商业银行如何通过数据仓库实现业务价值

随着竞争日趋白热化，高端优质客户已成为我国各家商业银行的首选市场目标。银行业的竞争重点之一是优质客户持有量的竞争，准获取更多的优质客户份额，谁就赢得了市场竞争的主动权。由此可见，优质客户资源已成为商业银行的核心竞争力，商业银行为在竞争中脱颖而出，纷纷采用成熟的数据仓库和数据挖掘技术，找出为银行创造利润的价值客户，根据客户消费行为和使用产品的特征，对客户实施精细化的营销服务。

        商业银行可以通过归集来自不同系统、渠道的数据源，把原来孤岛式的信息全部汇入数据仓库，通过数据挖掘发现其中的潜在客户，其市场营销活动更具有针对性，以此对营销资源进行优化配置，提高营销市场回应率，达到降低成本。规避风险，提高效益的目的。

一、商业银行采用数据仓库技术的必要性

        1．商业银行适应市场竞争的变化

        首先，外资银行进入国内金融业，加剧了我国银行业的竞争，使得国内商业银行在业务定位、产品功能、市场营销、客户服务等方面确立差异化发展战略：细分客户，针对不同客户群体实施不同的沟通方式和营销策略，在激烈的竞争中巩固和发展优质客户群体，通过有别于竞争对手的市场定位和差异化客服，建立和优化自身竞争优势。

        其次，宏观经济调控加剧了商业银行之间的竞争。随着市场经济体制的建立，银企关系开始向松散型、市场化的方向转变，一个客户可能与多家银行保持着结算、信贷关系，打破了原有商业银行的经营格局。各商业银行间为了不断扩大资金实力、提高自身服务水平的同时，利用数据分析技术，深入探索客户行为，细分客户资源，合理服务定价，扩大营销渠道，以完善的服务吸引和培植客户群体。

        2．商业银行市场营销模式创新的需要

        随着金融全球化趋势的深化和金融创新、科技创新的发展，客户在金融需求方面出现了需求多样化和需求个性化两个明显趋势。需求个性化主要表现在三个方面：一是客户提出新的金融需求；二是客户提出的需求是传统金融产品的变异或组合；三是客户需要的不只是银行的某项产品，而是需要银行提供解决其综合性需求的总体方案和一揽子金融服务。

        以客户为中心，研究客户、细分客户、服务客户已是商业银行生存与发展的必然选择。在我国银行业竞争中，真正的赢家将是那些拥有最好客户并充分了解自己客户的银行。金融市场竞争逐步将从“产品与价格”之战转变成“客户关系”之战。从技术层面上，商业银行通过挖掘客户需求，分析客户消费习惯，创新出满足客户需求的产品，为其提供相应的产品眼务。

        3．商业银行创新金融服务渠道的需要

        伴随科技的高速发展，商业银行传统的营业网点式服务渠道逐渐被新的服务渠道模式所代替：电活银行、网络银行、自助银行等新一代渠道正在大量建设；信用卡无卡支付、网上支付宝、电话支付等支付方式层出不穷。国内商业银行业之所以不遗余力地发展渠道建设，延伸业务覆盖区域，一方面，商业银行从经营成本角度考虑，引入科技渠道和新产品，可以大大减少银行的营业成本和相关投入；另一方面，对拥有的客户群体根据其特点，进行适当划分，以提供不同的金融服务，提高客户的认同感。

二、数据仓库技术在金融领域的应用

        1．构建数据仓库，为决策提供数据支撑

        数据仓库的应用，改变了商业银行过去采用的自下而上、层层上报的统汁报表方法，通过数据仓库技术对分散的客户信息进行整合，实现客户单一视图，为商业银行的经营管理提供实时、准确的决策支持：决策支持数据有两个方面的战略功能：一是内部管理层面。真实完整地反映商业银行经营状况和未来发展趋势，为各级领导决策和经营管理提供准确、及时、全面的信息服务和数据支撑：二是客服层面。利用数据挖掘与分析，找出客户最需要的产品．为客户提供优质、全面、创新的服务。因此，数据仓库是商业银行前台业务处理与后台信息分析之间的桥梁和纽带，起着承上启下的作用，为领导决策产品创新规划提供数据支撑。

        2．细分客户，实现差异化服务

        商业银行秉持“以客户为中心”的经营管理理念，客户经理如果要全面把握客户信息，就必须用数据挖掘的方法通过客户细分，找出不同客户群体的共同特点，了解客其个性化需求，差别营销；根据不同类型的客户制订不同的标准，在激烈的竞争中巩固和发展优质客户，以便确定有别于竞争对手的市场定位和差异性竞争策略，尽快建立和强化自己的竞争优势在帮助客户实现价值最大化的同时，实现银行自身的价值最大化：

        3．建立客户流失分析模型，挽留价值客户

        客户流失在金融服务领域已经成为一个越来越让银行业务人员关注的问题：利用数据挖掘技术，可以识别出可能离开银行服务的客户的关键行为特征，分析这些动态关系．找出客户流失原因，以便调整相应的营销策略，提高客户满意度和保持率

        具体地说，刊用数据仓库中存储的海量数据，通过建立的客户流失分析模型，已流失客户的历史数据进行分析，预测当前客户在未来一段时间的流失概率，使客户经理能够充分了解所面对的客户状态及其未来的状态变化趋势，在日常管理过程中做到有的放矢，科学安排客户管理的优先次序，合理地分配内部资源，为客户提供更更好的服务。提升客户的满意度、忠诚度和价值贡献度；用最小的成本，为不同的客户提供差异化的服务，由此获得最大的投入产出比，实现利润最大化战略目标。

        4．建立风险分析模型，提高银行抗风险能力

        传统的风险管理已无法有效控制跨区域、跨部门、跨行业的多种风险。数据仓库及数据分析技术可以提高防范对欺诈的能力，降低信用风险。数据挖掘分析技术可以帮助决策者科学评估风险引发因素，建立完善的风险防范机制。

        任何一家商业银行都一直在努力降低甚至是消灭欺诈风险。由于处理数以百万计的贷款帐务和帐单记录十分困难，商业银行难以应对形式多样的欺诈行为。银行工作人员通常是靠经验和直觉来判断欺诈的种类、特征以及其可能性，精准度低且耗时长。建立欺诈侦测模型，模型自动实时检测交易信息，如果发现可能的欺诈信息，会自动生成报告，发送手机短信和E—mail给信贷人员及管理层，银行工作人员根据其具体情况对客户的贷款请求进行更有效的调查、分析，从而做出快速准确的判断，有效地规避风险。

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