数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用分析
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享在银行工作中，数据挖掘方法被广泛应用于风险管理、营销策略和客户关系管理等方面。
本文将介绍银行工作中常用的数据挖掘方法，并分享一些相关的案例。
一、数据挖掘方法在银行工作中的应用1.1 风险管理在银行业务中，风险管理是至关重要的。
数据挖掘方法可以帮助银行识别和预测潜在的风险因素。
例如，通过分析客户的交易记录和信用评分，银行可以使用分类算法来预测客户是否可能违约，并采取相应的措施减少风险。
1.2 营销策略数据挖掘方法可以帮助银行更好地理解客户需求和行为，从而制定更精确的营销策略。
例如，通过分析客户的消费习惯和偏好，银行可以使用关联规则挖掘算法来发现不同产品之间的关联性，进而推荐相关产品给客户，提高销售额。
1.3 客户关系管理银行需要不断提升客户满意度和忠诚度。
数据挖掘方法可以帮助银行建立客户画像，识别最有价值的客户，并为他们提供个性化的服务。
例如，通过分析客户的历史交易数据和社交媒体活动，银行可以使用聚类算法来将客户分成不同的群体，然后有针对性地提供特定群体的产品和服务，从而增强客户关系。
二、案例分享2.1 风险管理案例某银行利用数据挖掘方法进行风险管理，他们通过分析过去的违约客户和非违约客户的交易记录、贷款信息和个人特征，构建了一个客户违约预测模型。
该模型基于支持向量机算法，能够准确地预测客户是否可能违约，从而帮助银行及时采取措施减少损失。
2.2 营销策略案例某银行为了提高信用卡的使用率，利用数据挖掘方法进行了市场细分和个性化推荐。
通过分析客户的信用卡消费记录和个人特征，银行使用聚类算法将客户划分为不同的群体，然后根据不同群体的消费习惯和偏好，推荐适合的信用卡产品给客户。
该策略有效提高了信用卡的使用率和客户满意度。
2.3 客户关系管理案例某银行利用数据挖掘方法提升客户关系管理。
通过分析客户的历史交易数据、网银登录记录和社交媒体活动，银行使用关联规则挖掘算法找出不同产品之间的关联性。
数据挖掘及其在客户关系管理中的应用
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数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据挖掘在客户关系管理中的应用摘要：客户关系需要进行管理才能发挥出最大的作用，为企业创造更大的财富。
但是为了便于企业得到这笔财富还需要一种工具，那就是数据挖掘技术。
将数据挖掘的方法用到我们的客户关系分析与管理中，就是文章的主旨。
结合工作实际经验，对客户关系用数据挖掘技术做一个简单的分析。
关键词：客户关系；管理；数据挖掘；通信企业0 引言我国目前有三家通信行业运营商，其中以移动公司的市场份额最大，电信次之、联通则所占市场份额最小。
为了扭转这样的局面，联通公司应加强客户关系的管理。
当今世界、客户是经济的时代的第一要素、客户资源是每个企业炙手可热的香馍馍、亦是各行各业的重要资产、而客户关系的价值更是获得企业利润的最大的渠道。
各行各业中通过与客户建立起互惠互利的关系，即得到了最大收益的客户价值；方便了企业长期获利，同时还可以给用户提供个性化的信息，得到适合自身发展的磨练。
综上所述，企业间的竞争其实就是客户归属的竞争。
这样的话客户关系管理——CRM也由此成为企业市场竞争的主要内容之一。
怎样通过一个更好的方法来对潜在的客户群进行有效的分析并挖掘出单个客户之间的内在联系了？自然的CRM与数据挖掘便有机的结合在一起。
通过近几年社会的关注与舆论的向往，更伴随着互联网的日益强大，运用数据挖掘技术来管理CRM无疑是提高企业生存法则的不二方法。
