浅议统计分析在银行个人金融客户差别化服务中的应用.doc

浅议统计分析在银行个人金融客户差别化服务中的应用随着我国民营经济的蓬勃发展，以及居民收入的普遍提高，以中小企业和个人客户为目标客户群的个人金融业务，越来越受到各家银行的普遍重视。与面向大企业的批发金融业务不同，客户数量众多、质量参差不齐是个人金融业务的显著特点，所以银行必须在充分市场研究的基础上推行客户差别化服务的理念，围绕“优质客户”展开各项业务，才能为个人金融业务的可持续发展奠定基础。实施客户差别化服务的核心是对客户进行精细化地划分，人工判断会引入大量非客观因素，造成客户认定上的风险，因此自客户差别化服务提出后，统计分析就是这一理念的重要支撑。近年来，随着大型数据库和数据挖掘技术的发展，更多基于复杂计算基础上的统计分析方法被引入客户差别化服务中，并在国外先进银行中得到大量应用。但是由于经营观念和管理水平上的差距，国内银行在统计分析的应用上存在许多问题，严重阻碍了客户差别化服务水平的进一步提高。因此如何在个人金融业务中合理使用统计分析方法，为客户差别化服务提供强有力的保证，并最终提高本土银行的核心竞争力，就具有很强的现实意义。一、统计分析与客户差别化服务结合的必要性(一)、客户筛选和行为分析优质客户的筛选对银行来说至关重要，而这项工作往往需要一系列的统计分析加以实现。如通过分析客户对产品的应用频率、持续性等指标来判别客户的忠诚度；通过对交易数据的详细分析来鉴别哪些是银行希望保持的客户。此外，统计分析可以根据客户的行为特征进行“行为分组”，从而发现不同客户群的行为偏好和规律。(二)、优化客户服务质量为客户提供高质量的服务是扩大银行的社会影响、取得客户信任、提高贷款经济效益的重要手段。统计分析能从大量的客户信息中，帮助决策者确定客户的特点，从而可以为客户提供个性化的服务，解决客户问题的效率也大大提高。例如通过对网上查询、网上支付和网上交易等业务数据的分析，可以发现客户的信贷趋势，及时准确地满足客户的咨询和信贷需求。 (三)、风险评估和欺诈检测通过对历史统计数据的分析，可以评定造成信贷风险客户的特征和背景，预防有可能造成风险损失的客户。主要包括两个方面：在对客户的资信调查和经营预测的基础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，发现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的发生；建立信用欺诈模型，帮助银行发现具有潜在欺诈性的事件，开展欺诈侦查和其它金融犯罪的行为分析，预防和控制资金非法流失。二、中资银行的应用现状和存在的问题 与国外先进银行相比，缺少完善的客户信息系统和有效的数据分析环境是中资银行的主要差距。因此这方面自然成为中资银行投入的重点，从最初的业务处理电子化，到后来各银行内部网络和垂直业务体系的建成，直至数据大集中工程的实施，不仅大大节省了数据汇总和整理的时间，也为今后统计分析在更高层次上的应用打下了扎实的基础。部分经营理理念超前的中资银行已经注意并着手在客户信息系统的开发中加入统计分析模块。以中国银行为例，目前的个人理财系统、公司客户关系管理系统以及正在开发的企业级单一客户视图等多套管理系统中，都具有一定的统计分析功能，能够迅速查询与客户有关的各类信息，实现基本业务数据分类和评判工作等。并且各级业务部门也越来越重视系统的统计分析结果，并将其作为制定各类客户服务战略的重要依据。但总的来看，中资银行仍处于简单描述的起步阶段。热衷于开发各类工具来加强对财务数据和基本业务数据的统计能力，而对于各类客户信息的推断分析，在重要性认识上明显不足，在决策和协调机制上也存在问题，分析成果不能很好地指导客户差别化服务工作的开展。