银行客户细分需要关注的几个问题

2006年12月11日，中国金融业的入世保护期结束，WTO框架内最后一张“保护伞”彻底消失。外资银行的进入给我国金融体系带来一定的冲击，不仅中资银行将丧失越来越多的优质客户，而且削弱了我国政府的经济控制力。

早在中国加入WTO之前，外资银行已频频出招。南京爱立信倒戈花旗银行，天津的摩托罗拉公司转向大通银行天津分行，厦门戴尔中国总部启用香港汇丰银行电子化交易产品。为吸引更多的个人客户，外资银行个人账户的起存金不断下调。有些外资银行的理财账户起存仅1万美元，与中资银行的5万元人民币相差缩小。几年前，国内银行业只不过是在惊呼“狼来了”，而如今，中国银行业已经跨入“与狼共舞”的年代，银行业竞争愈演愈烈。

马蔚华认为，中、外资银行竞争的焦点主要有五个方面：优质客户、高附加值和高收益的中间业务、新兴零售业务、城市金融业务、人才。中间业务和创新业务是吸引客户的工具，城市是客户的主要来源，人才是维护客户的根本。所以，重中之重就是客户，新一轮银行业的竞争必将在客户资源的基础之上展开。

国外先进银行的客户区分研究表明，银行客户关系的价值是非常集中的，20％的客户拥有80％的业务量，70％的利润由10％的客户带来，不同性质的客户给银行所带来的价值差异是十分明显的。长期以来，中资银行对客户实行无差别服务策略，不能够抓住真正的盈利客户进行区别对待，为客户提供一对一的服务。银行必须通过识别、区分这种差异，更合理地配置产品销售，以较少的投入获取更大的收益。

在银行客户的细分方面需要注意以下几个问题：

一、客户细分方法的可操性

20世纪80年代，美国万国宝通银行使用机器学爿产生的规则，预测贷款申请者是否会拖欠贷款的准确率可达到70％。Mellon银行在其家庭普通贷款业务中，采用数据挖掘软件分析客户整个生命周期的费用和收入，对客户进行划分，然后有针对性的采取不现的营销策略。Firstar银行使用Marksman数据挖掘工具，根据客户的消费模式预测何时为客户提供何种产品。花旗银高效运用了基于客户数据挖掘的管理信息系统，甄别出银行的客户级别(尤其是重点客户)，进而决策客户的获取与保留，并针对不同客户的需求快速选择出合适的策略，优化提高银行的服务水平，最大限度地提高银行效率和收益。

基于数据挖掘的客户分类研究不断升温，一些算法已经比较成熟，可以成功应用到银行业。国内的相关软件有SAS公司的EnterpriseMiller、IBM公司的IntelligentMiner、SPSS公司的Clementine以及新西兰怀卡多大学的Weka等。

迈克尔和戈登认为数据挖掘可以从四个方面入手：购买配套的评分机制、购买数据挖掘软件、聘请外部专家来建立预测模型、在组织内部掌握数据挖掘技能。银行在选择挖掘工具时要考虑到知识产权、开放性、效益性、时效性等因素，因此选择银行内部掌握最佳。WEKA(Waikato Environment forKnowledge Analysis怀卡托智能分析环境)作为一个公开的数据挖掘工作平台，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一。它集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。开发者还可以使用Java语言，利用Weka的架构上开发出更多的数据挖掘算法。将WEKA应用于银行客户细分可谓“他山之石可以攻玉”。

二、客户数据收集的完整性

我国金融业在信息化建设上发展非常迅速。银行业从上世纪80年代初开始采用计算机进行业务处理，90年初开始实现各银行内部的联网，进而实现各银行间、银行与商业机构问的数据交换，目前已基本实现数据大集中，即银行将全国各地各网点的数据统一集中到一起建立中心数据库。随着数据大集中的逐步深入，结构化的数据和非结构化的数据搭建起来的统一的数据平台，为金融业的数据挖掘应用打下了一个坚实的数据基础。但要处理好以下两个问题：

一是数据不一致。银行数据存放在不同的数据库中，例如：储蓄系统、信贷管理系统、信用卡系统、征信管理系统、中间业务系统等。各系统在客户ID、字段属性方面存在一定差异。要获取一个客户唯一的资料，将各系统数据汇入数据仓库，就必须消除这些差异。

二是客户资料的残缺。在银行数据库形成的20余年里，社会环境发生了许多变化，例如有效身份证件的验证机制，手机通讯的广泛使用，个人信用机制的建立，住房汽车的热销等，因此补充证件号、联系方式、信用等级、住房和车辆情况等，将使挖掘更有意义。

三、挖掘成果应用的有效性

对于挖掘结果的有效性要有一个正确的看法。它是一个概率在一定范围内的提升，不是100％准确的数据。其数据来源是以往的交易，可以感知老客户金融交易偏好，而对于初次登门的新朋友，还应以客户经理的“慧眼”识别为主。

另外，对于挖掘出的规则要作为商业机密保护，延长其“寿命”。类似于“啤酒与尿布”的规则，将为提高银行赢利能力发挥重要作用。在具体的使用中不妨采用“隔山打牛的武功”，即规则存在于后台系统，前台的客户经理只须知道为哪些客户提供哪些服务。

总之，选择一个好的挖掘工具，获取完整的客户数据，将挖掘结果最大限度的应用，必将为中资银行的发展注入新的活力。