曹军[1]2013年在《数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用研究》文中研究指明随着我国金融业对外逐渐开放，国外银行大量进驻国内金融市场。与国外银行相比，国内商业银行无论在管理上还是技术上都无法与之抗衡，使得我国商业银行面临着前所未有的竞争压力。尽管如此，我们也并非无抗衡之力，我们也有自己的优势一一我国有着相对稳定的政治经济环境，更为重要的是国有商业银行拥有遍布全国的营业网点、庞大的客户群和丰富的业务数据。我国商业银行的当务之急就是要设计出一种方法来充分挖掘并利用这些潜在的资源。数据挖掘技术作为一种强大的信息获取方法，具有很强的可行性，可以提炼出经营管理者所须的关键信息，进而有效地指导银行的战略决策和业务管理。因此，针对能提高我国商业银行科学决策和市场竞争力的数据挖掘应用项目已成为当前我国商业银行信息化的一个新热点。本文采用了理论研究、数据实验和实地调研相结合的方法来具体研究我国商业银行的数据挖掘应用问题。作者根据我国商业银行的自身特点、结合国外商业银行数据挖掘的成功应用的经验，在现有的文献资料的基础上对我国商业银行数据挖掘的具体应用进行了比较深入的研究和较为全面的归纳。接着，以某银行基于数据挖掘技术的客户关系管理为研究样本，用数据挖掘技术较为全面、深入地挖掘了数据背后有价值的规律和原因，得出一些重要的结论，并相应的提出了有针对性的管理建议。最后，作者总结了我国商业银行应用数据挖掘技术所面临的困难，为数据挖掘仓库的维护及制度建设提出政策建议。本文对如何将数据挖掘作为整套解决方案具体应用到工商商业银行某银行的客户关系管理中进行了初步探索和研究。经研究发现数据挖掘技术在我国商业银行客户关系管理战略体系的应用过程中具有可推广且优势多、困难大但前景好的两大特点，我国商业银行应加快数据挖掘技术的发展，以提高自身的竞争实力。
葛天宇[2]2015年在《鞍山银行客户关系管理系统设计与实现》文中研究指明在银行业飞速发展的当代,银行客户成为各大银行发展至关重要的资源。而不管是银行业还是其他任何一个行业,谁掌握了大部分客户,谁就主宰着市场,谁就能从中获取更大的利益。传统的银行客户关系管理系统,管理效率低下,创造经济效益率低,简单的客户关系保持已经无法满足计算服务业高速发展的要求。结合现代计算机技术和数据挖掘技术,发展新型的银行客户关系管理系统非常有必要。数据挖掘技术在近些年来已经成功应用到各大行业,如零售业、保险业、电子商务等。银行客户关系管理系统能够成功采集和积累用户的历史数据和当前状态,简单的银行客户关系管理系统对于银行的长期发展和效益提升并没有什么帮助,如何利用数据挖掘技术从已有数据中挖掘出有价值的新东西成为银行客户关系管理的发展重点。通过建立客户信息数据库,银行产品数据库,客户对产品的评价数据库,采用数据挖掘中的聚类分析、分类分析、关联规则等技术,实现对客户群体划分,进一步达成产品交叉销售,个性化产品定制的目标。本文根据鞍山银行对于新型客户关系管理系统的应用需求,设计并实现了鞍山银行客户关系管理系统,系统基于鞍山银行的客户数据和银行产品数据以及客户对产品的评价反馈数据,设计了包含系统管理、客户信息管理、产品信息管理、数据挖掘四大模块的银行客户关系管理系统。系统能够实现银行客户信息的管理和对客户信息及产品信息的挖掘,进而完成客户群体划分、产品交叉销售、个性化产品定制的目标。论文首先阐述了银行客户关系管理系统的研究背景和国内外发展现状,结合数据挖掘技术分析银行业中数据挖掘技术应用。通过系统管理、客户信息管理、产品信息管理、数据挖掘四个模块对系统进行详细的功能设计实现,最终实现了基于数据挖掘的鞍山银行客户关系管理系统。本系统目标是通过采用数据挖掘技术,结合银行业务分析,通过客户群体划分、客户消费行为习惯等发掘客户消费模式,进而完成一些产品交叉销售的功能,系统具有很大的实用价值。
