行業(yè)分析：銀行信息化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需求

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對(duì)于銀行業(yè)，CRM至關(guān)重要。依據(jù)眾所周知的2-8法則，銀行業(yè)20％的客戶貢獻(xiàn)了80％的利潤(rùn)。然而，根據(jù)麥肯錫的研究，在中國(guó)的銀行業(yè)中，4％的客戶貢獻(xiàn)了80％的利潤(rùn)。

由于數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)來(lái)源多樣化，在商業(yè)銀行構(gòu)建信息管理系統(tǒng)時(shí)，不可避免地會(huì)遇上如何管理這些浩如煙海的數(shù)據(jù)以及如何從中提取有用的信息的問(wèn)題。以前，銀行會(huì)將歷史數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中轉(zhuǎn)移到備份系統(tǒng)中，導(dǎo)致無(wú)法深入分析數(shù)據(jù)，難以做出有競(jìng)爭(zhēng)性的決策。而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的最大優(yōu)點(diǎn)在于它能把企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中不同信息島上的商業(yè)數(shù)據(jù)集中到一起，存儲(chǔ)在一個(gè)單一的集成的數(shù)據(jù)庫(kù)中，并提供各種手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析，并且允許企業(yè)的各個(gè)部門(mén)共享數(shù)據(jù)，為企業(yè)更快、更好地做出商業(yè)決策提供更加準(zhǔn)確、完整的信息。在銀行數(shù)據(jù)集中后，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘自然提上日程。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，可以使原本分散、孤立的信息相互之間建立良好的聯(lián)系。

NCRTeradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事業(yè)部總裁邁克爾·科勒日前在上海召開(kāi)的2004年Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)峰會(huì)上指出：“許多商業(yè)因素驅(qū)動(dòng)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)用的重視，這些因素包括：企業(yè)內(nèi)部對(duì)決策支持的需求、降低成本的考慮、企業(yè)內(nèi)信息共享的需求和不斷增加的數(shù)據(jù)，而外部因素則包括企業(yè)的合并或并購(gòu)、法規(guī)的要求如新巴塞爾資本協(xié)議。”

在國(guó)際范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已成為商業(yè)銀行業(yè)務(wù)快速發(fā)展、全面應(yīng)用IT技術(shù)，開(kāi)展科學(xué)管理決策的業(yè)務(wù)平臺(tái)。

根據(jù)美國(guó)META集團(tuán)的調(diào)查，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在美國(guó)金融業(yè)、制造業(yè)、商貿(mào)業(yè)以及社會(huì)服務(wù)等方面都得到廣泛的應(yīng)用，已經(jīng)采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的企業(yè)的投資回報(bào)率均在40%以上，部分企業(yè)高達(dá)每年600%。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse）是支持管理決策過(guò)程的、面向主題的、集成的、動(dòng)態(tài)的、連續(xù)的數(shù)據(jù)集合。可以從容量龐大的業(yè)務(wù)處理型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)，清理、轉(zhuǎn)換為新的存儲(chǔ)格式。根據(jù)決策目標(biāo)，將存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)中的決策分析所必需的、歷史的、分散的、詳細(xì)的數(shù)據(jù)，經(jīng)處理轉(zhuǎn)換成集中統(tǒng)一的、隨時(shí)可用的信息。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)處理為主的OLTP應(yīng)用相比，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是適應(yīng)分析處理要求、面向以分析處理為主的OLAP應(yīng)用。

