大数据技术在农村金融客户挖掘中的应用研究

　　一、 应用背景

　　近些年，大数据分析与应用掀起了一股热潮，各大金融机构纷纷利用大数据技术加强客户挖掘和精准营销。农村金融机构在业务营销过程中，对大数据应用也有着迫切的需求，但又面临着缺乏经验与技术的问题，到目前为止在大数据分析方面的应用还比较少，所以，亟需一个能够深度挖掘潜在客户并实施个性化精准营销的决策支持系统，以提高客户营销成功率并降低营销成本。

　　2014年以来，慈溪农村商业银行为深入推进普惠金融工程，开始推行客户网格化管理，强化以客户为中心的主动服务意识，这与利用大数据分析进行客户挖掘并进行精准营销的主题是一致的。

　　二、 应用成果

　　大数据分析在农村金融机构客户挖掘中的应用成果是指创新应用大规模数据的分析技术和建模方法，通过研发定量分析精准营销系统，对农村金融机构业务经营数据进行深入分析，从而发现优质资源，挖掘潜在客户，提高营销的针对性和有效性，提升业务营销的实际成效。本成果通过搭建数据仓库平台，完成了慈溪农村商业银行历史经营数据的集中、管理和处理，实现了对上层应用系统的数据支撑。通过大数据统计分析，建立以客户为中心的、包含各项基本信息和业务数据的客户统一视图，同时结合不同的业务营销需要，建立不同的主题分析模型，并生成精准营销客户群组进行针对性的专项营销，最终提升全行的经营业绩。

　　三、 具体做法

　　(一) 搭建数据仓库平台，为大数据分析提供便利

　　慈溪农村商业银行作为一家县级农村金融机构，其业务系统托管至省联社（浙江省农村信用社联合社的简称，下同）统一运营，省联社隔日下发 “T+1”增量数据包。鉴于“T+1”增量数据包结构分散、利用不便，建设一个覆盖全面的底层数据仓库平台，成为大数据分析与应用必要前提。数据仓库平台建设时需要考虑下发数据格式多样、数据量大、时间跨度大等难题，又要求对上层应用系统的数据提供保持高效稳定。平台在设计时应用了高效的任务异步调度机制和数据异常处理机制，实现源系统数据的稳定装载和灵活管理。平台对核心业务系统等十几个源系统近千张表的数据进行了整合汇总，涵盖了客户信息、账户信息、交易信息等全面数据，为大数据分析与挖掘的实施提供了基础支撑。

　　(二) 建立客户统一视图，以客户为中心进行全方位分析

　　基于数据仓库平台中存放的大数据，结合数据挖掘专业分析技术，形成了一个以客户为中心，包含客户基本信息和各业务产品信息，覆盖近五年历史数据的客户统一视图。视图中客户以证件类型和证件号码组合为标识，形成唯一的客户号，相关客户信息和业务数据以客户号为主键重新进行梳理和组织，便于下一步进行全方位分析和数据检索。统一视图逻辑上分为ADS基础汇总层、SDS应用汇总层、FACT视图层，分别实现基础数据的入库管理、基础数据的整合处理和统一视图的查询与展示，为后续客户分析和挖掘提供一致的数据视图。

　　(三) 进行客户层级细分，实现金融客户精细化管理

　　客户精细化管理的基础是将客户按贡献价值进行细分，制定差别化的营销管理策略，实现营销效果和经济效益的最大化。

　　客户贡献价值的确定是客户细分的关键要素，经过反复测算考量，在几十个客户评价维度和业务指标中确定了历史最高月日均存款作为主要细分指标，分别将公司和个人客户细分为低端客户（铁牌、铜牌）、中端客户（银牌、金牌）、高端客户（财富管理客户、私人银行客户）等层级。

　　在客户层级细分基础上，通过统计各细分客户的分布和迁移情况，分析客户的行为特征。针对细分客户，通过统计当前客户数、月末存款余额等十几个特征指标来描述各细分客户的轮廓，进一步展示各细分客户的特征。

　　(四) 建立主题分析模型，提供灵活多变的模块化分析

　　主题分析模型的推出，既充分利用了客户细分中各个维度指标的数据，又可根据各个不同的业务分析主题和营销需求来定制不同的分析流程。目前慈溪农村商业银行已经完成了多个主题分析建模，并定期生成营销名单，推送至营销人员进行精准化营销。同时，根据营销人员的反馈结果，不断优化主题分析模型。主题分析模型以产品为主线，运用SAS理论分析客户历史的静态数据与动态交易行为，对客户的产品需求进行数据建模。主题可以涵盖多个业务产品，运用模块化分析的方法，得到不同产品的分析模型，从而产生各个产品的精准营销名单。

