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摘要：基于數據挖掘的客戶關系管理有助于加強優質客戶的培育，提高客戶黏性和忠誠度。本文從大數據對農商行客戶關系管理的意義入手，分析了農商行客戶關系管理的現狀以及大數據時代農商行客戶關系管理的重點，提出了基于數據挖掘的農商行優質客戶培育和維護的策略。
關鍵詞：農商行;數據挖掘;客戶關系管理
隨著信息技術的快速發展，金融生態和金融格局不斷變化，利用大數據技術分析挖掘客戶資源成為金融機構競爭的重要手段之一。相比其他類型的金融機構，農商行因為其支農支小的市場定位、做小做散的客戶路線，在優質客戶的培育、服務和管理等方面還需要下更大功夫。大數據、云計算、人工智能等信息技術為農商行的發展提供了新的機遇，農商行客戶關系管理（CRM）的理念和方法需要與時俱進?；跀祿诰虻霓r商行客戶關系管理就是將數據挖掘技術應用到客戶關系管理中，幫助農商行依據自身的業務、人員結構和客戶數據，運用新的技術和平臺，對客戶海量而分散的信息進行分類、聚類、關聯、預測和序列發現，進而創新營銷模式，改善客戶體驗。在大數據時代，制定符合自身發展特色的客戶關系管理戰略，為客戶管理提供周到、精細的服務，對農商行來說顯得尤其重要。
一、大數據時代加強農商行客戶關系管理的意義
（一）深入挖掘客戶需求的需要
當前，農商行面臨多元市場主體的競爭，各類銀行都在加快“下鄉”步伐，同業網點布局下沉，數字金融異軍突起，金融線上線下融合發展進入新階段，農商行點多面廣的相對優勢逐漸被弱化。因此，客戶資源是農商行最重要的戰略性資源，加強對優質客戶的綜合營銷和維護，聚焦農副產品、個體商戶、學費、農村房屋集中居住、拆遷等重點領域，通過客戶關系管理進行精準數據分析，從而深度挖掘客戶需求，特別是中高端客戶的需求。
（二）精準判斷客戶價值的需要
農商行面向農村金融市場，在長期服務“三農”的進程中，客戶相對固定，因此積累了豐富的客戶資源、數據資料、管理經驗和品牌資源。隨著城鎮化推進，農村人口大量轉移，年輕客群逐步崛起，新一代客群的消費行為發生了顛覆性變化，靠“人熟地熟情況熟”和“雙腿走出來”的傳統服務模式已不能完全適應金融業發展的需要。通過客戶關系管理進行數據分析，鎖定目標客戶群，進而深入了解客戶需求，創新服務模式，判斷客戶價值，并根據存款貢獻度制定差異化管理利率，從而精準化設計產品，以提升客戶的忠誠度。
（三）有效實施精準營銷的需要
利用數據挖掘分析獲取客戶的多樣化數據信息，并借助網格化營銷系統，做好資產業務分層營銷。第一層：做實“塔基”業務，長期持續做好信貸工作，以信貸標準化、流程化、信息化、精準化為金融營銷的重中之重，通過產品、渠道建設和服務的創新與開發，有效激發出普惠型信貸的新活力。第二層：做牢“塔干”業務，利用網格化營銷深入推進，完善網格化營銷系統，對個體工商戶、種養殖大戶、特定行業、公職人員等進行數據歸集，完善相關數據信息，做好城區的金融服務，做到商戶、居民、單位批量獲客。第三層：做強“塔尖”業務，對金融市場存量業務存在的問題及時整改，科學配置資金，布局高收益產品，強化業務的聯動營銷和產品的交叉銷售，提高綜合營銷效果。
二、大數據時代農商行客戶關系管理面臨的困難
（一）維護數據的成本持續上升
隨著市場的不斷細分，農商行的各類數據迅速增長，這一方面要求農商行的技術不斷升級，另一方面對存放這些數據的專有硬件的性能和專用軟件的要求也越來越高。同時，由于這些業務數據往往通過不同系統、由不同部門來進行處理，不同的系統之間又通過各種技術進行銜接，加之數據處理需要很多部門的配合，這些都會導致數據維護成本的上升。
（二）優質客戶的黏性有待增強
農商行專注于本土企業，其客戶絕大多數是小微企業和農民。近年來，其他金融機構也加大了對農村金融市場的開拓力度，相對于其他金融機構來說，農商行提供的金融產品和服務相對較少，面臨優質客戶流失的風險。因此，農商行應高度關注客戶行為數據，以制定相應的客戶服務策略。
（三）風險預警的能力有待提升
農商行風險預警基礎有待進一步夯實，且其技術支撐較為不足，缺少獨立的客戶關系管理軟件。隨著業務和技術創新步伐的加快，亟待構建一個基于大數據的、能夠滲透到各業務條線并整合內外資源的風險預警系統。近年來，網上銀行、直銷銀行、手機銀行等業務渠道需求增多，銀行在日常業務中積累了海量數據，這為農商行利用數據進行風險預警提供了可能。
