数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用大学论文.docx

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数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用大学论文

数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用

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本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成硕士学位论文“浅析贵阳天一国际广场施工过程中的造价控制”。

除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公幵发表或未公开发表的成果。

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论文作者签名：

指导教师签名：

摘要：

就目前而言，我国经济发展、竞争水平逐渐提升、国际影响力越来越大，这为我国商业银行提供了前所未有的发展机遇，与此同时也提出了严峻的挑战。

为了迎合当前市场发展趋势、满足社会广大群体的需求，我国通过宏观手段推行改革，分别从商业银行的经营理念、经营方式还是经营目标的确定等方面入手，这种情况下传统的商业银行经营策略显得过于落后。

另外，随着改革开放进程不断推进，我国金融市场、金融体制越来越复杂化，不同国家商业银行驻进中国市场，与我国本土商业银行争夺市场占有率，导致国内金融市场竞争压力越来越大，目前，我国本土商业银行自我提升、合理利用资源已经成为其未来发展进步的关键。

在激烈的市场竞争中我国商业银行要想谋求发展就要从根本上进行自我提升，其中最重要的就是提高银行数据处理能力。

所谓银行数据处理能力主要是指银行的内部信息系统能够对阶段性发展经营情况进行数据整理归纳、分析数据背后隐藏的规律，同时能够筛选银行数据有用信息，将这些信息用于银行的经营管理中，能够以最直接的方式表现出银行阶段性经营、运行情况，领导层在制定银行未来阶段发展目标、确定发展动向的过程中可以参考这些信息，充分了解社会群体的需求及当前商业银行市场发展趋势，能够最大程度提高银行领导层决策的准确率，减少错误决策的发生几率。

但是从当前我国商业银行数据处理水平来看，绝大多数银行内部的数据处理系统仅仅是能够发挥最基本的系统职能，只能够进行报表统计，并不能够达到上述的要求。

对于数据处理、有用数据信息筛选还要依赖银行工作人员人工完成，这严重影响了银行数据处理的效率同时也增加了数据信息处理的误差率，对于银行领导层的决策起不到任何参考价值，对于商业银行未来发展具有阻碍作用。

随着我国科学技术的不断发展进步，数据挖掘技术逐渐应用于各行各业当中，商业银行也不例外。

商业银行在发展经营过程中需要获取不同方面数据信息，其中主要包括银行本身的数据信息和客户的信息，商业银行传统的经营及数据采集方式难以满足当前数据信息获取的需求，将数据挖掘技术应用其中正好解决这一问题。

这一技术能够挖掘商业银行产品本身资源及未来发展动向，同时还能够深度挖掘客户的意向资源，就此银行能够对客户的交易行为提供有效指导、能够从根本上实现高效客户管理。

本文选取商业银行客户关系管理中应用数据挖掘技术这一课题进行研究，能够分析当前传统商业银行经营理念、经营模式的困境，

从数据模型的建立、管理及技术实施等不同角度入手分析数据挖掘技术应用于商业银行发展经营中的重要作用，将其合理应用促进银行长久可持续发展。

关键词：

数据挖掘技术；商业银行；客户关系管理

Abstract:

atpresent,China'seconomicdevelopment,graduallyimprovethelevelofcompetition,internationalinfluenceismoreandmorebig,thisprovidesahithertounknowndevelopmentopportunityforChina'scommercialbanksatthesametime,italsoposesaseverechallenge.Inordertomeetthecurrentmarkettrend,themajorityofthepopulationtomeetthesocialdemand,ourcountrythroughmacroscopicalmeansreform,separatelyfromthecommercialbankmanagementconcept,managementgoalisdeterminedandotheraspects,thetraditionalcommercialbankbusinessstrategyinthiscaseistoobackward.Inaddition,withthedeepeningprocessofreformandopeningup,thefinancialsystemofChina'sfinancialmarket,moreandmorecomplicated,differentnationalcommercialbanksinChinamarket,andthedomesticcommercialbankscompeteformarketshare,resultingindomesticfinancialmarketcompetitionismoreandmorebig,atpresent,thedomesticcommercialbanksselfpromotion,rationaluseofresourceshasbecomethekeytothefuturedevelopmentandprogress.Inthefiercemarketcompetition,thecommercialbanksofourcountrywanttodevelopthemselves,andthemostimportantthingistoimprovetheabilityofdataprocessing.Theso-calledbankdataprocessingabilitymainlyreferstotheinternalbankinformationsystemtothedevelopmentstageofbusinessdatasummarizationandanalysisofdatahiddenbehindthelaw,andtoselecttheusefulinformationdatabank,suchinformationwillbeusedfortheoperationandmanagementofthebank,caninthemostdirectwaytoshowtheoperationofthebankingoperationstageand,theleadershipdevelopmenttrendintheprocessofdeterminingthereferenceinformationinthedevelopmentofthesebanksinthefuturedevelopmentgoals,andfullyunderstandthesocialdemandandthecurrentcommercialbankmarketdevelopmenttrend,tomaximizetheaccuracyofbankleadershipdecision-making,reducingtheriskofmakingthewrongdecision.Butfromthecurrentourcountrycommercialbankdataprocessinglevel,mostofthebank'sinternaldataprocessingsystemisonlyabletoplaythebasicfunctionofthesystem,canonlyreportstatistics,cannotmeettheaboverequirements.Fordataprocessing,usefuldatainformationscreeningdependsonbankstaffmanually,whichseriouslyaffectedtheefficiencyofbankdataprocessingalsoincreasestheerrorrateofdata