1 客户关系管理产生背景随着社会经济的发展，产品日益丰富，市场格局发生了很大的变化，逐渐由卖方市场过渡到买方市场，市场竞争逐步升级，这就推动了营销观念和营销方式的变革。
商贸企业必须对市场变化迅速做出反应，而市场的变化源于客户行为的变化，所以，企业必须把注意力集中于客户的需求，客户被作为一种宝贵的资源纳入到企业的经营发展中。
在这样的大环境下CRM运营而生。
2 客户关系管理定义什么是CRM？是战略还是战术？实施CRM需要对企业的文化做出什么样的改变呢？根据CRM的战略目标如何选择相应的服务呢？在瞬息万变的经济环境中如何成功的实施CRM战略呢？客户关系管理英文缩写为CRM、即Customer Relationship Management。
论数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用
１客户关 系管理的现状和问题分析 ．
类 从 １９ 年 中开始 ． ９９ 客户关系管理得到 了诸 多媒体 的关注 ， 国内外 统计表明 ． 现代企业 ８ ％的销 售额是来 自 ２ ％的重要客户 ． ０ ０ 也就 很多软件商如 Ｏ ａｌ等推 出了以客户关系管理命名 的软 件系统 ， ｒ ｅ ｃ 有一 而有些客户是微 利或无利可 图． 以企 所 些企业开始实施 以客户关系管理命名 的信息系统 。这些年来 ， 多的 是说有些客户是非常有价值 ． 更 数据挖掘技术可 以用来预测 企业越来越认识到 了客户关系管理对企业经 营决 策的重要指 导作用 。 业必须要能够对其客户的价值进行分析 在不同市场环境 但 就很 多中小企业 的客户关系管理上看 ． 是存在着很多认识上的不 在不同的市 场活动情况下客户盈利能力的变化方向 ． 还 下对客户的价值进行分析和预测 ． 从而较好地把握稳定 的客户市场 足。 ２５客户满 意度分析 ． １１ ．没有形成一种规范的系统的操作 流程 应用数据挖掘技术 ． 企业可 以从客户对产品和服务的反馈 中分析 企业在处理 与客户 间的关系的时候 ． 往往只是凭借企业既定的人 企业可以有针对性地制定不 际关系 ． 来加强与客 户间的交流 ． 这导 致企 业在处理 问题 的过程中往 出客户的满意度 通过对满意度的分析 ． 以改善 与客户 的关系 ． 提高客户的忠诚度 往感性多于理性 无章可循 ． 无法可依 ， 从而阻碍了企业的进一步的发 同的营销策略 ． ２６交叉销售 ． 展壮大。 企业与客户之间的商业关系是一种不断发展变化 的关系 ． 在建立 １２不重视 营销 中的“ ． 契约关系” 可以使用 多种方法使这种关系趋于完善 包括延长这 企业 许多营销人员过分重视营销过程中的人际关系 ． 而忽略 了市 起双 向关系后 ． 增加相互 的接触 、 在接触中获得 更多的利润等 。 数据挖 场营销过 程中 的“ 契约” 系 ． 关 一旦市 场发生变 化和双方 人员发 生变 种关系的时间 动． 业务关系也会 随之发生改变 良好的客户关系对市场开发具有不 掘技术可 以帮助企业分析 出最佳 的销售匹配 此外 ． 还有对客户 的信用分析 、 背景分析等等 ． 这些潜在 的信息都 可替代的作 用。在 同样 的竞争条件下 ， 客户关系的好坏往往成为项 目 可 以通过数据挖掘技术获得 ． 于企业进行管理和决策都起到 了不可 对 成功的关键。 替代 的作用。 １３客户流失原 因不确定 ． 企业中存在很 多情况会造成客户的流失 ． 例如客户经理谈判能力 ３数据 挖 掘 技 术 在 ＣＲ 应 用 领 域 中 的研 究 ． Ｍ 不高 ． 台支持跟不上 ， 后 服务水平有限等等。那 么 ． 没有有效地对客户 数据挖掘技术 在客户关系管理 中有着广泛的应用 。主要体现在 ： （ 概念， １ ） 类描述。概念描述以简洁汇总的形式描述给定任务相关 流失原因进行 总结 ． 