（四）難以提供差別化的金融服務
農商行面向“三農”，植根于縣域農村金融市場，客戶主要包括轄區內的農戶、個體工商戶、農業組織、農業龍頭企業、小微企業和縣域行政事業單位等，客戶群體多樣化，維護和管理難度大。另外，農商行經營的品種相對單一，創新產品少，難以為不同客戶提供差別化的需求。
（五）客戶基礎數據缺乏整合和挖掘
受信息化技術水平和管理體制等因素限制，農商行通過日常業務的積淀，積累的大量清晰、完整的客戶基礎數據分散在各業務系統中，缺乏有機整合和深入挖掘，無法直接反映客戶業務的全貌以及潛在的客戶需求，因此并未形成一套規范、高效、可操作的優質客戶群體管理機制。
三、大數據時代農商行客戶關系管理的重點
近年來，農商行對于客戶數據的深層次需求逐步顯現，更為關注客戶的動態數據、全面數據、多樣化需求和個性化需要等，對大數據的挖掘應用將促使農商行運用新思維來開展客戶關系管理。
（一）加強數據收集及處理能力，擴大客戶信息范圍
農商行網點覆蓋面廣，日常處理的數據信息主要涉及消費、存款、貸款、匯兌等領域。在大數據背景下，農商行應借助金融科技提升信息化水平，將數據應用到業務一線，培養一批具有一定數據處理和挖潛技能的專職人員，以滿足客戶的多層次需求?；诖耍r商行的客戶關系管理系統除了收集客戶日常交易的有效數據外，還應該包括客戶個性化需求、動態變化等相關數據。農商行通過農戶建檔、普惠金融、全員營銷等方式，確?？蛻粜畔⑦M入到系統，使得客戶經理能及時進行識別和維護。
（二）優化非結構化數據，完善客戶信息
隨著大數據研究的深入，有效地獲取數據和管理非結構化數據成為銀行客戶關系管理的重要內容。據統計，對于大部分金融機構而言，文本（報告、報表、圖表等）、語音視頻、音頻、圖像等非結構化信息占到銀行信息的80%，農商行在滿足數據安全需求及監管要求的前提下，可以運用信息技術進行辨識整理，通過對單一客戶的持續跟蹤，挖掘出具有一致性內容的數據信息，提升分析客戶的能力，為銀行實施精準營銷提供依據。
（三）運用行為數據預測，滿足客戶多元化需求
大數據的優勢主要是對未來趨勢的預測，農商行通過對客戶基礎數據和衍生數據的分析來加深對客戶的了解，運用不同方式從不同渠道和領域獲取數據之間的關聯性，深入挖掘潛在有價值的信息，進而預測客戶的需求，提供精準優質的服務。通過大數據技術獲取個人客戶的消費能力、興趣偏好、風險態度等行為數據和企業客戶供應鏈、產業鏈等相關數據，進而預測新客戶的獲取率、老客戶的流失率、客戶價值、客戶利潤貢獻度及客戶風險等相關信息。通過對金融市場和大量的客戶行為的建模分析，可以尋找相關行為的趨勢變化特征，為農商行的業務決策和風險控制提供服務。
四、大數據在農商行客戶關系管理中的應用
隨著大數據、云計算、人工智能、移動互聯網、區塊鏈等信息技術的快速發展，農商行如何運用新技術提取有價值的數據，讓大數據為運營服務顯得尤為重要。
（一）整合數據，構建開放共享的大數據平臺
農商行在農村金融市場獲取了大量基礎性客戶資源，但業務營銷與客戶信息系統之間相對孤立，整合各業務部門對客戶資源的需求至關重要。部分農商行和金融科技公司合作構建大數據平臺，進行數字化升級轉型，依靠科技引領，一方面對現有數據進行整合，提高自身數據資源服務和應用能力；另一方面對外部接入數據進行集中管控，統一數據標準，對接業務系統，促進數據與業務流程的融合。例如，青島農商行與華為公司合作，借助后者在金融科技、區塊鏈等領域的技術優勢，將金融科技應用到普惠金融領域，進一步提升普惠金融服務水平。常熟農商行啟動“瘦核心、大中臺、敏捷前臺”新一代分布式應用平臺建設，將全行數據資產沉淀到業務中臺，以客戶為中心，打造全行客戶數據全景視圖；同時，打造移動優先的業務敏捷辦理前端，突破時空局限，隨時隨地為客戶提供個性化、全方位的普惠金融服務。
（二）挖掘數據，創新普惠小微產品和服務
