大数据在银行业的应用 基于大数据的客户关系管理系统_光环大数据培训

光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn大数据在银行业的应用大数据在银行业的应用 基于大数据的客户关系管理系统基于大数据的客户关系管理系统_ _光环大数据培训光环大数据培训在互联网金融迅速发展的背景下，差异化营销和个性化服务越来越成为银行长期客户维系的重要方面。传统银行 CRM 主要关注内部数据，关注如何把银行内部各个业务环节中零散的客户信息搜集、汇聚起来。而在大数据时代，伴随社交和移动化的盛行，外部数据越来越丰富，促使银行不仅要关注内部数据，更要想办法把外部数据整合利用起来。通过多种渠道获取大量中、高价值潜在客户信息，获取更多的销售商机和线索，充分了解客户的个性需求并提供差异化的服务和解决方案；拓展传统销售渠道，利用新媒体、新渠道开展精准营销，提高营销环节的投入产出比。基于上述背景，恒丰银行开始建设基于大数据的客户关系管理系统，为“大力发展企业金融业务，聚焦重点行业核心客户“服务，达到自上而下实现客户定位与营销指引的目标。周期/节奏恒丰银行基于大数据的客户关系管理系统与 2015 年 10 月启动系统规划和系统设计，项目重要里程碑如下：2015 年 10 月，项目完成立项，开始需求分析；2016 年 1 月，系统 1.0 版本上线，进入试运行阶段；2016 年 7 月，系统经过重点分行的试用和优化，正式推广使用；光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn2017 年 4 月，系统进入深度优化阶段，2.0 版本于 2017 年 4 月上线。客户名称/所属分类恒丰银行/客户管理任务目标数据方面：分析整合大量的行内外数据，综合运用知识图谱、机器学习、智能推理引擎、自动规划等智能技术，充分挖掘行内外结构化与非结构化数据信息价值，减少客户数据采集成本，实现更全面清晰的客户视图，并通过自动化工作提醒、优化组合产品解决方案、智能客户推荐等多种业务功能，提升一线业务团队的工作效率。功能方面：为客户经理可随时随地通过手机获取客户实时业务动态、客户风险预警信息，了解最新行业资讯和市场动态，极大限度地提高了实时协作、商机发掘的效率；为各级管理人员提供绩效排名、客户现场签到记录、拜访记录等辅助管理功能，为自动化管理、绩效驱动管理模式打下坚实基础。体验方面：系统提供清晰整洁的用户界面和简洁有效的功能，打造易用性、可用性、舒适性、安全性高度统一的优质系统。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn效率与成本：采取原型设计驱动的方式，组织精干的需求分析团队，通过直观的原型设计快速进行设计方案迭代；采用敏捷开发技术，提高开发和沟通效率，迅速完成项目里程碑目标。挑战与机遇面对银行业整体的业务发展和业务团队对客户营销方面的高要求，此项目立项伊始就面对来自业务和技术方面的巨大挑战。业务方面，CRM 系统要打破以往传统业务和数据模式，实现传统 CRM 不能提供或不能实时处理的信息和功能：360 客户视图需要整合打通内外部数据，提供更完善的客户全景视图，实现客户的深度洞察；需要根据大量交易数据实施加工并提供可靠的交易、产品、风险预警等多种信息提醒，使业务人员能够及时预判客户的资产变化和风险趋势；为营销人员提供智能的客户推荐与产品推荐，提高获客率和产品持有率；结合地理信息，为营销人员经常性的外勤任务提供方便的签到、拜访记录管理等功能，实现任务记录的移动化。技术方面，CRM 系统要同时具有高实时性、高并发、高可用、可扩展性强和便于维护等要求，又要考虑由处理结构化数据向处理半结构、非结构化数据转变的要求：光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn系统需要支持移动设备、PC、PAD 等多种方式访问，能够提供可适配、客户体验度高的用户操作界面；系统可以支持高性能、高并发的用户请求和高性能的数据处理能力，并通过实时处理海量数据获取高价值的业务信息和风险信息；系统可以支持分布式容器化部署，支持横向扩展和纵向扩展两种维度扩展系统性能和数据吞吐能力；系统需要具备处理海量半结构化、非结构化的数据的能力，运用机器学习及智能推理引擎获取有价值的营销线索及推荐信息。实施过程/解决方案恒丰银行 CRM 系统采用 MVVM+微服务的技术架构，前端集成了Bootstrap、AngluarJS、Echarts 、Websocket 等技术，使用 scala 语言的xitrum 框架搭建 RESTful API，解耦客户端和服务端接口，使系统易于扩展和维护。服务端使用 akka 框架处理系统复杂逻辑及异步通讯，提高系统的容错性和可扩展性，使系统能够支持大量用户高并发、高流量的服务请求。部署方式采用两地三中心的 OpenStack 云环境，可以支持弹性部署与集群部署模式，提供实现弹性扩容和差异化的硬件资源配置，以降低运维人力成本。