将不能更好地开发和管理客户 资源 。 １４ 能 有 效 挖 掘 潜 在 客 户 ．未 的数据集 ， 提供数 据价值 的一般特性 ． 一般应用 于 Ｃ Ｍ 中的描述式数 Ｒ 面对 竞争的压力 ． 面对 自身在大客户 营销中 出现 的不足 ． 司应 据挖掘。 公 概念或类描述由特征 比和 比较或区分组成 ， 两种一般方法 ： 有 在营销策略上下足 功夫 ． 留住现有客户 的基础上 ． 在 积极 地开发新的 基于数据立方体 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的方法和面 向属性归纳的方法 大客户资源 ． 以提高市场 占有率 ． 获取利润。 （ 关联分析 。 ２ ） 关联分析发现关联规则 ， 广泛用于购物蓝 、 商务管理 和决策分析 ， 商业分析 中应用最 为广泛的一种数 据挖 掘方法和模 是 ２数 据 挖 掘 技 术在 Ｃ ． ＲＭ 中的 作 用 不得不说那个有趣 的故事 ：尿布 与啤酒 ” “ 的故事 。 数据 挖掘是近几年 随着数据库和人工智 能发展起来 的一 门新 兴 式 。谈到关联规则 ， 超市里尿布 和啤酒赫 的数据库技术 。其处理对象是大量的 日常业务 数据 ． 目的是为了从这 这是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例 然摆在一起 出售 但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒 的销量双双增 些数据 中抽取一些有价值的知识或信息 它为 了能够准 数据 挖掘技术可以应用到 Ｃ Ｍ 的各个不 同领域和 阶段 ． 体来 加 了。当时的沃尔玛拥有世界上最大的数据仓 库系统 ． Ｒ 具 说， 它可以应用在以下几个方而 ： 确 了解顾客 的购买 习惯 ， 顾客的购物行 为进行购物篮分析 ． 知道 对 想 顾客经常一起 购买 的商 品有哪些。 它利用数据挖掘方法对这些数据进 ２１ 户 的获 得 ．客 一个 意外的发现是 ． 跟尿 布一起购买最多 的商品竟是 企业要不断的扩大和发展 ． 就要 寻找潜在 的客户 ． 发展新 客户 在 行分析和挖掘 ． 发展新 客户之前 ． 企业应先 确定哪些客户有可 能是潜在客户 ， 哪些 客 啤酒 ！经过大量实 际调查和分析 ． 揭示 了一个 隐藏 在” 尿布与 啤酒 ” 背 在美 国。 一些年轻的父亲下班后 经常要 户最容易获得 ． 哪些客户最有价值 数据挖 掘技术 可以帮助企业从 客 后的美 国人 的一种行 为模 式 ： 到超市去买婴儿尿布 ．而他们 中有 ３ ％～ ０ ０ ４ ％的人同时也为 自己买一 户信息 中找到客户的特征 ． 通过模式分析预测潜在客户 ２２客 户 保 持 ． 些啤酒。产生这一现象 的原因是 ： 美国的太 太们常叮嘱她们的丈夫下 而丈夫们 在买尿布后又 随手带 回了他们 喜欢 的啤 运用数据挖 掘技术 ． 以对流失的客户进行挖 掘 ． 出流失 的可 班后为小孩买尿布 ， 可 找
数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用研究
行 卡 ， 致 同 一 客 户 手 中 经 常 持 有 同一 家 银 行 的 多 导
目
Ｍ ＡＹ．１ ２ ０ ０． ０ ６ ＮＯ． ５
维普资讯
应 用 技 术
２０ ０ ６年 ５月 １ ０日 第 ５ 期
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仓 库 系 统 ，其 ຫໍສະໝຸດ 存 储 的 客 户 信 息 量 可 以 用 几 百 个
银 行 还 是 股 份 制 商 业 银 行 ，都 无 一 例 外 地 意 识 到 ，