　　Ø 贷记卡精准营销主题分析

　　基于生成的贷记卡发卡客户统一视图，对客户群进行分析。分析贷记卡发卡分析的多个自变量对应变量的贡献值，根据对比自变量分段对应变量的贡献值变化，确定有效的细分客户群，并进行针对性的营销，提高营销成功率。 

　　Ø 高端客户精准挽留主题分析

　　基于高端客户群对银行存款贡献的考虑，分析确定高端流失客户群体，进行针对性的挽留营销。通过穿插运用迁移分析、时序分析、交叉分析和RFM模型，结合客户细分数据，确定了历史最高月日均存款100万以上、当前存款余额10万以下且最近3个月贷款积数等于0的客户为高端流失客户群体。

　　Ø 低端客户存款提升主题分析

　　基于低端客户群对银行资源占用高的考虑，分析确定低端可提升客户群体，进行针对性的提升营销。通过穿插运用迁移分析、时序分析、交叉分析和RFM模型，结合客户细分数据和营销经验，确定了历史最高月日均存款10万以下、最近1年有单笔50万以上非放贷贷方交易且最近3个月贷款积数等于0的客户为低端可提升客户群体。

　　Ø 网银手机银行精准营销主题分析

　　网银手机银行营销分析很大程度上与贷记卡营销分析有共性，这里参照贷记卡发卡主题分析，在分析维度上重点关注是否有代发工资或贷款等信息，运用数据挖掘方法论（SEMMA）的五个阶段和RFM模型以及交叉分析方法，最终确定本次分析主题的对象定义。

　　Ø 其他非固定周期的特殊主题分析

　　针对业务发展中的某一特殊时期或情况进行的客户群体规律分析，需要分析的维度、指标有一定的细节差异，需要不定期地开展特殊主题分析。如贷款客户营销主题分析、对私客户成长史分析等等，适时根据数据挖掘相关分析方法进行主题分析。

　　(五) 制定营销流程制度，在实践中进行成果验证

　　要真正发挥大数据挖掘、精准化营销的量化威力，还应建立完善的营销流程和管理制度。慈溪农村商业银行在本项目分析成果--定量分析精准营销系统上线前，由相关部室共同制定了完善的营销流程和管理制度，同时结合正在推进的普惠金融工程，围绕“骏马行动”、“拓面工程”等专项活动，一方面验证了客户数据挖掘的实际成效，另一方面也为深入推进普惠金融工程起到了较好的促进作用。

　　四、 应用效果

　　目前，慈溪农村商业银行已通过应用大数据分析挖掘技术，于2014年6月份成功建设并运行了“定量分析精准营销系统”，该系统在实际营销活动中起到了很好的指导和提升作用。

　　在2014年下半年开展的客户存款提升营销试点中，试点支行根据下发的高端挽留客户名单与低端提升客户名单开展了实际的营销活动。在整个跟踪周期内，试点支行的实验组客户相比于对照组客户的总存款余额、户均存款余额增长和总存款余额增长比例均有不同程度的增长。而在2013年同期，这部分客户的上述三个方面的指标均表现平稳或略有小幅下降，没有明显变化。因此，我们认为本创新成果在存款客户营销方面取得了实际的应用效果。

　　同样在贷记卡营销试点活动中，通过全行精准营销客户开卡跟踪分析，我们可以看出本次贷记卡精准营销名单客户的贷记卡开卡增长率明显优于全体客户的平均增长率，也说明本创新成果在贷记卡营销方面的有效性。

　　五、 应用体会

　　根据本项目的实施经验和应用成效，慈溪农村商业银行将继续深入挖掘客户潜力，全方位、多渠道推进定量分析精准营销工作。比如，将精准营销系统中的客户营销名单与营业场WIFI无线网络相结合，在客户进入营业场时实施个性化营销产品主动式推送，从而实现了方式新颖的多渠道、多时段和自动化的精准营销，同时通过客户营销效果的验证及客户经理使用反馈，对客户的关系组资金流进行交叉分析，形成一份相对完整的客户关系网，通过该关系网发散形成客户的资金流向分析，为进一步深入客户挖掘打好数据基础。

　　综上所述，大数据分析技术在农村金融机构客户挖掘中的应用是慈溪农村商业银行作为县级农村金融机构积极尝试技术创新和业务创新的典型案例，是对农村金融机构信息技术应用不深、经营管理方式传统的重要突破。在此创新成果的驱动下，农村金融机构的经营管理创新也将与日俱增、不断发展。

　　（主要内容略）