IBM的商务智能及CRM在银行领域中的应用

1IBM的商务智能及CRM在银行领域中的应用郑晓军DM,SoftwareIBMChina22•商务智能与银行业务系统的发展•银行商务智能及客户关系管理系统的建设•IBM数据管理产品和技术•IBM的专业咨询服务和成功案例内容提要3银行计算机系统应用趋势以客户为中心业务种类多样化、市场竞争日益激烈企业的竞争实际上是争夺客户的竞争业务经营向客户为中心转化应用系统的发展趋势计算机系统的普及和电子商务使银行拥有前所未有的客户交易数据系统重点由处理转向管理引进商务智能和CRM解决方案捕捉业务交易和客户交流的每个角度来生成有用的信息建立基于分析的企业管理运营体系发现客户特征并实施市场策略44银行领域的商务智能解决方案•从现有业务系统中获取大量信息–客户信息和交易信息•建立深层次的分析体系–包括建立完善的客户信息管理•以信息驱动业务的管理–建立、维护并实施商业规则•将企业转化为：–对市场敏感的–以客户为中心的–以信息驱动的–新一代电子商务企业5商务智能的原理更大的效益使业务更加高效采集数据分析数据66商务智能的发展时间业务报表数据仓库商务智能解决方案•第一阶段信息管理•提供基本、静态信息•固定格式、时间、内容•第二阶段信息管理•建立数据仓库存储业务数据•建立数据集市解决特定的专题分析•提供OLAP和统计分析•第三阶段信息管理•建立客户为中心的数据仓库和数据集市•集成复杂的管理工具(OLAP,数据挖掘、业务评估)•数据的分析影响业务模式•集成客户交流渠道更有效的智能化管理77•商务智能与银行业务系统的发展•银行商务智能及客户关系管理系统的建设•IBM数据管理产品和技术•IBM的专业咨询服务和成功案例内容提要88银行数据处理面临的问题•传统业务处理系统的客户信息不足•多种业务系统形成多个信息孤岛不利于决策•客户信息和业务数据的重叠、不一致•交易数据的存储管理在分析决策方面的价值极为有限分散的系统和数据源专题分析的数据集市?业务分析人员9商务智能的核心：数据仓库系统操作环境ExtractIntegrateTransformMaintainDataWarehouse分析环境ReportingDataMiningOLAPOLTPExternalLegacy1010从商务智能到客户关系管理•商务智能–发现业务运营的规律•业务分析–发现有价值的客户•客户分析•客户关系管理系统–管理企业与客户的交流渠道•柜面业务、网上银行、呼叫中心–制定市场和销售策略•吸收、保留有价值的客户•提升客户的贡献度以及为企业创造的价值•基于商务智能建立CRM成为当前商业银行信息系统的发展重点1111银行商务智能系统与CRM的建设•基础数据仓库–帐务分析–交易分析–财务分析•客户信息管理–收集并管理客户综合信息和属性–以客户为中心联系所有业务和服务–建立客户经理与客户的关系•客户交流渠道的集成–与网上银行和呼叫中心集成•客户关系管理应用–客户的评估和市场销售行为1212CustomerServicesSystemDirectInteractionVerticalAppsCategoryMgmtFieldServiceMobileSales(ProductCFG)SalesAutomationMarketingAutomationCustomerServiceSupplyChainMgmt.OrderPromisingLegacySystemsERP/ERMOrderMgmt.Voice(IVR,CTI,ACD)ConferencingWebConferenceE-MailE-Resp.MgmtFax/LetterDirectInteractionDataWarehouseCustomerDataMartProductDataMartCustomerActivityDataMartBusinessAnalyticalSystemBusinessOperationSupportSystemCustomersInteractionMobileOfficeFrontOfficeBackOfficeCRM应用的体系结构Closed-LoopProcessing业务系统分析系统客户交流渠道1313银行CRM系统的特点•客户信息需要扩充–综合业务系统以帐务为主•综合业务系统的交易反映了客户与银行的关系–银行与客户联系的信息不依于赖呼叫中心•客户服务环节渗透到综合业务中–网上银行、电话银行•业务数据详尽准确–成熟的综合业务系统•客户价值的评估相对复杂–涉及成本的摊分和收入来源1414呼叫中心/客户服务中心/网上银行信息服务CRM数据集成系统CRM数据仓库(操作数据和分析模型)综合业务系统–银行柜面–POS–ATM–信用卡业务财务系统CRM决策分析环境客户分析子系统操作型CRM应用基本信息服务接口银行业CRM系统的体系结构1515CRM系统的体系结构•总行主要负责决策分析•客户关系管理的主体在分行总行系统分行系统分行系统1616CRM数据仓库EIS综合柜面系统信用卡POSATM……CRM数据仓库EIS数据集成系统分行CRM总行CRM…呼叫中心总行客户信息服务分行客户信息服务综合柜面系统信用卡POSATM……CRM数据仓库EIS数据集成系统分行CRM呼叫中心分行客户信息服务CRM系统在银行的总体分布1717CRM系统的建设步骤•建立客户信息数据库•构建基于客户信息的业务分析系统•实现客户综合评估系统•实现操作型的CRM应用1818建立客户信息数据库I•设计客户信息数据库–设计多功能的客户标识号以及标识号的生成和分发–区分团体、企业客户和个人客户–客户属性的设计：•基本属性：相对固定的自然属性•扩展属性：客户之间的关系、客户的文档、动态的属性•派生属性：客户分析和评估的结果或计算的结果–属性的代码化和管理•统一的固定代码表•专用的“不详”属性代码标识–客户属性的动态扩充和定制–跟踪、描述部分客户信息的变化1919建立客户信息数据库II•设计银行客户经理的管理–建立银行客户经理的管理•客户经理可以分类•客户经理可为部门或个人–建立客户与客户经理的关系•客户经理的考核将基于该信息•客户业务的信息–纪录客户所拥有业务的状态•登记表中的信息，客户交易不在此列•客户信息与业务系统接口–利用三层结构提供客户数据的操作对象接口•TPMonitor,CORBA,J2EE,etc.–提供LDAP服务供客户目录查询2020建立客户信息数据库III•客户信息的操作–提供的客户信息维护和访问界面•客户签约/归户•终端：与综合业务系统前台集成•ASP、JSP：提供管理人员和客户经理使用–固定代码定义和维护系统–动态属性的定制和管理系统–客户号的生成和分发系统–客户信息管理的系统管理员和分组授权访问体系•用户、用户组、资源和访问权限的管理–客户信息的质量监控•根据各属性“不详”代码的百分比统计–客户信息数据的装载和导出•客户数据和客户业务数据获取2121客户信息管理系统结构客户信息访问/维护客户签约/归户(终端或其它应用)客户信息采集/装入客户信息数据库综合业务系统固定代码定义/维护动态属性定制/管理客户号的生成/分发用户授权/访问体系客户信息质量监控中间件(TPMonitor,CORBA,J2EE,LDAP)WebServer客户信息访问/维护客户签约/归户(浏览器)2222构建基于客户信息的业务分析系统I•建立银行业务的数据仓库系统–综合业务系统数据–前置机的数据•业务交易的发生细节–网上银行和呼叫中心•客户服务信息和投诉信息•需要扩充现有呼叫中心，将客户服务内容分类统计–其它台帐信息•业务的收入–财务/会计数据•业务的收支–客户数据•客户信息数据库系统2323构建基于客户信息的业务分析系统II•建立综合分析模型–客户信息数据的采集是一个过程•业务分析需要同时提供基于帐户的分析–建立多角度、多层次的分析模型•覆盖银行现有分析决策的需要–采用多种设计和实现技巧•如余额等非累计项的多维模型设计–实现多层次综合报表系统–