在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，實(shí)際數(shù)據(jù)分為操作數(shù)據(jù)和分析模型。操作數(shù)據(jù)包括客戶基本信息、客戶帳務(wù)信息和操作控制（客戶個(gè)性化服務(wù)信息），而這些信息的數(shù)據(jù)格式要求嚴(yán)格一致才能保證數(shù)據(jù)處理的成本最小。分析模型包括客戶關(guān)系管理分析、市場(chǎng)分析、客戶信用度分析、客戶滿意度分析和銷售行為分析等。與之相對(duì)應(yīng)的子系統(tǒng)為策略管理、OLAP分析、策略分析、策略接口、渠道優(yōu)化與接口、信用分析及風(fēng)險(xiǎn)控制等。各子系統(tǒng)相應(yīng)的功能為：策略管理——用于制訂、修改和刪除市場(chǎng)策略；OLAP——用于分析市場(chǎng)策略的反饋，預(yù)測(cè)市場(chǎng)策略的性能：策略分析——用數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析來(lái)分析客戶和市場(chǎng)策略；策略接口與管理——使市場(chǎng)策略和策略分析中的分析流程對(duì)CRM工作系統(tǒng)透明。渠道優(yōu)化——根據(jù)銀行的市場(chǎng)策略優(yōu)化渠道和工作流程；信用分析以及風(fēng)險(xiǎn)控制——由客戶的歷史數(shù)據(jù)確定其信用等級(jí)及進(jìn)一步的合作風(fēng)險(xiǎn)，或者對(duì)已進(jìn)行的合作進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。

由于銀行業(yè)的顧客主要是尋求資金服務(wù)，因此，在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方面也存在著一些特殊的需求，因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘是銀行業(yè)目前非常關(guān)注的焦點(diǎn)。通過(guò)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、Call Center、Internet等不同渠道，銀行每天都會(huì)積累大量的信息，如何發(fā)揮信息資源優(yōu)勢(shì)將是銀行運(yùn)營(yíng)是否成功的關(guān)鍵因素。按照中國(guó)工商銀行的發(fā)展規(guī)劃，未來(lái)我們的銀行服務(wù)要由今天柜臺(tái)式的被動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)向主動(dòng)服務(wù)，根據(jù)不同年齡、不同資歷、不同職業(yè)客戶的特殊需求提供不同服務(wù)，在日趨激烈的國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)中爭(zhēng)取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。主動(dòng)服務(wù)要求銀行必須及時(shí)掌握客戶的消費(fèi)傾向，這就必須具備完整的客戶關(guān)系管理機(jī)制。在這方面，國(guó)外競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手發(fā)展較早，已經(jīng)具備了高服務(wù)質(zhì)量和高服務(wù)水平，領(lǐng)先于國(guó)內(nèi)銀行業(yè)。

較有制度的銀行，一般都會(huì)對(duì)理財(cái)顧問(wèn)施以理財(cái)與金融商品的培訓(xùn)，例如以「理財(cái)金三角」的概念，可能會(huì)將客戶的資金用于不同期間或風(fēng)險(xiǎn)的投資組合，但是在投資組合中所標(biāo)的物選取時(shí)則較「隨機(jī)選取」，最近較好賣(mài)的產(chǎn)品，而不是有系統(tǒng)的列出符合特定需求目標(biāo)（例如，ROI大于6%，風(fēng)險(xiǎn)低于多少）的所有可能產(chǎn)品來(lái)比較。究其原因，是銀行沒(méi)有系統(tǒng)化的整理這些產(chǎn)品信息，仍然是依「產(chǎn)品」分類（例如，基金類、債券類），加上而且特定商品的實(shí)時(shí)信息也不是隨手可得，大多是印刷成精美刊物的「過(guò)期信息」，導(dǎo)致銀行理財(cái)顧問(wèn)雖然表面上問(wèn)了一些問(wèn)題，但實(shí)施上仍是「心中早有定見(jiàn)」的要賣(mài)客戶那幾個(gè)產(chǎn)品。

未來(lái)銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)將集中在大量客戶數(shù)據(jù)的收集和分析。銀行需要成功地通過(guò)各種渠道收集客戶數(shù)據(jù)，精確分析客戶的愿望，為客戶提供個(gè)性化服務(wù)。建立客戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有很多方法，典型的客戶數(shù)據(jù)庫(kù)是由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)支持，用戶可利用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)已存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和訪問(wèn)，并且根據(jù)不同的客戶行為方式劃分不同的客戶群，然后根據(jù)客戶消費(fèi)傾向制定出產(chǎn)品和市場(chǎng)營(yíng)銷策略。只有這樣，銀行才能對(duì)客戶的需求了如指掌，并且匯總所有的數(shù)據(jù)，對(duì)公司的全面決策發(fā)揮作用。