安康[3]2014年在《基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究》文中认为目前的商业银行领域,以客户为中心的商业银行客户关系管理是一项热门话题,客户关系管理如果切实有效,就能使银行收获超额利润。它和企业的供应链管理与资源计划管理相同,都是企业信息化基本框架的组成部分。客户关系管理的中心思想是,借助现代信息技术,集中式管理作为重要战略资源的客户,把客户关系管理系统中的信息与企业的业务流程进行结合,共享企业的内部客户资源,从而使得客户的价值得到充分挖掘,以帮助企业获得超值的利润。由于客户关系管理系统的基础是数据挖掘技术,因此银行往往借助数据挖掘技术来挖掘和分析客户的信息,并对其进行严格的分类处理。数据挖掘技术的优势在于能够对客户的消费模式及倾向进行发掘,找出客户能够给银行带来的潜在利润。商业银行在决策过程中可以以此为依据,在商业银行,客户关系管理的关键在于对数据挖掘技术进行合理利用,所以,本文所选定的研究对象为以数据挖掘技术为基础的商业银行客户关系管理体系,研究重点为数据挖掘在客户分类中的应用。基于数据挖掘技术的银行客户关系管理(CRM)系统,借助重点客户分析、客户行为分析以及市场性能评估等方式对客户信息进行管理,使得原有的落后管理模式退出市场,也使得很多客户服务新问题迎刃而解。本论文首先阐述了客户关系管理的定义和基本概念、种类和系统现状,以及对商业银行客户管理的含义与目标;然后对数据挖掘的内涵、功能以及步骤进行了介绍,接下来在商业银行的客户关系管理中开展了数据挖掘技术的实际应用。最后着重讨论了数据挖掘技术在农业银行个人关系管理(简称PCRM)系统中的具体应用,主要技术包括:概念描述、关联规则、分类方法、聚类分析和孤立点分析等。本文对数据挖掘技术和客户关系管理进行了系统的阐述,同时研究了在客户关系管理中数据挖掘技术的运用。笔者认为,以信息和服务为基础的竞争是现代商业银行的主要竞争内容,通过对数据挖掘技术的运用,能够将众多客户数据汇总分析,从中得出有效的知识和信息,从而使客户关系管理的质量得到有效的提高,并最终实现银行的竞争力的提升。本文的论述围绕了基于数据挖掘技术的管理客户关系在银行领域尤其是在银行客户细分中的运用,这对于商业银行逐步实施客户关系管理有着十分重要的意义。
李俊[4]2015年在《基于数据挖掘的农村信用社客户管理系统的设计与实现》文中认为农村信用社的客户管理系统是管理和统筹银行业务,客户等信息的主要信息系统,目前农村信用社做为我国最基层的货币管理行业,由于它的自身原因,使它的发展相对落后,因此利用数据挖掘技术开发一套客户管理系统对其的发展将有很大的帮助。随着银行业的不断发展,如何争取优质客户是银行迫切需要解决的主要问题之一;数据挖掘技术,可以从海量的客户信息中发现客户的特点,并将客户进行分类,从而可以获得更多更优质的客户资源。基于银行业的发展需要,数据挖掘技术的这种特点,建立基于数据挖掘的农村信用社客户管理系统。本文以农村信用社为背景,首先分析数据挖掘、CRM在国内和国外的现状、研究及发展趋势,其次对当前应用相对成熟的数据挖掘技术、CRM理论、和论文应用的开发工具进行概述。基于以上的学习和分析,本论文罗列出了农村信用社客户管理系统的实现目标。然后本论文采用Java语言,B/S架构就农村信用社客户管理系统所有实现的核心模块进行需求分析,设计和界面实现。基于数据挖掘的农村信用社客户管理系统的使用,客户数据可以得到定性、定量的分析,客户变化的特点就可以被农信社的各级管理人员及时、准确的掌握,并挖掘客户资源,通过对客户的分类管理,针对不同客户类型制定其适合的营销策略、从而可以牢牢抓住客户,并可以降低成本、提升经济效益,农村信用社也因此提高其在市场上的竞争力。