主要情况包括如下几种：(一)、偏重于传统的分析手段。中资银行的信息化程度已开始接近发达国家的水平，但是许多最新的统计分析思想并没得到应用。例如对客户的分类还使用一般的静态指标，满足于简单的分类方式，以此为依据设计的营销方案自然缺乏针对性。而且国内很多银行还习惯于传统的“报表统计”方式，随着银行客户信息库的海量扩充，被动式的报表统计已经无法适应实际工作的需要。(二)、不重视营销分析人员的作用。掌握数据挖掘等分析工具的技术人员固然重要，但营销人员的分析能力同样重要。客户差别化服务本身就是为制定市场营销战略服务的，营销中遇到的实际问题对数据分析的结果有很强的参照意义。(三)、没有合理高效的决策配套机制。统计分析的结果存在不确定性，不可能完全取代决策者的作用。因此在统计分析的应用过程中，开发性能卓越的分析系统只是工作的一个方面，还必须建立合理高效的决策配套机制，否则分析结果的使用将受到很大的限制。三、两大业务板块应用前景的设想（一）、中小企业客户服务战略的转型对于银行来说，中小企业客户存在数量多，分布范围广的特点，原先的“一对一全面金融”的客户服务肯定要被差别化的客户服务所替代。但由于中资银行一直把大企业作为目标客户群，思维惯性造成了管理上的滞后，尤其统计分析的应用明显落后于客户差别化服务的实际需要，许多地方急需改进。1、信息收集工作方式的转变中资银行都配备了专职的统计人员负责各类数据的采集、汇总、加工、整理，形成报表等各项工作，同时也根据银监会、人民银行、外管局等监管机构的要求，定期提供各类经营和风险数据。这套数据收集运转模式应对抗风险能力较强的大企业，尚不会产生较大的问题。但对于数据量巨大的中小企业，它就暴露出许多问题，包括无法对客户信息进行规范化整理；管理时效上明显滞后；缺乏对数据的预测功能等等。因此国内商业银行必须根据中小企业的特点，提高信息搜集工作上的针对性和灵活性，下表列出了上述两类客户在信息搜集工作方式上的差异，以供参考。信息收集工作方式的差异2、合理的审批和信用评级机制与大企业相比，中小企业的审批和信用评级工作在时效和风险监控上要求更高，因此必须建立多个相互配合的管理子系统，并注意统计分析在其中的合理应用。(1)担保品评估系统。担保品是防范中小企业客户风险的重要一环，该系统定位于在担保品数据采集的基础上完成实时监控及风险分析。统计分析方面的工作主要是强调信息收集上的完整性，同时也要能够及时提醒担保品的风险。(2)评估系统。该系统的定位是使信贷评估工作具有规范性和科学性，并进行贷款业务可行性评估及评估信息库的建设。统计分析方面要求能以规范格式汇总整体数据，并安全传送给授信审批系统。进入审批流程后，统计分析作为辅助性的决策手段，应当配合授信审批系统完成客户分类和重点客户的筛选，进一步能够提高系统评估和审批过程的时效性。(3)财务报表分析系统。该系统必须能够利用不同行业客户提供的财务报表进行客户违约概率分析，并将违约概率与客户评级结果相互对应，同时能针对特定属性的企业群进行诊断。值得注意的是由于目前国内中小企业信用状况普遍较差，提供给银行的财务报表水分很大。因此在预测违约概率方面，不仅要选用适合国内企业状况的财务指标，而且还要充分利用各类统计分析手段，结合行业研究方面的成果，逐步提高系统对虚假财务报表信息的甄别能力。 (4)资产组合量化系统。系统定位于进行风险信息加工处理，最终满足资产组合分析的需求。通过从信贷系统中读取数据，完成风险管理的各种统计分析，包括完成行业分析、地区分析、贷款种类分析、贷款担保分析、贷款质量分析、借款人信用评级的后评价、贷款风险分类的后评价等。