和 片断性 长 期 以 来 ， 国银 行 信 息 系 统 是 以模 拟 原 来 手 我 工 处 理 流 程 来 处 理 银 行 交 易 ，因 而 以 往 系 统 的 设 计 均 以 账 号 为 中 心 ， 且 根 据 客 户 与 银 行 往 来 业 务 品 而
依 据 。笔 者 从 Ｃ ＲＭ 的 技 术 视 角 对 数 据 挖 掘 技 术 进 行分 析 。
二 、我 国 银 行 业 客 户 信 息 管 理 的 缺 陷 ： 分 散 性
平 总 体 相 差 不 大 的 情 况 下 ，利 润 并 非 只 限 于 “ 物
质 ” 还 来 自于 “ 息 ” “ 户 关 系 ” 今 天 的 中 国 银 ， 信 和 客 。 行 业 已 步 人 客 户 主 导 的买 方 市 场 。无 论 是 国 有 商 业
摘 要 ：本 文 介 绍 了 一 种 基 于 数 据 挖 掘 技 术 的银 行 客 户 关 系 管理 系统 的 设 计 方 案 。在 分 析
了现 有 银 行 客 户 信 息 系统 的 现 状 后 ， 论 了数 据 仓 库 、 Ｌ Ｐ和 数 据 挖 掘 在 银 行 Ｃ Ｍ 中的 应 讨 ＯＡ Ｒ 用 。 结合 ｘ 并 ＭＬ和 多 维 数 据 模 式 设 计 的 思 想 ， 造 了一 个 银 行 客 户 关 系 管理 系统 的 架 构 。 构
大数据技术在银行客户关系管理中的应用
大数据技术在银行客户关系管理中的应用随着科技的发展，大数据技术已经逐渐被各个行业所认可和应用。
在银行业中，大数据技术能够帮助银行更好地理解和管理客户关系。
本篇文章将深度探讨大数据技术在银行客户关系管理中的应用。
一、客户个性化服务银行在经营客户关系时，需要根据客户的需求提供个性化的服务。
而大数据技术能够帮助银行更好地了解客户的需求和资产分布情况。
银行会根据客户在银行的历史记录、资产、消费和行为模式等多方面数据进行分析，更好地理解客户。
根据这些数据，银行可以推出个性化的服务，比如定制化的理财方案、赠送满足客户需求的礼品及优惠等等，提高客户满意度。
二、客户风险管理银行在承担贷款和投资业务时，需要管理风险。
大数据技术可以帮助银行较为准确地判断客户的信用风险和市场风险。
通过大数据分析客户的历史还款记录、职业、家庭状况等信息，银行可以判断客户的还款意愿和还款能力。
同时，银行还可以通过大数据预测市场趋势，从而调整投资组合降低风险。
三、客户留存和增长客户留存和增长是所有银行都不可避免的问题。
大数据技术同样在这方面能够发挥重要作用。
银行可以利用大数据分析得出消费者的购买喜好或者倾向，以及对竞争者提供服务的反应。
通过这些数据，银行可以及时针对客户需求进行调整和推送个性化的产品和服务。
只要银行能够满足消费者的痛点需求，就可以提高客户粘性。
四、客户协同运营银行有时需要与其他合作伙伴合作开展运营项目，例如与保险公司合作推出联合保险产品等。
这其中涉及不同客户资源的整合，而大数据技术可以帮银行更好地把握客户资源，实现优势互补。
比如，银行可以通过大数据技术对消费者信息的更好理解和利用，完成多家公司间市场信息整合。
五、客户服务运营在银行的客户服务中，大数据技术在不同环节中也能发挥重要作用。
比如，利用机器学习的技术可以自动识别顾客的问题，并为客户提供自动化客户服务。
在给客户提供人性化的服务时也需利用大数据技术，确保客户的诉求反馈能够被快速响应与满足。
民生银行在大数据背景下客户关系管理的问题及措施
民生银行在大数据背景下客户关系管理的问题及措施利率市场化改革、宏观经济新常态、互联网金融和大数据时代的来临正从经营环境和商业模式两个维度彻底颠覆着商业银行赖以生存发展的生态环境。
我国银行业正迎来改革开放三十年来前所未有之大变局。
可以预期，内外部经营环境的变化和大数据的应用将共同推动商业银行进入真正向“以客户为中心”的业务转型期。
客户将成为未来银行可持续发展的最重要驱动力，银行业的竞争焦点从基于产品和服务的竞争逐渐转变为基于客户智慧和客户价值的竞争。
