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【摘要】随着科学技术的发展，大数据技术逐渐被引入各行各业当中，体现在金融行业，大数据技术让商业银行迎来了难得一遇的发展机遇。与此同时，商业银行也必须面对大数据带来的各种挑战。本文将以大数据的内涵为出发点，浅析大数据背景下商业银行客户关系的管理现状，并提出商业银行利用大数据进行客户关系管理的四个优化策略，即建立规范而统一的客户信息管理平台、关注客户信息的数据分析、使用大数据实施差异化营销、利用大数据提供全面服务，仅供参考。
【关键词】大数据；商业银行；客户关系管理
1引言
大数据背景下，商业银行之间的竞争不再只局限于金融产品与工具方面，客户更是银行竞争的重中之重。商业银行若想要根据客户的偏好分析客户的实际需求，就必须做好客户关系管理，同时充分利用大数据技术进行有效的客户信息分析。但是大数据背景下商业银行的客户关系管理还存在一些问题，比如部门之间的信息沟通不到位、大数据技术的应用水平不高、专业人才稀缺等，对此商业银行必须要重视大数据技术的高效应用，进而在竞争激烈的现代社会争取更多市场资源[1]。
2大数据的内涵
截至目前，大数据还没有形成系统性的概念，但所有的理论均有共同之处，即将大数据认定为借助传统或者现代化工具收集、处理海量数据，形成容量巨大的数据库。大数据技术的广泛应用使得大技术逐渐深入人们的日常生活，几乎成为一种必不可少的基础设施，为人们的生产、生活带去了诸多便利。大数据具备以下4个特征：（1）数据量十分巨大。当前学术界认为，大数据是在人们的交流沟通当中产生的，随着网络的快速发展，人们线上的交流更为频繁，像微博、微信等产生的信息均会被网络终端收录最终又以数据的形式反馈到用户的手中。（2）数据的类型多种多样，但主要有两种表现形式。一种为固定的数据信息，例如身份证号码等不会轻易改变的数据，另一种则为照片、视频等在交流的过程当中产生的数据。（3）数据具有一定的应用价值。比如电商企业可以结合人们的消费习惯判断人们的消费倾向，进而对内部展示的商品进行调整，提高企业的经济收益。（4）大数据之下数据的流通与处理更为方便快速，尤其在超级计算机问世之后，数据的处理结果往往可以在以秒计量的时间内顺利完成。
3大数据背景下商业银行客户关系管理现状
大数据在商业银行管理系统的应用价值非常巨大，究其原因主要表现为三个方面：第一，商业银行的各种决策对自身影响深远，比如金融产品的创新、内部管理体系创新等，如果利用大数据技术制定对应决策则更加具有针对性。第二，银行本身含有非常大的数据规模，具体包含客户的信息资料、资金收付交易数据以及网上银行信息等，数据处理起来难度较大，但银行却拥有处理海量数据的丰富经验。第三，银行这一行业资金实力雄厚，可以为从业者提供良好的待遇与薪酬，因此能吸引更多了解大数据的人才入职，并保障大数据技术的顺利实施。总的来说，商业银行应用大数据进行大数据管理的需求与能力非常突出[2]。现阶段商业银行的客户管理工作还存在以下几点问题。
3.1对大数据的思想认识有待提升
长期以来，商业银行均以同种态度对待每一位客户，即不论客户所办的业务为何，也不论客户是否为新客户，全部采取一视同仁的服务模式，然而每位客户的需求有非常大的区别，因此客户关系管理的思想应该由上而下落实到位，明确客户的需求，根据不同客户的特征设置对应的服务模式，提升客户的满意度。但由于长时间形成的固定思维，使得商业银行对大数据的思想认识不足，部分银行还是继续坐等客户上门，没有在剖析客户需求的基础上提供个性化服务。
3.2客户关系管理的形式化问题
