基于智慧银行体系的客户关系管理机制研究

聂铭硕，魏晓光，王子涵，王英杰，崔叶微

（河北金融学院，河北 保定 071000）

现代银行客户关系理论通过关系营销理论的指导和相关信息技术的支持，从不同途径全面收集和分析客户数据包括客户金融行为和客户资料信息，为不同需求的客户提供具有针对性的金融产品以及相关金融服务，提高客户的满意度，建立稳定的客户关系的同时，最大化地发展银行的金融业务。

1 银行客户关系管理目标

面向智慧银行的客户关系实质上是对现代商业银行客户关系管理策略进行的有针对性的扩展和优化。智慧银行的各种客户方案都应建立在完善、坚固的银行客户关系管理体系上。为此制定如下管理目标。

一级普通客户关系管理注重提升客户的基本体验，包括基本维护、快捷服务和安全保障3个要素。客户在智慧银行的体验中，能够感受到基本的尊重同时向客户提供快捷、有效和安全可靠的专业服务。

二级重点客户关系管理注重提升客户的绩效体验。包括获取信息、个性服务和塑造品牌3个要素。客户在使用智慧银行产品时能够自然享受服务，并不断提升获取金融信息的能力。

三级贵宾客户关系管理注重提升客户的激励体验。银行针对贵宾客户的资产状况提供具有针对性的金融产品组合方案，满足客户对于事业和家庭的金融服务规划，体现客户的身份，协助客户提升生活品质，提高商业活动效率。

3个关系层次划分为智慧银行的业务处理提供了判别依据，在此基础上，银行和客户进行接触，对客户进行深入的了解，从而获得客户的详细资料。然后对客户进行差异分析，这样才能更好地配置银行资源[1]。

2 面向智慧银行的客户关系管理模式实现

2.1 针对新型客户关系的基础设施建设规划

智慧银行的客户关系管理是传统银行客户关系信息的数据化和信息化，通过必要的信息技术支持，实现对客户关系管理的快速准确处理。在进行客户关系管理前，需要建设相关的基础设施。

首先，针对银行内部结构混乱，职能划分不清的状况，采用技术工具进行合理分类，实现对银行内部组织形式的优化处理，为信息数据的整合提供必要条件，现代银行需要实行合理的数据集中处理机制，实现内部管理的垂直化，提高数据整合效率。其次，不同的银行业务处理系统中的数据可以通过数据处理技术实现信息的整合，构建出一种适用于银行部分的信息处理系统。

除此之外，当前商业银行传统的单一型信息安全防御体制只能抵御常规病毒与黑客攻击，客户资料和重要数据的外泄风险较大，构建出智能多层次防御体制将极大地改善这一状况，保障银行信息系统和网络数据传输的安全[2]。

2.2 CRM系统结构分析

客户关系管理（Custoner Relationship Management，CRM）软件系统是一种集成CRM管理理论和相关信息技术的客户关系管理系统，是帮助企业维持与客户之间的关系、提高客户满意度的一种主要方式。本文主要介绍CRM的典型模型，并结合银行体系进行综合运用。

CRM系统的一般模型架构如图1所示，该模型架构详细展示了客户与企业之间的相互关系，以及客户与企业之间客户关系管理的功能和实现过程。智慧银行的发展将逐步实现信息交互的数据化和信息化，而CRM系统将与数据技术紧密结合，实现客户关系管理的数据化。

业务处理部分通过对客户资料信息和交易记录的分析，针对不同的客户群体和银行金融产品的营销组合策略，设计具有针对性的金融市场和金融产品营销策略。

2.3 面向智慧银行的客户关系模式实现流程和方式

面向智慧银行的客户关系处理流程大致分为6个部分[3-4]。

客户识别与差异化处理。银行通过不同的信息获取途径收集客户信息，通过人工智能大脑的深度学习算法对数据进行离散化处理分析和预处理（去冗余），对客户收入、支出频率，消费爱好，消费额度等消费行为进行深度分析，深度挖掘银行业务与客户的关系，对一些潜在的客户数据进行分析，为客户智能化计算最佳业务服务。

图1 CRM系统结构

保持与客户的良性接触与个性化服务。银行针对不同客户在过去几年的业务办理情况和交易行为进行实时分析，为客户个性化定制服务，合理分配银行人力资源，为不同需求的客户提供不同金融产品销售。

客户服务评价与优化。为客户提供方便的意见和建议反馈通道，同时针对客户反馈意见和建议进行综合整理和分析，客观公正地对有效评价进行落实，不断提高银行的服务质量，在一定程度上也是对客户忠诚度和满意度的提高。

传统的客户关系管理模式普遍效率低下，但是组织结构上并没有太多的优化空间，面向智慧银行的客户关系管理是在传统商业银行的客户关系管理流程的基础上进行深度挖掘，结合相关信息技术进行优化而形成的新型客户关系管理模式。针对客户信息，采用人工智能大脑进行多维度分析和数据挖掘，从看似毫无关联的信息中分析其规律和特点，并且根据相关数据不断完善客户关系的处理流程，将传统的客户关系进行数据化和智能化，构建出基于大数据平台的智慧银行CRM系统。

将数据挖掘的分析与评估结果运用到银行领域中，不仅可以拓展有前途的客户，为银行挖掘黄金信息，创造更多的利润，最终起到降低成本与风险、提高效益的作用。

3 结语

随着科学技术的发展和不断进步，传统银行业已经不能适应当前的形势，开始逐步进行智能化升级，越来越多的银行开始通过运用具有深度学习技术的人工智能大脑进行未来银行的经营管理工作，同时使用大数据技术完成对大量异构、多元化的数据的分析处理。

在针对银行领域的人工智能和大数据技术的基础之上，构建出面向智慧银行的客户关系管理流程，将相关的信息技术运用到实际的识别、获取和维护客户关系的流程中，不断地提高智慧银行的数字化和智能化。为了实现智慧型的客户关系管理流程搭建了新型的针对新型客户关系的基础设施，提出将不同的银行业务处理系统中的数据可以通过数据处理技术实现信息的整合，构建出一种适用于银行部分的信息处理系统。

[参考文献]

[1]李小庆.智慧银行时代的客户关系管理[J].经营管理，2015（1）：53-55.

[2]王成军，刘华.网络经济时代的客户关系管理（CRM）再认识[J].西安联合大学学报，2004（6）：91-92.

[3]郭浩达，罗永宁.商业银行运营管理[M].北京：中国金融出版社，2012.

[4]李连梦.基于大数据的商业银行智慧型风险管理研究[D].天津：天津商业大学，2016.