一、大数据的定义各行各业都在讲大数据，但是至今仍没有一个被广泛采纳的大数据的明确定义。
一般来讲，大数据具备4个特点：第一，数据体量巨大，计算量大；第二，数据来源多样，包含结构化、半结构化和非结构化等多种类型的数据；第三，数据价值密度低，整体价值却弥足珍贵；第四，数据收集、处理、共享、分析速度要求快。
上述特征反映了大数据的一些共同特点，但尚未完成真正反映大数据的本质。
笔者将国际国内大数据研究成果与中国民生银行应用实践相结合，综合考虑数据结构、数据技术和数据价值等不同维度，对大数据给出以下定义：大数据是指把结构化、半结构化、非结构化海量数据通过数据技术进行收集、整理而成的数据集或数据群。
利用数据挖掘分析技术能够使这些数据集群产生巨大的商业价值。
二、大数据驱动银行客户关系管理进入智能化时代大数据将助力商业银行由传统的“以产品为导向”向“以客户为中心”的精细化管理和营销模式转型，使我国商业银行客户关系管理进入真正的智能化时代。
（一）客户营销个性化大数据的广泛收集和应用使商业银行能够更加全面、准确的了解客户并挖掘出客户的潜在金融需求，从而有的放矢的进行产品设计和金融创新。
银行可以通过大数据分析平台，接入客户通过社交网络、电子商务、终端设备、电话投诉等媒介产生的海量碎片化、非结构化数据，结合银行掌握的交易数据等结构化数据，构建更加全面、客观的客户洞察。
真正从大数据中洞察客户智慧和发掘潜在商机，围绕客户需求为其提供个性化的服务。
银行数据分析技术的应用
银行数据分析技术的应用在数字化时代的浪潮下，银行业面临着日益增长的数据量和复杂的信息体系。
作为金融行业的重要一环，银行数据分析技术的应用成为了实现数据驱动决策的关键。
本文将探讨银行数据分析技术的应用，并展示其在提高银行业务运营效率、风险管理以及用户体验等方面的重大意义。
一、银行数据分析技术在业务运营中的应用1.1 数据分析技术在银行营销中的应用银行利用数据分析技术可以对客户数据进行深度挖掘和分析，从而实现更精准的市场细分和个性化营销。
通过了解客户的消费习惯、财务状况和风险偏好等信息，银行可以提供个性化的金融产品和服务，满足客户的个性化需求，提升客户满意度和忠诚度。
1.2 数据分析技术在风险管理中的应用银行业务涉及的风险众多，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
通过数据分析技术，银行可以对大量历史数据进行分析，构建风险模型和评估工具，提前识别潜在的风险因素，帮助银行及时采取风险控制措施，降低风险损失。
1.3 数据分析技术在客户体验中的应用银行通过数据分析技术可以了解客户的行为喜好和个性化诉求，从而提供更好的客户体验。
例如，银行可以通过分析客户的交易数据和网上搜索记录，向客户推荐相关金融产品和服务；通过用户行为分析，优化网银、手机银行等渠道的用户界面和交互设计，提高用户的操作便利性和体验满意度。
二、银行数据分析技术在金融创新中的应用2.1 数据分析技术在金融产品创新中的应用银行通过数据分析技术可以了解市场需求和客户需求，结合金融科技等创新技术，创造出更具有个性化和差异化的金融产品。
例如，通过对客户消费习惯的分析，银行可以设计出定制化的消费分期、贷款产品，满足客户对个性化金融服务的需求。
2.2 数据分析技术在风险评估中的应用金融创新往往伴随着风险的增加，而数据分析技术可以在金融创新过程中对风险进行及时评估和管控。
银行可以通过大数据分析和机器学习等技术，对新兴金融产品和业务模式进行模拟、测试和风险评估，从而减少可能的风险损失。
商业银行如何利用大数据分析提升营销策略
商业银行如何利用大数据分析提升营销策略在当今数字化时代，大数据分析成为商业银行提升营销策略的一项重要工具。