CRM 系统依托行内大数据平台尝试进行业务创新，致力于向业务人员提供准确、及时、智能的营销信息和营销机会，主要方面如下：一是恒丰银行 CRM 系统基于数据挖掘、文本处理、关系网络分析、实时流处理等大数据技术，通过对客户行内外数据的实时采集和智能分析，为业务人光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn员提供客户行为类、到期类、预测类及生命周期类的营销响应信息。二是系统创建了智能获客与产品推荐模型，为客户经理正确评估客户价值、获取潜在价值客户、开发集团客户、实现精准营销提供信息支撑。三是 CRM 系统借助于行内大数据平台，全面整合工商、企业舆情、互联网行为等外部公开信息，构建了更为清晰全面的客户视图，使客户经理能够敏锐的掌握企业经营动态，及时发现客户在重大技改、兼并重组、IPO 等重大经济活动中蕴藏的客户需求和金融服务机会。下面将详细介绍 CRM 系统在大数据方面的重点探索： 1.多渠道全方位的客户画像客户画像是对客户个体形象的全貌描述，它从大量的客户基础数据、触点轨迹数据等信息中提炼模型，细致刻画客户的社会角色、行为偏好、信用风险、客户价值等深层次特征，大大提升了企业对客户隐性需求的洞察力。为良好的分析客户，构建全面、立体的客户画像，突破固有思维，将数据采集的着眼点从行内交易和维护数据，构建出立体的多维用户画像标签体系。主要的设计思路如下：从多个角度出发进行分析，通过对客户的分析，定义客户的贡献度、忠诚度，刻画客户生命价值特征，为定位客户需求做好基础。深度挖掘各类客户数据，实现用户人生阶段及大事件智能分析；利用特定用户群进行精准的客户画像，提取各个维度特征的语义标签，分析出用户群适合的服务和产品。2.高价值潜在客户的获取光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cnCRM 系统提供潜在客户获取、潜在客户营销、潜在客户转化的潜客周期管理的功能，能够精准识别与行内客户关联的高价值潜在客户进行营销和管理，根据客户类型不同，分为以下两个类别：企业客户：微观以客户交易链、资金流向为主，外部工商数据为辅进行客户定位和获取，结合宏观市场、产业链、金融市场等方面进行推荐；零售客户：以渠道交易信息为主，公开的工商注册信息、信用信息、公共社交网络如微博等信息为辅，结合于本行客户的关联关系进行推荐。3.基于关系网络的企业图谱企业图谱主要为业务人员实时掌握客户动态并准确预测客户行为，提供决策、投研、风控等方面的服务。CRM 系统采用机器学习方式，采用关系网络分析技术和基于 MPI（Message-Passing Interface）的图模型算法的并行化分布式计算对海量数据进行数据挖掘利用，整合工商信息、司法信息、资讯信息、交易信息，提取体现在上下游供应链、股东、投资、高管、抵押担保等企业间关系，通过整合企业及企业关联信息，挖掘客户在互联网上的信息，结合多维交叉分析及智能算法，形成统一的企业图谱。4.实时智能化的工作提醒基于实时流处理的交易提醒CRM 系统提供基于 kafka、zookeeper、redis、storm 等流处理组件的实时客户交易提醒功能，将交易数据加工汇总提醒到业务人员/管理人员的相关设备。核心交易系统实时交易数据通过 kafka 推送至 CRM 系统，CRM 将数据存储于redis 数据库并通过消息推送平台推送到手机 APP 及 PC 端；使用 storm 分析生成客户实时交易链和客户、机构、交易渠道、交易频率等分析数据，为管理人光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn员监控日常业务运营情况提供了强有力的数据支撑。基于影响性质的事件提醒构建外部数据爬虫智能网络，整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现客户的网络舆情监测和新闻专题追踪，为全面掌握客户动态，对客户做出正确评估提供分析依据。客户风险信号的智能分析客户行内的交易行为暴露的风险信号仅仅是很小的一部分。我们在此基础上借助行内大数据平台的数据优势、计算优势，运用多种信息渠道和分析方法，根据银行的风险战略和偏好确定预警指标，并以这些指标为出发点，及时识别、分析、衡量客户和资产的信用风险状况或潜在风险，及时采取适当的措施，对信用风险进行汇报、防范、控制和化解。风险监测范围包括：客户信息基本信息变动、经营资格变化、负面事件、经营管理者异常情况、公司经营内外部异常情况、银企关系、履约能力、关联风险以及宏观政策、行业政策、产品风险、监管风险等。客户流失预警与客户挽留客户流失预警是客户关系管理的重要组成部分，也是银行进行事前营销的重要环节。提前预测到客户在未来具有流失的倾向，可以对这部分客户提前采取相应的营销手段挽留住这部分高价值客户，为银行保留高价值客户争取了宝贵的时间。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/hadoop.aura.cn 光环大数据光环大数据 http:/hadoop.aura.cn系统综合现有活跃客户和已流失客户的历史行为，包括在行内的产品签约和持有情况、各渠道交易的业务类型和频度、同名账户交易情况等，利用组合决策树模型学习流失客户流失期间的行为特征和活跃客户行为特征。由于组合树模型预测效果好，并可以解释不同价值客户流失的相关原因，训练出来的模型可以预测客户下一阶段流失概率