隨著金融市場化改革的深入推進，銀行業運用新科技為普惠、小微發展賦能。農商行針對小微企業信貸需求的“短、小、急、頻”的特點，充分挖掘數據，從規模經濟轉向范圍經濟，構建以信息化為基礎的小微企業金融服務業態，依托大數據技術創新線上小額信用類融資產品，為小微企業客戶提供“一次申請、一次授信、循環使用、多次提款、隨借隨還”的功能，助力小微普惠金融服務。例如，廣州農商行提供普惠小微金融產品“太陽村民e貸”“太陽微e貸”，使用者通過手機即可完成申請、審批、簽約及放款的全流程操作。江南農商行的“誠稅貸”“快抵貸”等產品基于大數據技術在線上確定授信額度，并與網商銀行合作發放線上聯合貸款，基本能夠覆蓋各類企業不同發展階段的多元化融資需求。
（三）運用數據，提升風險管理水平
風控是銀行的生命線。各類新業務的開展對農商行的風控能力也提出了更高的要求。各農商行應深化數據應用，強化風險識別能力，建立業務風險智能預警系統。例如，重慶農商行與螞蟻金服合作，引入蟻盾風險大腦智能風控系統，為重慶農商行手機銀行APP、個人網銀等多個渠道提供全鏈路風險防控，包括事前監控預警、事中識別決策以及事后分析，形成整個風險運營閉環；蟻盾風險大腦智能風控系統還融入了人臉識別、指紋驗證等技術和AI智能算法，對用戶進行多維度、多層次的實時風險識別，構建風險用戶畫像。常熟農商行上線的零售金融大數據風控平臺，平均風控判別時間從原來的20多分鐘下降為15秒左右；該行的金融“一圖一報告”系統能夠實現對信息的自動獲取、實體發現、屬性預測和關系挖掘，清晰地展示客戶經營信息，最大限度地助力風險提示；該行針對客戶潛在風險，建立智能預警體系和風險預警模型，對存量客戶實施分層授信管理，優化風控模式。
五、基于數據挖掘的農商行客戶關系管理策略
基于數據挖掘的農商行客戶關系管理策略的核心在于通過對客戶數據的系統化分析，識別客戶價值，培育優質客戶，預測潛在流失客戶，并針對特定客戶進行定點推送，進而實現精準營銷。
（一）提高對客戶價值的識別能力
農商行真正關心的是客戶能否貢獻價值以及貢獻價值的大小，農商行應結合自身的業務需求對數據進行聚類分析，以客戶價值為核心，依據分類結果對客戶當前價值和潛在價值進行比較，劃分客戶群體。對重點的優質客戶，創新出適合的產品和服務；對潛在價值高的客戶要重點培育，通過回溯，分析出客戶不滿意的方面，適時對業務管理環節進行改造，找準其需求點進行精準營銷，進而提高客戶的滿意度。
（二）運用數據資料，構建客戶忠誠度評價體系
一般來說，要提高農商行優質客戶的忠誠度就需要提高商品或者服務的品質與附加值。運用大數據關聯、聚類分析構建客戶忠誠度評價體系，對優質客戶實施優質服務策略，提供有針對性的產品服務，形成固定的維護機制?；诳蛻籼卣骱蛯嶋H交易記錄、單一業務的重復交易次數和多業務的交叉性等要素構建客戶忠誠度評價體系。一是設立客戶忠誠度評價的量化指標體系（見表1）。二是確定指標分界點和評分標準，構建客戶忠誠度評價模型。通過對指標的監控和客戶流失跡象的捕捉，指導和培訓基層機構關注關鍵觸點，提供指導意見，采取對應措施。三是了解客戶所處的階段，針對不同階段采取不同的策略，讓客戶在體驗中獲得認同。農商行利用自身服務優勢，采取固化措施，在不同時間階段挽留客戶，并在客戶體驗的關鍵觸點提升服務質量，以提高客戶忠誠度。
（三）建立客戶流失預警機制
根據客戶行為數據對客戶的流失傾向進行預測，建立客戶發現和流失預警機制是農商行提升客戶關系管理的重要選擇。一是收集整理客戶信息記錄、自身服務記錄對客戶進行分析，從多個方面判斷客戶流失的可能性。二是使用層次分析軟件YAAHP對數據進行預處理，用量化的指標來判斷客戶流失的可能性。三是建立預測模型（如RFM模型），運用大數據常用的決策樹、對數回歸、神經網絡等預測算法，判別客戶響應營銷的可能性有多高，是否有流失傾向。四是實施客戶精準挽留策略。了解客戶流失的主要原因，是外在的同業競爭還是內在的產品服務，了解客戶價值及客戶的生命周期，掌握挽留客戶的技巧和時機，取得客戶的信任，進而增加客戶黏性。
（四）關注新領域，培育新的優質客戶
跟蹤農村電商、新型農業經營主體等農村新領域的發展情況，及時發現挖掘，努力爭搶新市場、新業務和新客戶，大力發展自助貸業務，全面打通雙線雙向服務通道，借助自助貸便捷、循環使用等優勢特點，提升客戶融資便利性。不斷提高線上信貸業務比重，在堅持風險可控的前提下，積極推動線上業務產品，增強對新客戶、年輕客戶的吸引力。
作者:張華 彭習鋒