借助大数据分析，商业银行能够更好地了解客户需求，实现精准定位、个性化营销，从而提升客户满意度并促进业务增长。
本文将介绍商业银行如何利用大数据分析来优化营销策略。
一、洞察客户需求商业银行拥有庞大的客户数据库，其中包含大量关于客户行为、偏好和需求的信息。
通过大数据分析，商业银行可以对这些信息进行深入挖掘，形成对客户需求的全面洞察。
例如，通过分析客户的购买记录和消费习惯，银行可以发现客户的金融需求，提供个性化的产品和服务。
此外，还可以通过社交媒体等渠道获取客户反馈，从而及时调整营销策略，满足客户要求。
二、精准定位目标市场大数据分析可以帮助商业银行更准确地定位目标市场。
通过对市场数据和客户行为进行分析，银行可以确定更具潜力的市场细分，并针对不同细分市场制定针对性的营销策略。
例如，分析客户在不同渠道上的行为可以帮助银行确定哪些渠道是客户首选，从而在这些渠道上增加宣传和推广活动，提高品牌曝光度和吸引力。
三、个性化营销基于大数据分析，商业银行可以实现个性化营销。
通过分析客户需求和行为数据，银行能够为每个客户提供量身定制的产品和服务。
例如，根据客户的消费习惯和偏好，银行可以向客户推送个性化的营销信息，如特定商家的优惠券、定制投资建议等。
这种个性化的营销不仅能增加客户的接受度和满意度，还能提高销售转化率，为银行带来更多商业机会。
四、预测市场趋势大数据分析不仅可以帮助银行了解当前的市场需求，还可以预测未来的市场趋势。
通过对历史数据和市场指标的分析，银行可以发现市场的规律和趋势，并作出相应的市场决策。
例如，通过分析客户在不同经济环境下的投资行为，银行可以预测到市场的风险和机会，从而调整投资组合和风险管理策略。
五、提高风险控制能力大数据分析还可以帮助商业银行提高风险控制能力。
通过对客户数据和交易行为的分析，银行可以及时发现风险信号，并采取相应措施进行风险预警和风险防控。
大数据在商业银行的具体应用
大数据技术在商业银行的应用场景主要包括以下几个方面：
1. 客户画像：通过收集和分析客户的内部和外部数据，包括基本个人信息、交易记录、浏览行为等，构建详细的客户画像，从而更好地了解客户的需求、风险偏好和购买行为。
这有助于银行实现精准营销和个性化服务。
2. 精准营销：利用大数据技术分析客户数据，挖掘潜在客户、优质客户和可能流失的客户，从而有针对性地开展营销活动。
例如，通过实时营销、交叉营销、场景营销和个性化营销等方式，提高营销效果和客户满意度。
3. 风险管控：大数据技术在风险管控方面的应用主要包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等。
通过分析大量数据，银行可以更准确地评估贷款企业的信用状况和还款能力，降低信贷风险。
同时，大数据技术可以帮助银行及时发现并预防欺诈行为，保障客户资金安全。
4. 运营优化：大数据技术可以帮助银行优化市场和渠道策略，提高产品和服务质量。
通过分析客户行为数据和市场趋势，银行可以更准确地把握市场需求，调整产品定价和促销策略。
此外，大数据技术还可以用于优化客户服务流程，提高客户体验和满意度。
5. 非现场审计：大数据技术可以用于内部审计工作，全面揭示银行的风险状况。
通过收集和分析非结构化数据，如规章制度、会议记录、合同文本等，审计人员可以更准确地评估银行的内部控制效果和风险水平，为银行提供有效的风险防范建议。
综上所述，大数据技术在商业银行的应用场景包括客户画像、精准营销、风险管控、运营优化和非现场审计等，这些应用有助于提高银行的经营效益、风险管理和客户服务水平。
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２０ 年第 ３期 ０６ 总第 ８ 期 ８
哈尔滨商业大学学报 （ 社会科学版 ）
Ｊ Ｕ ＡＬＯＦＨＡ ＢＮ ＮＩ Ｅ Ｉ Ｏ Ｏ ＲＮ Ｒ Ｉ Ｕ Ｖ ￣ ＴＹ ＯＦ Ｃ ＭＭＥ Ｃ ＲＥ
