数字化背景下商业银行个人客户分层分群经营探析

路建青

摘要：随着社会数字化进程的快速推进和金融科技的蓬勃发展，市场竞争更加激烈多维，商业银行越来越重视存量客户经营，希望能够通过对客户进行分层和分群，进行差异化服务，从而提高客户的满意度，增加银行效益。本文针对当前商业银行开展个人客户分层分经营的情况，分析了其中存在的突出问题，然后有针对性的提出相应的解决措施。望能给予相关的工作人员启迪。

关键字：商业银行;数字化;客户分层分群管理

一、我国商业银行个人客户分层管理的现状分析

（一）基本形成客户分层分群管理体系

由于受到外资银行、互联网金融等因素的冲击，导致国内银行竞争激励，而同期我国社会数字化进程快速推进，金融科技蓬勃发展。在这种背景下商业银行开始意识到存量客户经营挖潜的重要性，于是纷纷引入先进的管理理念和管理系统，改善当前现有的客户管理体系，开展客户精细化关系，针对不同层级不同类别的客户，配置差异化资源，提供差异化服务，加强对存量客户的挖掘，力求为银行创造利润。

（二）以客户资产规模为分层分群依据

当前，我国银行客户分层管理体系众多，但是基本上都以客户资产规模为依据，普遍具有以下几个特点：

首先，产品差异化。主要是对不同层级的客户推荐不同的产品。对高端客户推荐大额理财产品等，针对普通客户则是推荐风险较小、规模较小的信贷产品。

其次，服务差异化。针对于高端客户更多提供的是VIP通道、一对一客户经理服务或是投资顾问服务等。而针对于中端客戶，则是提供的专业客户经理、优先业务办理等诸多服务。而对于地层客户，更多是提供较为基础的业务办理、业务咨询和业务推荐等[1]。

二、我国商业银行开展个人客户分层分群管理存在的问题

（一）亟需完善全视角多维度客户数据库的建设

通过数据库的建设实现客户信息的有效采集和有序组织是开展个人客户分层管理的基础，只有领导层充分认识到其重要性，并确定实施计划和实施目标，才有可能顺利的完成建设。但是，由于早期受到软硬件资源的影响，商业银行对于客户的资料收集不够，导致银行错过了众多有价值的信息，现有数据库在客户行为信息等维度亟需完善。但是近些年，随着央行要求加强对客户信息的治理之后以及金融科技的快速发展，银行开始重新认识和解读基础数据的重要意义，并且开始重塑业务流程，从客户填单、柜员核实、录入系统等有了完整的流程，不断丰富和完善对数据的收集。

（二）客户经理对数据的收集能力有限

客户经理在客户的信息挖掘和收集上有着非常重要的作用，虽然我国银行也建立了相关的机制，但是由于其自身能力有限，加上缺乏专业的培训指导，导致具有专业性的客户经理队伍一直未能形成，究其原因，主要有以下三方面的因素。首先，客户经理的选拔问题。由于经营关注指标往往落实在产品维度，选拔客户经理时更多时候都以其销售业绩为主，客户经营等综合类指标考虑较少，这就导致地理位置客户资源更加优越的网点业绩更好，而偏僻地区的网点业绩自然较差一些，即使后者的能力更强，但是由于制度的限制，导致其很难与前者进行竞争[2]。其次，是网点的客户资源较为固定，更多的客户都由网点成立之初的人员所掌握，导致后来的职员没有客户，即使能力再强，但是业绩不好，也无济于事。最后，对于高学历、能力强的员工而言，经过五年或是六年的时间，依然得不到机会晋升，就会谋生辞职的想法，从而导致银行人员的整体素质下降。

（三）各级之间服务差异不明显

虽然当前各级银行都建立了客户分层体系，但是根据不同层级之间如何服务，服务的差异化有多大，效果如何，这些问题一直未能得到解决。服务的差异化体现不明显，高端客户的服务由于对应的工作人员轮休或是因公外出等情况不在行内，导致其不能享受对用的服务，反而向普通客户一样排队等候;另一方面，针对于高端客户开设的私人银行都设置在具有一定级别的网点中，但是由于距离因素，诸多客户更愿意到距离相对于较近的网点办理业务，导致私人银行无法发挥其应有的功能，造成资源的浪费。

三、数字化背景下个人客户分层管理体系的构建

（一）加强对现有数据的挖掘和处理

当前，可以优先对现有的数据进行挖掘，提高银行数据更新的频率，客户经理要充分使用信息管理系统，对客户进行深入挖掘。各家商业银行都有体系化的OCRM系统可以对客户的资金流向、产品库、能够接受的风险级别等各方面进行调研监控，根据客户的偏好对客户进行精准深度挖掘。

（二）建立信息数据库

单纯依靠金融产品进行分类形式过于单一化，因此，银行可以使用大数据、人工智能等技术，根据客户的购买信息，分析客户购买时所出现的显著标志，计算出客户购买某种产品的概念。首先，银行通过客户的申请资料等方式来获得客户的相关信息，然后通过手机软件、ATM机以及其他方式来获取信息，通过对客户的资产、负债、行为、习惯等数据进行收集，再结合客户的年龄、职业、兴趣等特征进行分类[3]。其次，可以和其他银行进行合作或是进行数据互换，从而确保采集的数据更加广泛，从而使得信息数据库的信息更加全面。

（三）优化客户经经理岗位

当前，基层网点人员紧缺，常常出现一人身兼数职的情况，并且在岗位设置和分配上不合理，导致各个岗位的工作效率低下，因此急需建设一支专业的客户经理队伍。而客户经理需要随时关注市场行情，需要不断拓宽自身的知识层面。同时，要定期组织培训工作通过会议培训、面授培训、在职培训等多种方式开展，不断提高客户经理的业务能力、营销能力等。并且，要鼓励相关的工作人员积极参加行内的各种考试，使得客户经理队伍的综合素质不断得到提升。

（四）提供具有差异化的服务和产品

为了能够更好的与现有客户资源建立更好关系，开拓更广泛的客户资源，就需要制定具有差异化的服务和产品，稳住高端客户。比如，可以通过给高端客户更多的免费服务或是折扣服务费，如对于跨行汇款手续费进行打折，免短信通知费用等等措施，给予高端客户更好的服务。此外，还要坚持以客户为中心，对客户实施分层管理，建立数据库，明确客户的具体需求。最后，还要加强大数据、人工智能的使用，不断创新产品的性能，确保高端客户有更好的体验[4]。

参考文献：

[1]王森彪.运用大数据开展银行个人客户分层维护[J].黑龙江金融，2019（2）.

[2]娄飞鹏.商业银行应用大数据优化经营管理策略研究[J].2021（2014-5）：92-95

[3]潘文刚.大数据技术对商业银行客户关系管理的应用研究[J].金融纵横，2017.

[4]郭有林.大数据分析与商业银行客户关系管理[J].今日财富，2018（07）：71-72.