吕烨[5]2012年在《交通银行大连分行客户管理系统的设计与实现》文中指出随着市场经济的不断发展以及金融行业的迅速发展，银行业要从传统的“以资金为中心”的宗旨转向以“以客户为中心”为宗旨，这对银行业的角色进行转变。银行通过建立客户关系管理系统，加强客户管理机制，完善服务，创新产品，在行业竞争中独占鳌头。数据挖掘技术就是客户关系管理的秘密利器，将数据挖掘技术运用到银行的客户关系管理中，将对客户信息提供有效的管理，对客户的发展能够提供有效的决策依据和技术支持，是决策者在后台管理客户、赢得商机的好助手，也是银行赢得利润的重要手段。本次论文对课题的研究背景、现状以及课题意义进行研究，分析了银行CRM系统的客户关系管理，客户信息包括客户的基本信息、客户的贡献度、客户的信用度，采用数据挖掘的分类法，将银行客户划分为4类：潜在客户、优质客户、普通客户、风险客户。对银行CRM系统进行架构设计，该系统主要实现了客户管理、服务信息管理、销售信息管理、知识库管理、产品管理、业绩绩效考核、报表统计等功能。在银行CRM系统中，制定销售计划，根据销售计划的需求，使用数据挖掘技术挖掘银行优质和潜在客户，实施销售过程，使银行收益极大化。在文章的最后以交通银行大连分行作为应用实例，描述了交通银行大连分行在CRM系统的实现以及数据挖掘在CRM中的运用。在银行业中，基于数据挖掘技术建立客户关系管理系统的目的是从市场需求和客户需求，不断维护以及拓展客户群，为客户提高优质服务，提高客户的忠诚度和满意度，优化银行内部的现有资源，提高目前银行的运作效率，在业务发展中，挖掘更多销售计划和机会，根据计划适合的群体，发展潜在客户，科学准确的为银行的发展做出决策。
易世威[6]2014年在《数据挖掘在银行个人优质客户管理系统优化中的应用》文中认为面对金融市场日益提高的市场竞争程度，进行客户关系管理并与客户保持良好的关系已经成为广大商业银行的共识；而这当中，加强与个人优质客户的关系更是对银行业绩的稳定和提高具有重要意义。这是因为，与一般的个人客户相比，个人优质客户往往拥有更多的金融资产，对银行所提供的金融服务具有更强烈的需求，同时也能给银行带来更大的收益。N银行作为国内较早利用个人优质客户管理系统进行个人优质客户管理的银行之一，个人优质客户管理的理念已经在全行上下形成共识；但是，在日常经营过程中，该系统由于在系统模块设计方面，尤其是在市场细分方面，仍然存在一定的缺陷，不能很好地适应当前N银行个人优质客户管理的需求，对银行经营效益的提升形成不利影响。正是在这样的背景下，本文从个人优质客户关系管理和数据挖掘技术等相关概念出发，通过对N银行现有个人优质客户关系管理系统的现状分析，确定将客户分类、客户保持和交叉销售作为本文数据挖掘的主题；继而分别利用数据挖掘技术中的决策树、粗糙集和关联规则叁种方法对N银行个人客户数据进行挖掘，实现客户分类、客户保持和交叉销售的功能目标；最后具体从规模细分、评价细分、产品细分、属性细分、趋势细分和渠道细分六个子模块实现对市场细分模块的优化，从而为维护银行与个人优质客户的关系、为业务部门开展有针对性的业务活动等提供了强有力的支持。
