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杨斌:以知识图谱构建智能CRM

2017-11-23 18:08:41作者:青岛银行信息科技部总经理 杨斌编辑:金融咨询网
11月8日,海致网络与《金融电子化》联合主办了题为“AI赋能商业银行-知识图谱与智能金融”的 2017首届智能金融知识图谱论坛。本文系青岛银行信息科技部总经理杨斌先生在大会上的经验分享发言整理。

信息技术已成为当今社会发展的重要驱动力,以互联网、云计算、大数据、人工智能为代表的新兴技术的飞速发展,正为各行各业的创新带来激动人心的可能。商业银行借助互联网技术的蓬勃发展和大数据技术的广泛应用,也在积极推动服务、产品和管理方面的创新。青岛银行把“科技卓越”作为全行战略的核心战略之一,积极探索利用大数据、人工智能等新技术,推动银行智能升级。去年,青岛银行基于大数据建成了智能化运维平台,通过大数据技术实现了日志、容量和知识管理的智能化,今年,我们开始了大数据在客户关系管理(CRM)上的应用研究,探索基于大数据和金融知识图谱建设智能CRM系统。

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青岛银行信息科技部总经理 杨斌先生

中小银行CRM的现状和四大挑战

  这是一个挑战与机遇并存的时代。中小银行面临着金融同质化加剧、互联网金融冲击、利差红利消失等外部挑战,也面临着产品和服务“一刀切”、营销成本高而效率低、客户需求越来越细化的内部挑战。同时,移动互联网、大数据、人工智能等新技术蓬勃发展,也为银行带来了历史机遇。

  “以客户为中心”是多年来银行业的一句响亮的口号,但并没有得到很好地践行和落地。以客户为中心提升客户洞察力、实践差异化的客户覆盖、实现精细化管理成为银行客户关系管理转型升级考虑的重点。

  以客户为中心,要求银行对客户有更加精准的了解,表现在客户洞察、产品服务、销售管理、系统集成、客户价值持久化五大核心能力。客户关系管理(CRM)作为“新常态下致胜法宝”式的重要工具,被越来越多的中小银行提升至战略高度。

  然而,中小银行传统型CRM大多数只实现了过去手工作业的自动化和线上化、销售管理及与业务系统的集成,能够对客户经理形成一定的管理约束力。但因为脱离业务实践,缺乏客户洞察力,导致产品与服务及客户价值持久化能力较弱,无法对客户经理形成有效的辅助支撑,很难被真正用起来。

  为什么当前中小银行不能很好地感知客户?我认为根本原因是四大方面:

  1、在收集数据的能力方面,数据的融合度和准确性不够。

  2、在管理数据的能力方面,数据的组织分布和碎片化程度严重

  3、在获取洞察力方面,知识的挖掘分析和探索能力不足

  4、在应用洞察力方面,缺乏适应新环境的科学应用场景

  之前,青岛银行CRM系统主要使用静态数据,实现简单的管理流程。因其对客户及客户关系挖掘能力不足,只是客戸经理日常工作管理和流程管理的工具。

三阶段实践智能CRM的思路

  传统的信息化是将数据信息化,再实现交易的流程和记录,在数据充分利用和客户洞察方面,传统IT做得并不太多。

  青岛银行将建立客户洞察力的路径分为三个阶段,目标是实现中小银行智能CRM能力:

  第一阶段,数据信息化。通过制定客户数据战略,内部全业务要素数据化,外部数据收集与加强,多维度客户信息全貌;

  第二阶段,信息知识化。建立关系视角客户信息深度下钻,据此建立描述性模型、客户分群、预测性模型;

  第三阶段,知识智能化。将技术以服务的方式应用到业务场景中,并提供差异化服务、精细化管理,持续不断的输出客户价值。

  大数据让我们实现了信息向数据的转化;而知识图谱则解决了知识展现的问题,让知识可视化,便于人脑的理解,再与人的客户关系管理进行配合,最终形成智能CRM客户关系管理的洞察力。这也是让大数据和知识图谱进行结合的本质原因。

以知识图谱四步构建智能CRM

  1、行内数据标准化处理,为智能CRM建设打好数据基础

  青岛银行将“以客户为中心”作为准则,实现对业务要素数据化整理融合,整合梳理客户的帐户、系统的总账、渠道、相关方、产品、合约、交易7大主题,以及全行28类对公业务系统数据,从规范化管理出发进行数据指标化、数据专题化、数据模型化梳理,倾力打造全行“一致性、深挖掘”的数据平台,为后续基于知识图谱的智能CRM建设打好数据基础。

  2、行外数据融合,形成客户信息的多维度视图

  在行内数据标准化处理的基础之上,青岛银行融合了全国近5000万家外部企业数据,包含工商、投资、上市、知识产权、招投标、舆情等,与行内数据形成有效的互补,将行内外数据通过统一社会信通代码、组织结构代码、工商代码、税务代码、企业全称进行匹配,依次划分优先级进行关联,形成行内外客户一致关系,帮助客户经理可以从多维度、多视角获取更多客户信息。

  3、建立客户分群及预测性模型,提升客户洞察力

  将基础标签通过一定的业务规则生成业务标签,描述对象的某种较高级的特征属性,用于建模;在具体业务场景下,基于模型或经验规则输出的分群结果,并利用机器学习技术建立预测性模型。

  4、以知识图谱打造智能CRM应用

  在系统定位上,从知识分享、智能分析和信息交互3个维度,建立知识的生命周期。从客户信息的归集展示到基于客户标签的客户画像分析,到应用于不同业务的场景,到后期与流程进行嫁接,比如客户经理有消息的提醒,在这个过程中进行知识自我完善的过程,对客户信息进行回馈补充。

   青岛银行从客户信息的维度,打造一个客户关系管理的知识平台。另外,以事件驱动的维度,对接现有客户关系流程化管理。以互联网化检索、事件消息驱动、复杂的关系图谱构建、客户和产品智能匹配、机器学习和NLP(自然语言处理)五方面的技术,支持智能CRM的应用。

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图1:互联网化知识检索界面

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图2:客户&产品智能匹配

  基于智能CRM落地过程中的大数据及知识图谱技术沉淀,青岛银行打造了专属的企业知识平台,并将在此基础上构建青岛银行未来智能金融应用体系。

  根据该知识平台,青岛银行所有员工能够查阅相关客户、制度设计、流程等信息,能够显著提升每个人的能力,也能够方便领导和员工更好地检索所需要的报告信息。

  青岛银行通过与海致网络合作,利用其金融知识图谱的产品和技术,构建了全维度的客户视图,对客户更加深入了解,并且进行了客户关系的挖掘以及实体之间关系的分析,能够据此针对客户进行精准营销,以及实现客户风险识别和管理。

  在基于智能CRM的建设基础上,青岛银行希望建设一个企业级的知识平台,智能CRM只是其上的一个插件和应用。通过知识图谱建立全行分析问题、挖掘知识的能力。

  这只是一个开始。我们相信,金融知识图谱等信息科技作为一个重要的驱动力,在为银行建立优质的客户体验、开发核心运营能力和业务模式创新上,将发挥越来越重要的作用!
 

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