这其中，各类指标的选择和合理使用非常重要，尤其要注意定性指标的量化处理。3、完善反馈和修正机制伴随着中小企业业务的展开，大部分中资银行已经或多或少地建立起支持其主要业务操作的应用系统以及相应的分析和管理体系。但由于各家银行在技术水平和管理理念上的差距，许多现有系统尚不能完全面向市场，系统的可扩展性较差，不能满足不断变化的经营环境及快速发展的业务需求。因此建立和完善系统的反馈和修正机制，将是非常重要的一项工作。相应的工作主要从三个方面展开，一是加入与行业研究相关的景气度指标。中小企业抵御市场风险能力相对较弱，其风险与行业景气状况密切相关，适当加入宏观经济指标，将有利于提高统计分析结果的公信力；二是根据业务部门反馈的情况，调整客户细分指标的设定和数目。统计分析不仅仅是研究部门的工作，各类业务部门也要重视统计分析工作，根据执行情况不断提供相应的修正意见；三是对数据挖掘算法的修正。中小企业在经营上有很强的地域地征，国外成熟的数据挖掘算法未必能完全移植，实际应用中应当注意对算法不断进行调整和修正，当然这项工作需要专业软件公司的配合。（二）、个人住房贷款业务审批流程的调整 自去年起，政府部门连续出台针对房地产市场的调控政策，商业银行的个人住房贷款业务开始由“卖方市场”向“买方市场”转移，原有个人住房贷款业务审批体系的工作重心也出现相应调整。房价高涨时，审核工作要从防范风险入手，防止个人超规模贷款，给银行带来损失。而房价进入敏感期后，工作就要从开拓市场入手，筛选和甄别优质客户，从而在竞争激烈的市场上争取客户。国外银行具有优良的审批机制，能够充分利用统计分析手段迅速甄别优质客户，并在很短的时间内完成全部的房贷业务流程。相反，许多中资银行在住房贷款业务审批中，往往对客户不加以区别，要求客户全部按照统一的标准提供审核材料，极大影响了业务的办理速度。因此在个人住房贷款业务中引入统计分析手段，对于提高业务的审核效率作用巨大。主要包括如下几个关键点：1、客户的分类。个人住房贷款不同于一般的个人贷款，跨期长是它的显著特点，试想一下目前最长的贷款期限已达30年，跨越了青年、中年、老年三个阶段，期间涉及大量的特征变化因素，不可能用1-2个特征值来简单描述。因此在客户分类中，应当更多地使用能够进行多因素分类的聚类分析方法。初步归纳的特征值包括借款人户籍、借款人所属行业、借款人职业分布、借款人年龄结构、借款人婚姻状况、借款人最高学历、借款人家庭月收入分布等。2、历史数据的采集和整理。对于跨期很长的住房贷款业务来说，过去积累的客户信息和交易数据对于新客户的审核意义重大，许多参数的获取都来自于“成功”数据和“失败”的数据的对比分析。银行应对个人住房贷款信息数据库进行重新设计，对未通过的贷款申请的贷款申请者要单独设库汇总，甚至条件允许下，要跟踪分析此类客户的今后的财务情况。当然对通过贷款申请，而此后还款方面又出现问题的客户，也要重点分析，并根据具体原因汇总整理。总之，从数据库的采集开始就要为今后进行统计分析创造条件。3、高层次统计分析技术的使用。在对客户风险进行审核时，运用最近邻技术来确定该客户的“相近邻”这一步骤非常重要。最近邻分析和聚类分析有相似之处，目标对象的指标值被匹配成维，但最近邻分析在做出预测时，往往根据指标值的重要性，对那些维精确地进行拉伸和压缩，使相应的维在计算距离时比其它维有更多的权重。举例来说，当预测一位高端客户的还款风险时，采用最近邻算法的话，与该高端客户层次和学历相近的客户能被重点挑选出来，在很大程度上帮助商业银行确定他的“相近邻”，进而获得最理想的风险评判环境。这类分析实现的关键是在各相关因素间建立关联关系，确定相互的关联度。比如目前普遍认为职业的稳定性是认定个人住房贷款低风险客户的重