基于数据仓库的银行客户关系管理系统的分析

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1、长划以束对客户实行无差别服务策略，不能够抓住真『F的赢利客户。银行的数据库中积累了大量的客户信息，但是缺乏一套行之有效的数据挖掘系统进行信息分析，甚至连同一客户的不同账户也无从辨别，更不用说为客户提供一对一的服务。银行的各种数据不能有效结合，形成了很多“信息孤岛”，使银行很难将各种各样的客户信息统一起来。领导决策层【包很难搞清楚数掘库系统的整体运作情况，不能有效地提供决策帮助。从技术角度来讲，在这种情况下，数据仓库是使这些信息集成起来的最有力的方式，数掘仓库技术与其他软件有机结合，可以有效地进行会融运作中的客户关

2、系管理。基于数据仓库技术的CRM系统通过分析各种数据之间的关联，衡量客户的需求、忠诚度、满意度、赢利能力、潜在价值、信用度和胍险度等指标．为银行管理层提供丁F确的决策支持，提升其竞争能力和赢利能力。1．1．3银行业存在的问题中国银行行长助理朱民前不久在公丌场合表示，2004年中国银行业将受三三大问题影响：一是银行贷款规模的控制，二是银行的股份制改革，三是银行业面临的进一步开放。这将决定，到今年年底时，国内银行业谁是赢家，谁是输家。“去年，国内银行业都很丌心，放款总额达2．7力．亿元。而现在，各界却在万炮齐轰银行业

3、，因为他们认为，银行这么使劲地放款，已经产生了经济过热的不良后果。其实银行也很委屈，因为有太多的企业主动找上门柬向银行借款。”我国的银行业在很大程度上还存在很多的不足之处，主要表现在以下几个方面：(1)对客户了解不够。中国相当多城市的银行都集中在同一个区域，而大家所提的服务又是同质的。客户从各个银行获得的服务大同小异，银行并没有针x,JjV同的客户提供个性化服务。客户要投资理财时，需向银行进行咨询。但山J：职员对客户的偏好和能力无法把握，很难赢得客户满意，最终让客户失望而!}二l。这样，很多潜在的有价值的客户就会

4、被遗漏，失去了获得利润的机会。(2)各种与客户相关的数据处于信息、孤岛的状态，营销、销售、客户服务和支持业务都是孤立进行的，并且前台的业务领域和后台部门也是分丌进行的。‘。当客户要同时获得多项业务服务的时候，往往不得不多次填表，多次排队等候，这样就给客户带来了很大的不便。(3)信贷不良是中国银行业迫切需要解决的问题。银行对企业的财务状况了解不够，或者因“关系信贷”形成了坏帐损失。对客户的投机或欺诈行为不能够及时发现和预防，存在很大的会融风险。由于财务报表总是在期木才形成，而EL其上报和对外公布还存在很大的时M差，

5、所以银行往往不能够对企业的投资行为进行监督和警告。1．2论文研究的意义进入WT0后，中国会融业这一受保护最久最严的行业电丌始了它的丌放进程。根据WT0协议外资金融机构将依时恻表逐步快速地进入中国市场。它们拥有的不仅是规模的优势，雄厚的实力：还有会融业多年经营所形成的服务理念和专业技能，以及混业经营的结构优势；甚至包括其已溶于业务流程之中的商效IT手段的使用能力。在以商业银行经营管理为基础的信息系统建设方面，以美国为代表的现代商业银行的发展历程是：在上世纪80年代中期陆续建立了管理信息系统(MIS)，实现了对业务交

6、易和经营管理信息的一体化管理；在90年代初期陆续建立了决策支持系统(DSS)，在对业务交易信息和经营管理一体化管理的基础上实现了对信息分析、加工的集成：到了90年代中期，世界各国大型商业银行先后花巨资丌始建立能够解决上述这些复杂问题的数掘仓库(BDW)体系。数据仓库技术的出现，使得银行业可以实现对海量数据和集中分析处理，面向主题，如：顾客、贡献度、风险度等，整合各类原有的信息系统数据资源，在技术实现上支持CRM经营理念运用于实际。这一切都对中国银行业产生了重大冲击。由于现在业务操作流程的自动化，银行内产生了大量的

7、业务数据，这些数据不是为了分析的目的而收集的，而是由于商业运作而产生。分析这些数据乜不是为了研究的需要，而是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。但所有银行面临的一个共同问题是：信息数据量非常大，而其中真正有价值的信息是哪些?这些信息之间有哪些关联?因此就需要从大量的数据中经过深层分析，从而获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，数据挖掘就是从海量数捌中挖掘出更有价值的信息。客户关系管理的兴起，旨在改善企业与客户之间天系的新型管理体制，提高企业的竞争力。然而大量的数据往往是杂乱无章的，小能够直接被银行CRM

8、的数据仓库利用，本文研究了银行客户数据的预处耻叫题并重点研究了数掘清洗问题．旨在为银行挖掘有用的信息提供帮助。1．3论文的主要工作本文的主要工作首先集中在数据仓库应用于银行客户关系管理系统构架的研究，并洋细分析了银行CRM系统中各个模块的地位和作用；其中包括数据仓库和数据挖掘在银行CRM系统中的应用。本文阐述了银行客户关系管理系统·}·的数据预处理，重点论述了银行客户数据