Ｎｏ ３ ２ ０ ． 。０ ６ Ｓ ｒ ｌＮ ． ８ ｅ ａ ｏ８ ｉ
［ 金融理论与实务 ］
数据挖掘技术在 商业银行客户关 系管理 中的应用分析
黄华 卿 张 维 ， ， ２熊 熊
（． １天津大学 管理学院， 天津 ３１７ ；． ００２２天津财经学院， ３ 天津 ３０２） （ ２ １ ２
［ 摘
要］ 数据挖掘技 术是一 门 兴的信 息处理技 术 ， 户关 系管理 可以为银行提供 全新 的经营理念 ， 新 而客
资金实力、 多样 的金融产品种类 、 细致的客户理财 及客户资产评估和丰富的管理经验 ， 更重要的是 ， 国外银行的科技化程度高 ， 已经发展到以客户信 息为中心的服务。而国内银行在很大程度上还处
于被动地为客户服务的境地。相 比之下 ， 国内银
据挖掘技术 。 将是使 Ｃ Ｍ系统发挥有效功能的必 Ｒ
两者的结合可 以有效地提 高银行 的核 心竞争力。在应 用 中， 必须理清商业银行客户关 系管理与其他客户 关系 管理的 区别 ， 了解数 据挖掘技 术在银行客户 关系管理 中的作 用， 同时搞 清数据挖掘 在银 行客 户关 系管理 中应
用 的 一 些 关键 问题 。
［ 关键词］ 客户关系管理； 数据挖掘； 商业银行
不可少的工具之一。以往 的关于数据挖掘与客户 关系管理方面的研究多是 阐述数据挖掘技术 的一
般功能 ， 没有强调商业银行独有的特点。本 文从
国内商业银行客户关系管理与一般的客户关系管 理的差异的角度 出发 ， 着重 分析数据挖掘在银行
客户关系管理 中应用的关键问题。
行的最大优势就在于拥有广大 的客户群 ， 特别是
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外资银行最关注的优质老客户。国内银行只有正 确认识 自己， 才谈得上正确认识对手 ， 从而确立正 确的市场定位和经营策略。因此 ， 国内银行应该
二、 商业银行客户关系管理的特点
客 户 关 系 管 理 （ ｕｔ ｒＲｌｉ ｓｉ Ｍ ｎｇ一 Ｃ ｓｍｅ ｅ ｔｎｈ ａａｅ ｏ ａｏ ｐ
【 中国分类号】８ ． ［ Ｆ３ ４ 文献标识码］ ［ ｏ９ Ａ 文章编号］６１ ７１（０６０ 一 ＯＯ ０ １ — １ ２０）３ Ｏ４ 一 ４ ７ ２
Ａ ａｙ ｅｔ ｅＡｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｔ ｎｎ ｍｍｅ ｃａ ａ ｋ ＣＲＭ ｎ ｌｚ ｈ ｐ ｉ ｔ ｆＤａａ Ｍｉｉ ｇｉ Ｃｏ ｃ ｏ ｎ ｒ ｉｌＢ ｎ
户长期的、 稳定的深度效益， 提升银行竞争力。在
取消对外资银 行设立 的地域限制， 允许外资银行
进一步开拓人民币业务。这一措施必将加剧银行
问的竞争 ， 对各个国内银行的生存提 出挑战。国
这种背景下 ， 客户关系管理 系统无疑是银行最好
的选择， 而具有高效率的数据分析处理能力 的数
外金融机构和银行 的竞争实力不仅体现在雄厚的
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பைடு நூலகம்
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引 言
充分重视客户关 系的维持和培育 ， 抛弃过去 以规
根据 Ｗ Ｏ相关协议 ， Ｔ 中国将在 ２０ 年逐渐 ０６
模效益为中心 的传统经营模式 ， 借助信 息技术工 具细分客户价值 ， 实施个性化服务 ， 以实现现有客
［ 收稿 日期 ］０６— １ ０ ２Ｏ ０ — ６
［ 基金项目］ 天津市社会科学基金（Ｇ ５ Ｔ０ ）， Ｔ０ 一 Ｇ３＊ 荣盛基金资助。
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