提供基于Web的OLAP应用模式–建立综合性的、针对各应用层次的EIS•引入Balanced-Scorecard模型2424银行数据分析的主题内容客户业务分析客户构成分析信贷管理分析营业渠道分析总账及损益分析客户关系管理2525客户关系管理/客户业务行为分析•客户分段–赢利水平–帐号余额–行业•客户资料–姓名、性别、年龄、职业、收入–私人、企业•时段•机构与渠道–分行网点、ATM、POS–电话银行、网上银行–帐号•产品与交易–存款、贷款、抵押、信用卡、–代收、代付–转帐机构与渠道时段客户分段帐号产品与交易客户资料余额手续费发生额利息利润2626客户的构成分析•分析指标–开户数–销户数–持有量•基本属性–性别–年龄段–职业分类•扩展属性–集团客户•客户分类–客户信用度–贡献度层次•机构•时段开户数销户数持有量机构时段客户分类扩展属性基本属性2727客户关系管理•分析指标–呼叫次数–服务时长•客户服务类别–服务种类–服务内容•基本属性–性别–年龄段–职业分类•扩展属性–集团客户•客户分类–客户信用度–贡献度层次•机构•时段呼叫次数服务时长机构时段客户分类扩展属性基本属性服务类别2828财务分析/风险控制•资产负债分析•损益分析•现金流量分析•风险监控/欺诈检测•机构•时段•会计科目/财务指标/指标比率–一级–二级发生笔数发生额机构时段会计科目2929总帐分析(Assets/Liability,资产负债)•财务指标–流动性比率–资产管理比率–负债管理比率–赢利能力比率•资产负债结构(会计科目)–企业活期存款–企业定期存款–活期储蓄存款–定期储蓄存款–资本金–一级储备–二级储备–贷款–长期证券投资–固定资产•机构•分行网点、ATM、POS–电话银行、网上银行•货币•时段发生额机构时段资产负债结构货币财务指标3030企业收益分析(Profit/Loss,损益分析)•财务指标–流动性比率–资产管理比率–负债管理比率–赢利能力比率•利润成分(会计科目)–营业收入(利息、同行往来、手续费、其他)–营业支出(利息支出、同业往来、手续费、其他)–营业税金及附加–营业利润–税前利润总额–净利润•机构–分行网点、ATM、POS–电话银行、网上银行•产品–存款、贷款、抵押、信用卡、–代收、代付–转帐–时段发生额机构时段利润成分产品财务指标3131信贷管理分析--资产运用•贷款审查者•贷款发放者•贷款利率–无风险利率–风险利率•客户资料•客户财务状况–流动性比率–资产管理比率–负债管理比率–赢利能力比率•客户等级–大客户–散客•贷款质量–不良贷款–1-5级贷款额还款额归还利息客户资料贷款审查者客户等级时间贷款发放者贷款质量贷款利率客户财务状况3232营业渠道分析(ChannelUsage)•存款余额分段•贷款余额分段•客户资料–姓名、性别、年龄、职业、收入–私人、企业•时段•机构与渠道–分行网点、ATM、POS–电话银行、网上银行•交易类型–存款、贷款–抵押、信用卡–代收、代付–转帐发生笔数发生额机构时段营业网点及渠道交易类型客户资料存款余额分段贷款量分段3333批量数据提取及信息访问实时数据抽取业务通讯平台综合柜面系统POSATM信用卡业务网上银行电话银行呼叫中心分行CRM数据仓库数据集成系统客户数据收集终端和Web应用总行CRM数据仓库银行系统的数据仓库分析/决策系统3434实现客户综合评估系统•客户信用评估–灵活可定制的线性信用评估算法–采用数据挖掘方法取得算法参数•客户贡献度评估–取决于会计数据和台帐信息–考虑客户的费用•客户忠诚度评估–根据客户对银行的依赖程度•客户消费倾向–客户采用银行服务的特征–客户资金的消费特征/信用卡的消费3535实现客户综合评估系统II•客户评估算法建立在线性系统或决策树上–适应大批量计算•评估算法的参数由经验值或数据挖掘系统得到–提高评估的准确度和有效性•数据挖掘结果和客户评估结果反馈到系统中–系统的自适应环路CRM扩展分析模型OLAPCRM基本分析模型DataMining