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1數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的應用

在銀行客戶關系管理中，數據挖掘技術應用廣泛于金融市場分析和預測、客戶分類、信用評估方面等。首先需要收集和處理大量信息數據，銀行在處理業務的過程中存儲了大量的客戶數據，數據挖掘通過對這些數據的分析和處理，找出數據和數據信息之間的關聯，發現金融市場的變化趨勢，然后利用挖掘出來的規則進行合理地分析預測。進而發現潛在客戶及現有客戶，以及客戶的投資習慣和興趣等，針對不同客戶進行合理的市場營銷活動[2]。數據挖掘在銀行客戶關系管理中的應用主要有以下幾個方面：（1）客戶群體分類分析。銀行要與客戶建立持久的關系，就要了解每一個客戶，目前，一對一個性化服務正在受到銀行業的重視。利用數據挖掘技術可以通過對對大量的客戶數據分析處理，實現對客戶的分類劃分，對不同的客戶提供有針對性的產品和服務。（2）交叉銷售。銀行對客戶進行交叉銷售，即為客戶提供新的產品和服務，不斷完善銀行和客戶之間的關系。對不同類別的客戶，運用數據挖掘技術幫助銀行分析出合理的服務匹配。（3）客戶的獲得和保持分析。銀行需要不斷維持老客戶和獲得新客戶，才能實現業務擴充和規模的發展壯大，數據挖掘能夠發現潛在的客戶群體，為市場營銷活動的推廣提供幫助和支持。（4）客戶盈利能力分析和預測。每個客戶的價值是不同的。數據挖掘技術可以對客戶盈利能力進行分析和預測，為銀行制定合適的市場營銷策略提供幫助。（5）客戶背景分析。通過對客戶背景信息的分析，數據挖掘能夠從大量的客戶數據資料中提取出許多對銀行有用的信息，有助于銀行對客戶的了解和分析，從而更好的制定客戶服務策略。（6）客戶滿意度分析。通過客戶對銀行產品和服務的滿意程度的分析，可以進一步完善企業的客戶業務策略和流程，從而提高客戶的忠誠度。數據挖掘技術可以通過對客戶反饋信息的分析處理，得到客戶的滿意度信息。（7）信貸風險評估。數據挖掘可以對異常的信用卡使用情況進行分析處理，確定極端客戶的消費行為。根據信用卡歷史數據的分析，對信貸風險客戶的特征和背景進行分析，發現導致貸款風險的因素，降低信貸風險的發生。

2銀行客戶關系管理系統的架構

銀行客戶關系管理系統的建立，可以為業務部門提供一個統一面對客戶分析的平臺。其次，可以為銀行制定市場營銷策略提供數據支持，使營銷能夠有針對性地進行，降低了銀行成本，從整體上提高了銀行的經濟效益[3]。系統的結構設計按照功能劃分為六個層面：（1）基礎數據層。銀行各級業務部門積累的大量的客戶基礎數據，它是銀行客戶關系管理系統獲取數據的來源，涉及的數據量大、范圍廣。（2）數據提取層。數據提取層是對來源于基礎數據庫的基礎數據進行初步加工處理，得到有價值的數據。數據提取層面臨的主要問題包括：有些數據可能被輸錯，有些數據可能已經過時，有些數據可能有冗余，甚至有的數據根本就是錯誤數據。因此需要根據對數據進行清理、轉換，對數據進行重新組織和加工。（3）數據倉庫層。數據經過提取層加工、清理后，需要存放在數據倉庫中，形成只讀數據庫，以直接面向數據分析、數據挖掘。（4）信息提取層。信息提取層則是在數據提取層的基礎上，運用數據分析工具，從數據中提取出對決策有用的信息。數據挖掘是信息提取的有力工具，將發現的知識和規則提供給銀行，作為銀行制定各種營銷策略、管理政策和各種咨詢服務的依據。（5）信息展示層。信息展示層為銀行展示數據處理分析后的結果。（6）營銷活動層。在銀行客戶關系管理系統中運用數據挖掘分析和提取的有關客戶知識、投資趨勢的信息和規則，如果想在整個銀行內得到有效的應用，還需要將這些信息和知識作為制定營銷策略和決策的參考依據，提高同客戶交流的有效性和針對性。

3結束語

數據挖掘具有強大的數據信息分析和處理能力，為企業活動提供決策參考依據和技術支持。我國銀行業要在激烈的同業競爭環境中立于不敗之地，必須將數據挖掘技術運用于客戶數據分析平臺。通過建立基于數據挖掘技術的客戶關系管理系統，使銀行對自身的經營情況，有一定的了解，迅速準確地發現銀行的贏利客戶和具有潛在贏利能力的客戶，分析客戶的消費習慣，幫助銀行開發出適應消費者需要的新產品，為爭取客戶提供有利的保障。

作者：杜麗英趙秀菊單位：吉林建筑大學計算機科學與工程學院長春市137中學