李敬超[7]2015年在《基于数据挖掘的银行客户管理系统的设计与实现》文中认为随着信息技术的不断进步,国内银行业已经开始逐步由原来的以资金为中心转变为以客户为中心的经营模式。客户资源已被列为企业盈利的重要因素之一,然而客户的信息是相对独立的,银行积累的客户数据信息无法有效的发现、挖掘有价值的信息。如何管理银行与客户的关系,在保持老客户的基础上扩展新客户,进而为银行提供科学管理决策,是当前我国银行业亟待解决的问题之一,同时也是近年银行管理人员研究的重点内容。数据挖掘技术恰好可以利用现代信息技术等手段,对客户数据进行分析归纳,从而有针对性地为客户提供产品或服务,以实现客户价值最大化和企业利益最大化之间的双赢,具有实际意义。本文采用理论与实践相结合的研究方式,在做了大量调研的基础上,分析了目前银行客户管理现状,阐明了利用数据挖掘技术解决客户管理的重要意义。本文以某银行客户信息数据为研究对象,选取数据挖掘中的聚类技术中的k-means算法和层次聚类算法,对客户的行为和产品销售等主题进行分析挖掘,并提出相应的营销策略,为银行决策提供参考,提升客户价值、增强客户满意度、提升企业竞争力的目标。
王晓龙[8]2014年在《基于数据挖掘的银行客户关系管理系统》文中研究指明银行客户关系管理系统是以客户关系为重点，通过研究银行的业务流程及客户关系，采用先进的信息技术、计算机技术和优化管理方法，建立客户关系管理系统，以此来实现全部业务流程的电子化和信息化，达到提高客户满意度、信任度及银行利润最大化的目标。伴随我国金融市场对外开放的幅度不断扩大，银行业的全面开放已成定局。随着外资银行的不断涌入，国内股份银行、民营银行的不断出现，国有控股银行受到了前所未有的冲击。银行之间的竞争是客户资源的竞争，国有银行要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，必须牢牢把握客户资源这一关。如何发展新客户资源，留住老客户；如何以贡献度高的客户群为中心，建立能快速处理大业务量、大数据的客户关系管理系统是当前国有银行的棘手问题。尽管国有银行已有的数据库系统具有数据的增加、删除、查询和录用等功能，但不具有处理数据之间的关联能力，无法发现庞大客户信息的背后隐藏的业务规律，因此，无法为国有银行高管对未来市场的预测提供有力的数据支持。本文在分析国内某国有银行现行业务流程的基础上，分析了已有数据库管理系统中存在的问题，采用数据挖掘技术，建立了新的客户关系管理系统。主要工作如下：首先对国内外客户关系管理系统及数据挖掘技术的研究现状进行了综述。其次，分析了国内某银行现行数据库关系管理系统中存在的问题，在此基础上，对新客户关系管理系统的功能需求进行了详细地分析，并采用统一建模语言对银行的业务流程进行了描述。再次，针对该银行客户贡献度计算方法存在的不足，提出了改进客户贡献度的新计算方法。最后，对客户关系管理系统进行了详细设计和开发，测试结果表明：新系统能满足该银行当前的功能要求。
管进勇[9]2008年在《数据挖掘在银行个人优质客户管理中的应用研究》文中研究说明近年来,国内各家商业银行相当重视个人业务的发展,纷纷成立了专门的个人业务管理部门,建立了(个人)客户经理制度,提出了“把个人业务作为银行新的利润增长点”的经营理念,积极探索新的发展思路。各商业银行在个人用户方面已经形成了复杂的竞争局面。随着更多的外资金融机构进入中国市场,金融行业在争夺优质客户和扩大新业务市场占有率等方面的竞争将会更加激烈。金融企业又将如何找到自己最有效的客户,如何开发有竞争力的业务呢?“数据挖掘”技术应运而生。数据挖掘技术应用的价值在于帮助金融企业分析影响其业务的关键因素,从而帮助金融企业增加收入、降低成本,使金融行业的管理决策更趋科学,客户分析更趋精确。可以说数据挖掘技术应用是金融信息化必不可少的一步。本文结合本单位业务需要,选择了这一课题,开展了基于数据挖掘技术的个人优质客户管理的应用研究。主要工作如下:(1)概述了客户关系管理及个人优质客户管理系统;(2)介绍了数据挖掘和数据预处理;(3)分析了一些可以为银行的客户管理应用的数据挖掘算法,分别是:分类算法、聚类算法、异常检测算法;(4)分析并实践了基于数据挖掘技术的银行个人优质客户管理应用研究。
