张咪 谭明亮 溥德阳 河海大学企业管理学院

摘要：针对当前银行业竞争激烈、客户满意度较低的问题，分析了大数据的特点，讨论了大数据时代下商业银行客户关系管理面临的数据分散和泄露等挑战，提出了在大数据时代下商业银行客户关系管理中建立客户信息平台、创新技术防御、实施差异化营销等策略建议。

关键词：大数据；商业银行；客户关系管理

    一、引言

当今时代金融市场开放程度不断提高，我国商业银行间的竞争随着一些外资银行的发展而日趋激烈。银行赖以生存的基础就是客户，优质的客户资源就成了商业银行经营发展中最主要的争取对象，因此习惯于传统商业模式里信息卖方市场的商业银行越来越发觉到客户关系管理的困难。

与此同时，随着计算机互联网、电子商务的快速发展和广泛使用，学术界和企业界里越来越多的有识之士认为人类已经进入了“大数据”时代，采用大数据可以快速有效地解决信息不对称等难题。目前，大数据的研究主要聚焦在对大数据概念的剖析、对一些代表性案例和行业的应用进行阐述。针对商业银行这类企业里运用大数据进行优质客户的价值挖掘和维持的研究较少，因此，商业银行仍需思考如何将大数据领域里的原理和成果，合理、高效地用于客户关系管理的策略规划方面。

二、大数据的概念和特点

1978年的时候Esther surdden提出了“大数据”这个关键词，但在国内，由于信息技术发展的滞后和使用的局限性，大数据并没有唯一确切的定义。维基百科对“大数据”定义是“一个大而复杂、难以用现有数据库管理工具处理的数据集”。在大数据时代，学习、掌握和使用数据将成为企业发展的新动力。

大数据具有以下特点：第一，信息量巨大。互联网的发展和推广使得每个人每天每时都在产生数据，大数据会将所有的数据都进行处理。第二，多样性。数据涉及的范围很广，包括音频、视频、传感数据等。第三，复杂性，数据存在于人们生活的方方面面，不同的数据与数据之间可能存在着或大或小的关联和影响。第四，速度快。由于可以通过互联网收集、筛选和分析数据，大量的数据不会像以前那样搜集困难，处理缓慢。在高速的条件下，企业可以较好的提高数据的时效性，动态的分析结果。

三、商业银行客户关系管理现状

客户关系管理(Customer Relationship Management，简称CRM)是由美国的战略公司Gartner Group于上世纪90年代最早提出的，它遵循的是以“客户为中心”的管理理念，在明确业务发展目标的基础上，通过合理动员与协调内部资源，科学制定业务流程，依赖IT系统和健全的内部营销组织，细分客户以培育、保持和拓展客户群体，从而形成独特的竞争优势，使企业在经营中获得核心竞争力的一套管理体系^[1]。这样“客户就是上帝”、“客户的利益高于一切”成为越来越多的企业的中心思想。对于商业银行来说，最重要的是要在银行的日常业务中，将“客户为中心”的观点合理地融入进去，最大程度地增加客户满意度和客户忠诚度，以便给企业带去更大的价值和财富。

因此，商业银行客户关系管理出现了不够重视市场调研和客户需求分析、缺乏差异化营销、难以满足客户需求等问题。在大数据时代下，加强对大数据时代我国商业银行发展问题的研究，对于探索大数据背景下的银行精细管理、服务创新，提高银行竞争力，促进我国商业银行的健康、持续发展，具有重要的理论和现实意义。

四、大数据对商业银行客户关系管理的好处和潜在问题

人们普遍认为CRM的内涵包括客户价值、关系价值和信息技术这三个层面。其中，关系价值的维护和培育是CRM的关键和重心。大数据对商业银行与客户之间关系价值的提升有着重要的作用，这也是大数据的商业价值的部分体现。

（一）大数据对商业银行客户关系管理的好处

    大数据可以为商业银行提供可靠的、客观的决策依据:1.将结构化和非结构化的数据进行整合和处理，对现有和潜在客户的价值进行有效细分；2.提高数据转化为商业成果的机会，促使业务知识和市场规律在集团机构和部门的共享与应用；3.让商业银行可以客观地评价产品的生命周期，使得预期与客户端实际需求的距离缩短，提高银行多渠道推送金融产品或服务的能力。因此，商业银行必须紧随大数据时代的脚步，正确审视大数据的商业价值，将大数据运用到战略管理方面，改进客户关系管理，真正的做到围绕客户“办银行、做业务”。