processing,noreferencevalueforbankleadershipdecision-making,hashinderedthefuturedevelopmentforcommercialbanks.

Withthecontinuousdevelopmentofscienceandtechnology,dataminingtechnologyisgraduallyappliedinallwalksoflife,commercialbanksarenoexception.Commercialbanksneedtoobtaindifferentdatainformationinthedevelopmentofbusinessprocess,whichmainlyincludethebank'sowndatainformationandcustomerinformationmanagementanddatacollectionmethodsofcommercialbanksisdifficulttomeetthecurrentneedsofinformationcollection,dataminingtechnologywhichisusedtosolvethisproblem.Thistechnologycanfindcommercialbankresourcesandthefuturedevelopmenttrendoftheproductitself,butalsocanexcavateresourcepotentialclients,thisbankcantransactionsforcustomerstoprovideeffectiveguidance,toachieveefficientcustomermanagementfundamentally.Thispaperselectstheminingtechnologywasstudiedinthispaperusingthedataofcustomerrelationshipmanagementofcommercialbanks,toanalyzethecurrenttraditionalcommercialbankmanagementideaandoperationmodeofthepredicament,fromdifferentangles,datamodeling,managementandtechnologyimplementationoftheimportantroleofdataminingtechnologyusedinthedevelopmentofcommercialbanksinthemanagement,thetopromoterationaluseoflong-termsustainabledevelopmentbank.

Keywords:

dataminingtechnology;commercialbank;CustomerRelationshipManagement

目录

1绪论1

1.1选题背景及意义1

1.1.1选题背景1

1.1.2选题意义2

1.2国内外研究现状3

1.2.1国内研究现状3

1.2.2国外研究现状4

1.3研究内容、方法及创新之处5

1.3.1研究内容5

1.3.2研究方法5

1.3.3创新之处6

1.4论文结构安排6

2数据挖掘技术及商业银行客户关系管理基本概述7

2.1数据挖掘技术基本概述7

2.1.1数据挖掘技术的含义7

2.1.2数据挖掘的模式7

2.2客户关系管理基本概述9

2.2.1客户关系管理含义及目的9

2.2.2客户关系管理分类10

3数据挖掘的商业银行客户关系管理13

3.1数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的作用13

3.1.1实现商业银行经济效益最大化13

3.1.2提供商业银行核心竞争力14

3.1.3降低营销成本14

3.2数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用14

3.2.1客户分类15

3.2.3客户保持16

3.2.4交叉销售16

3.2.5销售分析及销售预期16

3.2.6风险评估17

4基于数据挖掘技术的商业银行客户关系管理的模型分析18

4.1基于数据挖掘技术的商业银行客户关系管理模型18

4.1.1客户数据模型18

4.1.2客户分析及服务管理模型18

4.1.3信息访问及交易处理模型19

4.2商业银行客户关系管理模型建立分析19

4.3基于数据挖掘技术的商业银行客户关系实施程序21

4.4主要功能模块程序设计22

4.4.1客户筛选22

4.4.2客户管理23

4.4.3营销服务管理24

4.4.4营销管理24

4.3.5用户管理24

5完善数据挖掘与数据仓库的指导建议26

5.1数据挖掘与数据仓库26

5.2数据仓库及其完善对策28

5.2.1数据仓库组织形式28

5.2.2完善数据仓库建设对策29

结论32

参考文献33

致谢37

1绪论

1.1选题背景及意义

1.1.1选题背景

随着我国加入WTO,国内银行业正酝酿着有史以来最为深刻的变革,不仅面临着同业之间的激烈竞争,还有来自非同业与国外之间不断加大科技投入的激烈竞争。

在信息技术水平总体相差不大的情况下,利润并非只限于“物质”,还来自于“信息”和“客户关系”。

今天的中国银行业,已步入客户主导的买方市场。

无论是国有商业银行还是股份制商业银行,都无一例外地意识到,客户已成为银行至关重要的商业资源。

如何才能树立和执行客户战略、如何才能建立长期稳定、科学管理的客户关系;如何才能深度地挖掘客户资源的效益显得非常重要。

要想赢得金融竞争的主动权,银行只有实行以客户为中心的客户关系管理（CustomerRelationshipManagement,CRM）,赋予银行更完善的客户交流能力,才能最大化客户的收益。

因此商业银行就必须充分掌握客户的数据，就必须了解自己的产品或者服务那样了解客户，任何一家企业都是在特定的客户环境中经营发展的，有什么样的客户环境，就应有与之相适应的营销战略和策略。

商业银行也不例外，如果银行对客户的数据掌握不全、不准。

判断就会失误，决策就会偏差，就无法制定出正确的营销战略和策略。

所以商业必须全面、准确、及时地掌握客户的数据。

商业银行要想进行全面系统的客户关系管理就要将现代的信息技术融入其中，以挖掘客户的潜在价值作为银行未来发展的重要组成部分，在进行客户关系管理的过程中应用信息系统技术将客户的基本信息及银行交易行为信息等于银行的金融产品和业务流程等相互联系到一起，真正实现银行内部客户资源信息共享。

从当前的金融市场发展结构来看，商业银行进行客户关系管理最主要的是针对不同客户群体、针对不同客户需求对其予以“一对一”的服务，在这一程度上来讲也可以被称为商业银行对客户进行细分，将差异化客户服务应用其中，能够保证商业银行客户服务更具有针对性。

但是从当前我国商业银行发展情况来看，很多商业银行在选择对客户服务方式、金融产品营销方式的过程中过多的依赖银行客户经理的工作经验，这种商业银行的营销模式具有较强的盲目性，难以实现高效客户服务，同时对于客户信息资料整理也缺乏一定准确性，这对于银行的未来发展具有较大阻碍作用。

1.1.2选题意义

将“数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用”作为研究课题，以商业银行为研究主题、从商业银行当前的客户关系管理情况背景入手，分析其客户管理中的不足之处，探寻行之有效的解决对策。

在这种情况下，数据挖掘技术应运而生，将其应用于商业银行的客户关系管理当中，能够从根本上解决其存在问题，能够保证商业银行为不同客户群体提供高质量服务，对于商业银行未来发展具有重要促进性意义。

从课题研究的理论意义角度来讲，我国学术研究人员于20世纪90年代才开始提出客户关系管理这一理论，在不断研究过程中将这一理论不断丰富完善，从当前情况来看，客户关系理论已经被不同类型行业所认可重视，同时也将这一理论应用于不同行业发展当中，在实践过程中更突出了该理论的实际性，对于各行业的发展提供了理论性基础。

相关学术性学者在对客户关系管理系统研究的过程中发现，该系统的核心内容为数据分析方法，但是目前研究出的方法更具有一定的通用性，也就是说无论是何种类型行业在发展过程中均可以应用这种方法进行客户信息数据分析，其缺乏针对性。

从当前的商业银行发展趋势来看，将这种通用型数据分析方法应用不合理，难以解决商业银行客户关系管理中出现的问题，商业银行难以为不同类型、不同层次客户群体提供具有针对性、高质量的服务，阻碍商业银行的发展。

从这一情况来讲，探寻以商业银行为背景的数据分析方法显得尤为重要。

在商业银行发展过程中将数据挖掘技术应用其中，将其与商业银行客户关系管理系统两者相互融合到一起，这能够从根本上实现客户详细分类、不同类型客户信息整理等，通过对这些信息数据分析能够从根本上提高商业银行领导层发展决策的准确性和有效性，将理论概念内容作为银行发展决策的基础。

