行业动态

 在新时代，商业银行与客户之间的关系出现了某种程度的角色互换和逆转，以金融科技为主要特征的银行业务创新模式改变了传统过分注重客户资产、要求具有可质押或可抵押物的金融服务模式。传统金融模式与国有大中型企业较为契合;而对于经济新常态下如雨后春笋般成长的小微企业而言，其难以适应传统金融模式。小微企业在经营管理、财务管理等方面往往不够规范，按照传统的规范化融资规则和流程，银行即使看到巨大的蓝海市场也难以有效进入，传统的思维模式和服务方式使其举步维艰。因此，银行要顺应时代发展，顺势而为，主动转变金融服务理念，调整优化发展模式，加强对互联网、大数据、人工智能等新兴技术的运用，以注重企业现金流、盈利性和成长性为重点，实施智慧的客户关系管理，重塑金融产品和服务流程，不断降低银行金融服务的门槛，有效提升金融服务的覆盖度和可获得性，践行普惠金融的理念和要求，拓展长尾效应的蓝海市场，实现可持续发展。

一、智慧的客户分析

(一)建立客户全景视图

银行通过交易流水记录掌握客户的行为，电子商务企业同样详实地记录了客户的基础信息和交易行为，工商税务等政府及司法部门具有客户的登记信息、纳税信息、案件信息、行为信息等各企业经营方面的信息。通过收集内部经营管理数据、外部政府及司法数据以及电子商务企业的数据，从而形成完整的客户信息数据链，并将收集到的各个方面客户信息数据与自身掌握客户的信息数据进行融合，形成企业级客户数据库，经过整合、清洗、转换之后存入数据仓库，形成客户全景视图。

在客户全景视图基础上，分业务领域建立数据集市，按一定数据模型设定主题、维度和分析方法，可以从不同视角进行切片、切块、下钻。采取多维分析方法分析客户属性时，可从客户多个侧面进行展现，不仅能分析展现客户名称、区域位置、企业规模、财务状况等各类信息，还能分析展现出客户的交易情况、现金流情况、资产负债情况，银行资金形成的对应物资流、资金流等多类情况，从而对企业的经营状况一览无余，实现全景、动态地查看企业的“一举一动”。当企业经营出现风险征兆时，及时进行预警，为银行赢得有效时间去制定应对措施，使银行具备了快速及时风险管理的能力。

(二)分析挖掘客户信息

在掌握客户全面数据的基础上，通过神经网络、机器学习等人工智能算法和聚类、分类等数据挖掘技术，洞察相关数据蕴含的客户行为特征和价值取向，深入分析挖掘客户的风险偏好和产品偏好，从而分析银行服务渠道的使用情况及金融产品的体验效果。同时还可以按照客户的基本属性、客户服务渠道的使用频率度、金融产品的体验效果等维度进行分析挖掘。

一是分析挖掘客户描述类信息、客户行为类信息和客户关联类信息等基本属性信息，从而客观准确地展现客户的基本特征、行为特征和关联关系。二是分析挖掘各类金融产品服务载体和通道的交易情况和收益情况，从而综合归纳各类金融产品在交易渠道的交易情况和收益情况，获取服务渠道的使用频度、质量及价值。三是分析挖掘评估金融产品的营销情况、客户持有产品情况、按时间周期交易情况、盈利情况以及风险情况，用以衡量客户对金融产品的偏好程度。通过对客户特征、行为进行多维分析，判断金融产品与客户的匹配程度，并不断改进和完善金融服务流程，优化金融产品。

二、智慧的客户营销

(一)精确预测需求，建立精准营销体系

实现智慧的客户营销，银行首先要改变传统的粗放型营销模式，建立精准营销的思想。在掌握大量客户信息的基础上，通过对客户数据深入挖掘和分析，精准刻画客户群体的特征，并根据不同群体的特征进行准确细分，找到营销的目标客户群体。只有做到对客户准确细分，才能精准衡量和分析目标客户群体的行为，科学地计算是否与银行推出的金融产品和服务相匹配。其次，要建立精准的全面营销体系。精准营销的目的不仅仅是满足单次营销，而是建立持续的精准营销行动，形成全面的营销体系。从纵向来看，在客户的发现、获取和维系的过程中开展精准营销，精准判断客户需求，推送合适的金融产品和金融服务，可以实现客户的全生命周期管理;从横向来看，通过集团客户、供应链上的客户和其他关联方客户等关联关系，不断寻找、挖掘目标客户，可扩大客户营销力度和范围。