（二）大数据对商业银行客户关系管理的潜在问题

1.数据缺乏真实性。

商业银行获取客户信息的真实性不高，可能会给实际客户关系管理中带去不便。例如，由于业务管理的程度不同，信贷类的客户的信息真实性在80%左右，而存款类的客户的真实性仅在50%左右，甚至会更低。

2.数据具有分散性。

数据的多样化必然会带来数据管理和数据分散的问题，一些部门可能不情愿分享本部门的业务数据或加以解释，而其他部门就不能详细了解或正确解释这些数据的业务含义，以至于产生“盲人摸象”的不利结果。

3.数据存在泄露风险。

    在未来，商业银行利用大数据技术分析处理客户信息时，有可能广泛采用云计算技术、由第三方服务器实现存取，或是与专业数据分析公司进行战略合作，由其负责加工处理^[2]。如果外部机构将数据泄露，这必然会给银行的客户信息带去很大威胁。

五、基于大数据的商业银行客户关系管理策略建议

    （一）建立统一的客户信息平台

《美国银行家》的调查结果显示，有30%以上的美国商业银行能够准确说出哪些客户创利最多，20%的银行可以在10分钟之内调出重要客户对银行产品的使用情况，这些银行的比较优势均来自准确可靠、高效先进的客户数据库^[3]。因此，我国的商业银行可以借鉴国外银行的经验，在银行内部建立一个完善的客户调查分析体系。通过日常与客户沟通、深入交流，了解并收集客户的真实需求。在对客户提供本银行的金融产品和服务后，依然要定期进行服务跟踪，向客户询问其对产品和服务的满意程度，并利用客户关系管理软件和技术建立客户资源动态数据仓库。

（二）重视客户的数据分析，创新对数据的技术防御

商业银行应充分利用现代系统的商业智能和数据挖掘的功能，对客户数据进行分析、处理，同时要打破现有系统数据按照业务范围进行储存的原则，从全局角度来审视客户情况^[4]。例如，不仅要对客户本身进行了解，还要看到客户与其他客户之间的关系，看到其所属的集团客户、相关子公司的情况。另一方面，商业银行对客户的大量数据进行分析处理时，会给其管理带来更大的难度，必须对数据防御技术进行创新，做到防泄露、防病毒、防入侵、防损坏，合理确定大数据的整个生命周期，确保安全。同时，还可以建立规范化的应急预案、处置流程和外部风险监控机制，防止外部风险的传播。

（三）在营销上，实施差异化营销政策

大数据时代下数据挖掘等先进技术的广泛应用，使基于交易记录的客户需求偏好分析成为可能，在此基础上，商业银行应立即改变“做了再算”的营销模式，对产品进行投放测试。从客户关系管理角度分析，商业银行如果在竞争中取胜的话，就要准确判断出在客户需求中哪些是基本需求，哪些是特殊需求，并适时采取相应的政策。如今，每一家商业银行基本上都能为客户的基本需求提供无差异服务，在客户选择产品或服务时，它们都不存在绝对优势。因此满足客户的特殊需求才是决胜的关键。这需要对不同年龄、偏好、职业、受教育程度的客户进行细分，提供适合他们的金融产品和服务，做到“量身定做”，进行差异化营销。

（四）在服务上，利用大数据技术实现客户全流程服务

对于客户来讲，银行提供给他们怎样的服务和感受是至关重要的。倘若缺乏情感的联系，客户很难获得满意而达到忠诚。而推行大数据技术应用，对客户全流程的服务和管理便可能实现，可以提供给客户随时、随地、随心的服务体验。例如，在产品设计时，可以对大量客户的行为数据进行建模分析，为客户设计出差异化的产品和服务；在贷款申请时，根据客户的收入、学历、家庭资产等特征，对客户的信用变动进行预测，支持客户贷款无纸化申请和在线审批的发放；在贷后预警时，可以处理和分析银行现有的交易记录和非直接交易数据，构建客户档案，分析寻找相关行为趋势特征，预测风险发生。

六、结束语

在大数据时代和银行业竞争日益激烈的环境下，商业银行需及时、合理地分析内外部环境，认识到客户关系管理的重要性。本文具体分析了大数据时代下商业银行客户关系管理现状，并对商业银行客户关系管理的实施采取了策略建议，希望未来商业银行能合理地使用大数据技术抓住机遇，提高核心竞争力。

参考文献：

[1]陈侃，嵇祎.新形势下商业银行客户管理探究[J].中国商贸，2014(23).

[2]吴飞虹，吕荣福.大数据时代下商业银行应对思考[J].国际商务财会，2014（12）.

[3]邢新影.我国商业银行客户关系管理策略探析[J].学理论，2010(34).

[4]陈智群.我国商业银行客户关系管理存在的问题及对策[J].漳州职业技术学院学报，2013（3）.