从课题研究的实用意义角度来讲，当前我国商业银行内部客户关系管理水平较差同时受到国外银行的冲击导致我国金融市场竞争越来越激烈，商业银行发展困难。

商业银行要想在激烈的市场竞争中谋求发展就要从客户群体角度入手，要获取较大的市场份额、吸引不同类型客户群体，这才能够提高商业银行的竞争水平，才能够在有限的市场环境中占有更大的市场份额，能够与国外银行相抗衡。

商业银行要从客户群体服务角度入手，要获取更多的客户信息数据，在信息整理归纳中明确不同类型客户群体需求，以更准确、更高效的方式为客户提供具有针对性的银行客户服务。

与此同时，商业银行在不断发展经营的过程中要进行金融产品创新、要设定不同的阶段性发展目标，这些均需要以商业银行的客户群体基数作为基础，拥有大基数客户群体商业银行才能够进行产品创新、能够在营销过程中实现产品开拓，提高银行金融产品销售量，实现银行经济效益最大化。

商业银行在进行阶段性发展目标设定的过程中，需要收集大量客户信息数据，将这些数据予以整理并应用数据挖掘技术进行分析，这不但能够明确不同客户群体的服务需求及金融需求，同时还能够发掘出商业银行的“黄金”客户，这一类客户具有两个特点，其一是客户人数较少、所占比率较小，与之相对应的另外一点是这一类客户群体能够为商业银行创造更大的经济效益，数据挖掘技术能够提高商业银行目标决策的准确性，对于银行发展具有实践性意义。

1.2国内外研究现状

1.2.1国内研究现状

从上述阐述内容中能够明确，客户关系管理理论及数据挖掘技术理论进入我国学术研究领域较晚，这两项理论内容及具体应用研究均较少，我国国内研究情况表现在不同方面。

从我国商业银行发展史的角度来讲，中国工商银行发展状况良好，于二十世纪初其在发展经营过程中首次引进了数据挖掘技术，工商银行将客户信息予以整理归纳，应用该技术将整理的客户信息进行分析，这从根本上提高了中国工商银行的客户关系管理水平，对于促进银行发展起到重大作用。

数据挖掘技术应用十年，中国工商银行将数据挖掘技术予以升级于2010年已经建立了两个营销系统，其一是个人客户营销系统，与之相对应的另外一个即为法人客户营销系统，中国工商银行应用数据挖掘技术将其客户群体予以细致区分，根据不同层次客户群体予以相应客户维护及营销，促进银行发展进步。

受中国工商银行的影响，于2002年中国建设银行也逐渐加强对客户关系管理的重视，其在发展经营过程中引进数据挖掘技术，与此同时根据自身实际发展情况及未来发展方向进行确定后建立数据仓库，从而将数据挖掘技术、数据仓库及客户关系管理系统三方面相互融合到一起共同应用。

另外，中国农业银行、中国交通银行及中国银行等也陆续开始应用数据挖掘技术，各银行的内部管理水平逐渐提升，从研究文献及研究学者观点方面来讲，于2003年蒋缨和张海涛提出研究观点，认为商业银行的发展进步离不开数据挖掘技术，这一技术能够从根本上提高商业银行的客户管理水平，对于提高银行市场竞争力、提高客户群体占有率具有重要作用，同时其也对数据挖掘技术的应用趋势做了进一步分析及展望。

于2005年陈增圭提出个人研究观点，其主要致力于研究商业银行信息系统构架内容，该研究人员认为数据挖掘技术作为当前新型科学技术之一，其可以作为银行信息系统构架的核心内容，有效丰富了银行的内部客户管理构架，促进银行发展进步。

于2012年何俊和温佳明提出研究成果，从当前金融行业、金融市场发展角度入手，主要研究了当前商业银行发展情况及困境，同时分析数据挖掘技术的应用趋势，探究该技术在商业银行客户关系管理中应用的价值和实践性作用。

于2015年刘玉宝和徐小平也对数据挖掘技术和客户关系管理进行探究分析，其也借鉴了其余研究人员的研究成果，以当前的商业银行客户管理情况为背景，对数据挖掘技术的基本概念和商业银行发展现状和客户关系管理基本概念进行重新梳理和阐述，其主要致力于概括性的研究，进一步丰富了课题的理论基础。

1.2.2国外研究现状

相比于国内研究成果而言，对于数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中应用这一课题的研究国外研究年限更久远。

最早提出客户关系管理理论的是在上世纪90年代，是由GartnerGroup学者提出的，最开始其仅仅是对这一理论的基本含义、基本概念及概念