如何在目标市场上进行金融产品和服务的定位。所谓定位是 指企业根据竞争者的产品和服务在市场上所处的地位及客户对该种 产品的重视与偏好程度，从而确定自己在目标市场上适当的营销策 略。 基于国内外相关文献3 和我国商业银行市场定位的一般操作，我 们可以在传统的商业银行的市场定位模型的基础上做出一些修改和 完善，最后得到我国商业银行基于数据挖掘的市场定位模型( 见图4 ) 。 郝渊晓等墒商业 苘销管理学，2 0 0 4 北京：科h j 版 t p 1 5 7 1 1 而基于 数据挖掘的 商业银行市 场定位的优 势如下：( 1 ) 有利于银行 更加准确地 发现新的市 场机会；( 2 ) 有利于银行 露隧嘲雾誉i 蘸百雾鹊辫i i 雾镬磷零j 器两筵葫牙菱主袖；、l 研话翻务市场 t 汹葬苷赣囊瑶壅畦特 爹爹辫 圈4基于数据挖掘的商业银行市场定位模型 更加有效地制定科学的营销战略。 3 4 基于数据挖掘的商业银行产品开发模型 银行产品的开发与创新是一项艰巨而又复杂的任务，它不仅需要 投入大量的资金，而且其最终是否能够成功也是未知数。为了减少开 发新产品失败的风险，新产品开发应该按照科学的程序进行。 一般来说，银行产品开发与创新的整个过程有下面几个步骤：( 1 ) 新产品的构思阶段：是指开发一种新产品的设想、形成开发新产品的 主意阶段；( 2 ) 新产品的筛选阶段：通过新产品构思，银行获得了许 多有关新产品的构想，但这些构想只是初步的，不能马上投入试制， 还需要经过筛选；( 3 ) 新产品概念的形成、测试与分析阶段：对于经 过筛选的产品构思，银行公用详细的文字或模型来表示，构造成型的 产品概念。对于成型的产品概念，银行需要选择某一顾客群体进行测 试。在全面测试的基础上，银行还要对新产