從BRIO公司日前召開(kāi)的產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上了解到，招商銀行上海分行已經(jīng)有了明令，兩年之內(nèi)一定要上CRM。銀行由于其業(yè)務(wù)的特殊性，更看中系統(tǒng)后臺(tái)的建設(shè)?？梢愿行У厥占蛻粜畔?、建立可供分析并支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘功能的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，成為招行上CRM系統(tǒng)的前期需求。

招商銀行的業(yè)務(wù)系統(tǒng)一直具有較高的信息化水平，但隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和對(duì)金融電子化要求的不斷提高，各種查詢、統(tǒng)計(jì)、報(bào)表以及分析的需求日益增長(zhǎng)，招行的計(jì)算機(jī)應(yīng)用也面臨著新的挑戰(zhàn)。根據(jù)業(yè)務(wù)需求狀況，招行決定采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用平臺(tái)來(lái)提高自身的業(yè)務(wù)運(yùn)作水平和效率。

招行對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的需求主要集中在以下幾方面：（1）該系統(tǒng)須能滿足招行目前對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、統(tǒng)計(jì)、分析等一系列需求，能保證存儲(chǔ)可靠、查詢統(tǒng)計(jì)靈活；（2）考慮到招行業(yè)務(wù)的不斷增長(zhǎng)，要求該方案具有可擴(kuò)展性，不但可以保護(hù)現(xiàn)在投資，還可以保證日后系統(tǒng)的平滑升級(jí)；（3）因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的建設(shè)需要長(zhǎng)期分階段進(jìn)行，而銀行業(yè)務(wù)又具有不可中斷的要求，因此在建設(shè)系統(tǒng)過(guò)程中，既要保證各階段的相承性，避免重復(fù)建設(shè)，又要不影響招行的正常業(yè)務(wù)；（4）鑒于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在銀行業(yè)的應(yīng)用還處于起步嘗試階段，為了保證方案的可用性，招行除了需要尋求有實(shí)力的系統(tǒng)集成商外，還需選擇該領(lǐng)域高性能的軟件硬件產(chǎn)品。

國(guó)內(nèi)銀行業(yè)從八十年代初就開(kāi)始了客戶信息的收集工作，但是最初的客戶資料比較簡(jiǎn)單，只包括客戶的姓名、帳號(hào)、資金結(jié)算等與銀行業(yè)務(wù)緊密相關(guān)的信息，而且大部分客戶信息至今仍處于閑置之中，銀行對(duì)客戶的行業(yè)特點(diǎn)、業(yè)務(wù)規(guī)律仍是不甚了了，客戶信息的價(jià)值并未被開(kāi)發(fā)出來(lái)。因此在上CRM，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的項(xiàng)目時(shí)，銀行應(yīng)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為策略性的信息，從而真正了解他們的客戶是誰(shuí)，客戶信息的開(kāi)發(fā)十分重要。在這方面，國(guó)內(nèi)銀行尚有發(fā)展空間。考慮到國(guó)內(nèi)銀行業(yè)的特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)商應(yīng)采用高水平的應(yīng)用開(kāi)發(fā)和系統(tǒng)集成隊(duì)伍，為規(guī)模不同、基礎(chǔ)不同的銀行用戶制定個(gè)性化的整體解決方案，幫助銀行真正了解客戶群，從而充分利用各種渠道在每一條業(yè)務(wù)線上建立客戶忠誠(chéng)度。

總之，建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)施客戶關(guān)系管理，將是中國(guó)商業(yè)銀行樹(shù)立“以客戶為中心”的經(jīng)營(yíng)思想和發(fā)展戰(zhàn)略。要借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)商業(yè)銀行成功經(jīng)驗(yàn)，建立客戶信息的分析、管理、決策和業(yè)務(wù)支持的完整體系。不久的將來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，必將成為中國(guó)商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)一體化客戶關(guān)系管理、快速增強(qiáng)自身盈利能力的有力工具。（支點(diǎn)網(wǎng)）