(二)注重微需求，开展特色营销

银行应该主动契合时代潮流，将智能科技融入金融服务过程当中，转变传统的盈利模式，打造金融智慧营销模式。传统的规模经济追求产品规模，注重打造单一典型产品，以求形成规模效应，降低生产成本，增加产品竞争力，不断拓展市场范围。但是，规范化的产品并不能较好地满足层出不穷的需求，且与客户生产、生活、消费中各种个性化的需求形成矛盾。随着“互联网+”的时代来临，以互联网为载体的新经济进一步发展和创新，越来越多的个性化、定制化的微产品和微服务能够较好地契合客户的微需求，受到客户的青睐。传统的规模化经营已经遇到发展瓶颈、增长乏力，必须注重长尾效应的作用，注重碎片化的微需求，才能进一步获得增长空间。因此，银行在规模推进规范化的产品同时，注重打造个性化、特色化的产品和服务，才能适应并获得个性化微需求的客户。

(三)关注顾客让渡价值，维系客户关系

在银行提供金融产品及服务时，客户会首先判断产品及服务是否与其价值及期望一致，如果一致，就有可能购买产品和服务，即客户的选择行为与客户价值最大化期望正向关联，客户通常希望购买到顾客让渡价值最高的产品和服务。对于金融服务而言，让渡价值是指银行转移过来的能让客户真正感受得到的实际价值，一般等于客户购买总价值减去客户购买总成本。银行在开展客户关系管理时，要站在客户的视角，注重客户的期望，考虑到客户的货币成本、时间成本和精神成本，最大程度地实现顾客让渡价值。银行要将让渡价值作为评估银行服务和金融产品的主要标准之一，并基于让渡价值规律制定提升客户价值的策略和路径，加大客户对银行的黏度，持续关注客户价值表现，维系好与客户之间的关系，充分体现银行的产品价值、服务价值和形象价值。

三、智慧的客户服务

(一)加强客户信息质量管理

当前，部分基层行在进行客户信息等数据采集时，没有认真负责去核对信息的完整性、真实性和有效性，没有主动补全部分缺失数据，导致集中到总行的客户信息数据存在部分瑕疵。客户信息数据不准确、不真实现象在一定程度上仍然存在，这对于银行实施精准的客户营销、智慧的客户服务埋下了一定的隐忧。银行应在聚合内部和外部数据的基础上，建立有效的客户信息管理机制，制定全行级别的客户数据标准，对客户信息质量进行把关，在信息系统建设及经营管理过程中强制执行相关的客户信息数据标准。同时，应制定客户信息质量管控制度及相关流程，在此基础上形成客户信息质量管理和考核体系，清晰明确总行业务部门和各级行业务条线、总行业务部门和科技部门之间的职责。此外，建立数据质量问责追责机制，并将考核结果纳入经营绩效考核，使客户的相关信息完整、正确地保持及时更新，共同提高客户信息质量。

(二)精准地计算客户利润贡献度

银行管理会计的内涵就是要准确计量基于成本的客户利润贡献度，准确评估每一位客户给银行带来的价值。银行计算客户利润贡献度，要在客户、产品、机构、人员、渠道、协议等基础数据标准的基础上，设计好客户利润贡献度分类指标数据，综合考虑客户维度的内部资金转移价格、收入、支出成本分摊及风险管理成本，在完整的核算体系基础上，计算一定时间内客户为银行创造的利润;并统一指标数据的分析口径和计算模型，采取总账与客户交易层级的分户账进行核查的方式，及时核对数据，通过生产系统对账号、同一客户贷款余额、累收累放额进行关联核对，保证计算数据的关联一致;通过对主要的相关数据进行检查，以不同系统体现同一业务指标进行比对检查，保证计算数据的完整性，使银行计算客户利润更加精准。银行要将价值管理融入客户关系管理过程，以客户价值为导向优化银行产品结构和服务体系，使其更加契合客户需求，从而赢得客户的青睐，提升客户满意度和利润贡献度。