夏文军[10]2017年在《基于数据挖掘的中国银行金融客户关系管理系统的设计与实现》文中认为全球经济的快速发展,银行的发展正在面临着巨大的挑战,在当前经济形势下,银行需要进一步审视市场环境的变化、行业的动向和国内外市场,以降低自身的风险,实现更高水平的盈利模式。因此,在银行业系统中,商业银行需要进一步加强客户关系的管理,了解客户真正所需要的业务,提高服务质量,这样才能够进一步把握银行业的人才和资金优势,拓宽投融资渠道,在竞争中处于优势地位。本文以中国银行建设客户关系管理系统为背景,设计并实现了基于数据挖掘的中国银行客户关系管理系统。本文主要完成了以下主要工作:本文针对目前国内外银行客户关系管理系统存在的问题,查阅了大量相关文献资料,完成基于数据挖掘的中国银行客户关系管理系统的设计与实现。在分析了当前客户关系系统发展现状基础上,分析和调研了中国银行的功能需求和非功能需求,针对不同角色的客户设计了不同的功能。在需求分析的基础上对中国银行客户关系管理系统进行了总体机构的设计,包括系统总体的接口设计、功能架构和网络架构设计。本系统基于MVC框架,运用SQL Server 2008技术,实现了中国银行的客户关系管理,系统运用数据挖掘技术,对客户信息中潜在的信息进行挖掘,分析客户与银行产品之间的关系,这样就能为不同的客户推荐不同的产品。系统由客户信息管理模块、客户服务管理模块、营销管理模块、统计分析管理模块和系统运行维护管理模块这5各功能模块组成,各模块相辅相成,缺一不可。中国银行通过使用客户关系管理系统,很好地对客户关系进行了科学化的管理,通过数据挖掘技术发掘客户与银行产品之间的联系,帮助银行高层管理人员做出客观的、正确的决定,提高了银行的经济效益,具有很高的实际运用价值。
参考文献：
[1]. 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用研究[D]. 曹军. 湖南大学. 2013
[2]. 鞍山银行客户关系管理系统设计与实现[D]. 葛天宇. 大连理工大学. 2015
[3]. 基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究[D]. 安康. 兰州交通大学. 2014
[4]. 基于数据挖掘的农村信用社客户管理系统的设计与实现[D]. 李俊. 北京工业大学. 2015
[5]. 交通银行大连分行客户管理系统的设计与实现[D]. 吕烨. 电子科技大学. 2012
[6]. 数据挖掘在银行个人优质客户管理系统优化中的应用[D]. 易世威. 湖南大学. 2014
[7]. 基于数据挖掘的银行客户管理系统的设计与实现[D]. 李敬超. 东北大学. 2015
[8]. 基于数据挖掘的银行客户关系管理系统[D]. 王晓龙. 青岛理工大学. 2014
[9]. 数据挖掘在银行个人优质客户管理中的应用研究[D]. 管进勇. 南昌大学. 2008
[10]. 基于数据挖掘的中国银行金融客户关系管理系统的设计与实现[D]. 夏文军. 湖南大学. 2017
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