(三)对产品进行科学定价

根据不同层次的客户价值，对金融产品进行合理的定价。既充分考虑给予客户的让渡价值，又考虑银行的经营成本和风险，是实施智慧客户关系管理最终获得的价值之一。如果对金融产品定价过低，不足以覆盖银行的经营成本和风险敞口，无法实现相应的利润，则银行的经营将难以为继。如果金融产品定价过高，客户感受让渡价值难以满足期望，则客户购买金融产品的需求将受到抑制，并转向竞争银行。因此，要采取数据切片、切块、旋转等多维度分析，及神经网络、遗传算法等人工智能算法和决策树等数据挖掘技术，在全面分析挖掘客户的特征、消费习惯、客户价值的基础上，严格定义客户收入和客户成本。通过客户收入减去客户成本计算客户利润贡献度，并结合内部资金转移价格、成本分摊及资金的风险成本，科学地计算客户的金融产品价格，为银行的客户营销、产品优化及经营管理、业务发展提供决策支持。

(四)配置不同层次的服务资源

在实施客户关系管理的过程中，银行在客户全景分析的基础上，要充分注重类客户的诉求，在服务过程中充分体现银行的专业服务能力，根据客户的分类为不同类型的客户配置专属的客户服务模式，为其打造量身定制的投、融资金融产品，加强与客户的互动和动态跟踪，配置服务专员，增加客户对银行的信赖和了解，最终将其培养成为银行的忠诚客户。银行要注重对客户关系的维系，制定客户生命周期管理规划，建立客户统一视图和基于大数据技术的客户服务平台，通过大数据技术综合分析评估客户的贡献度，并对其价值进行排序和分类，匹配不同层次的金融服务。银行在全面分析客户价值的基础上，要注重遴选出资产规模相对较大、利润贡献度相对较高的客户。该类客户议价能力强，对银行的服务水准有较高的要求和期待，是银行争夺的对象。对于这类高贡献度客户，银行要配置专属的高级别客户服务，从而较好地获取客户利润贡献度。

(五)开展个性化的金融服务

根据统计数据显示，如果客户在一家银行拥有的金融产品种类越多，表明他对银行越信任，对银行的黏度、忠诚度和利润贡献度就越高，客户也越不容易流失。因此，银行产品交叉销售，关联营销服务手段，通过大数据的关联、聚类分析，将金融产品打包销售，通过对客户行为的分析，向客户推介更多定制化的金融产品和服务渠道，为其提供增值服务，体现个性化、差异化的服务，从而增加客户在单一银行拥有的金融产品的数量，提升其忠诚度和黏性，使之与银行保持长期的良性互动关系。同时，建立线上、线下协同高效的服务流程，突破传统的时空限制，面向金融服务场景化、即时性和互动性，以“互联网+”和流程银行思维，再造金融服务渠道管理、客户关系管理、金融产品管理和风险管理流程，构建智慧的客户关系管理模式，实现客户服务产品、流程和体验的全方面创新，打造适应时代潮流的银行经营和客户关系管理模式，更好地契合客户的行为特征和服务需求，使客户享受智慧、便捷和个性化的全方位服务。

总之，银行要充分把握新时代的经济特征，在经营管理过程中，实施智慧的客户关系管理，开展大众营销，推出特色化、个性化的金融产品和服务，充分满足客户在金融市场领域长期得不到重视和满足的个性化需求。综合利用云计算、人工智能所带来的科技创新，通过对大数据的深度分析和挖掘，在注重大客户的基础之上，洞察中小客户的金融服务需求，勿以为零散需求小而不为。分析其需求，发挥长尾效应，打造灵活的金融产品工厂，推出富有竞争力的金融产品，根据客户需求自动配置和组合，并推送到客户，开展智慧的金融服务，使客户随时、随地、随需都能够享受到愉悦、高效的金融服务，从而丰富金融服务的产品线，赢得客户青睐，进而不断扩大银行的市场规模。

作者为董鹏；咨询顾问、专栏作家；