目前国内商业银行的客户管理工作还存在形式大于实际的问题，尤其在私人银行当中体现得最为明显。有些商业银行将资金用于装修贵宾室，并在室内配备了多种高档的设施设备，使得银行基本成为少数客户的私人会所，而真正与银行业务相关的服务或者产品则没有受到足够的重视。客户关系管理需要面向所有客户，依据客户的金融需求为其提供对应服务，而不是单独将私人银行视为客户关系管理的重点。
3.3部门之间的信息沟通不到位
客户关系管理的相关理念来源于美国，进入国内后逐渐与我国的银行管理体系相互结合，目前已经形成了较为成熟的体系，然而有的商业银行没有重视自身实际情况，直接挪用国外优秀的客户管理办法，导致客户关系管理并没有达到既定的效果。再加上部分银行内部的客户管理是以部门作为基本单位的，即就是说每一个地区都有专门的一套客户关系管理系统，并且每个系统互相独立，原本银行可以利用大数据来实现数据共享，但是由于专才人才的缺乏或者技术水平的局限，数据信息的高效共享还没有实现，无形中会增加客户关系管理工作的难度。
3.4大数据技术的应用水平不高
技术是阻碍商业银行进行客户关系管理的关键因素，现阶段客户关系管理所涉及的技术要素主要有互联网技术、电商技术以及多媒体技术、人工智能技术等，尤其随着社会生产力的发展，人们对商业银行的要求越来越高，但是当前商业银行并没有完全跟上现代化的发展步伐，许多业务和决策仍然以人为管理为主，数据挖掘与使用的效果较差。与此同时，商业银行内的数据信息众多，因此银行必须要对大量碎片化的数据进行高度提炼才能得到最有应用价值的内容，但由于自身大数据技术的应用水平不高，因此客户关系管理工作落实困难。
3.5客户关系管理的专业人才稀缺
商业银行内部的人员组成并不复杂，按照业务的进行情况基本可以分为两种，即业务发展人员与业务保障人员，其中业务发展人员涉及的主体主要为银行柜员和客户经理，而业务保障人员主要为技术人员、运营人员等。人员岗位的分化让银行的各项业务得以有效开展，以往这种模式是与实际生活相互适应的，但是随着消费者需求的转变，这种简单的人才结构也无法维持高效率的服务要求。但银行来说，目前人员方面最大的问题是难以在短时间内寻找到掌握多种先进技术同时又深入了解客户关系管理的人才。
4大数据背景下商业银行客户关系管理的优化策略
4.1建立规范而统一的客户信息管理平台
我国的客户关系管理来源于西方国家，据悉目前西方国家如美国的商业银行基本可以明确了解客户金融产品的使用情况，并且在不到十分钟的时间调出某一产品的详细数据信息，究其原因主要为美国的商业银行已经建立了规范而统一的客户信息管理平台。对此我国的商业银行可以积极学数据技术，并在内部设置客户信息管理平台，并通过这一平台统计所有客户的信息。客户信息的完善需要银行内所有工作人员的共同努力，对柜员而言，其要在客户办理业务的时候详细统计客户的基础信息，内容包括客户的身份证号码、正在使用的联系方式与地址以及客户的工作单位、工作属性等。对客户经理来说，希望在信息管理平台内完善客户的其他资料，例如客户的投资与理财需求、客户的兴趣爱好以及偏好的服务时间等，以便于为客户提供个性化的投资理财建议与服务。
4.2关注客户信息的数据分析
大数据技术的应用让海量数据信息的挖掘与利用成为可能，商业银行应树立数据挖掘的意识，定期对客户信息进行深入分析与处理，从多个角度剖析客户的情况。一方面，银行应关注每一位客户的信息数据，预测客户可能需要的金融服务需求，然后在当前的业务范围内积极开发新的业务。同时主动分析客户与客户之间的联系，尤其关注客户所在的企业，尽可能挖掘客户所属企业的某种需求。另一方面，商业银行内部数据信息众多，如果信息无端丢失容易对客户、银行造成巨大的伤害，对此银行应重视数据的技术防御，开发与银行系统相互适应的防病毒、防入侵软件，确保客户的信息与财产安全。此外银行还应建立规范化的应急预警机制，在客户信息系统内设置监控，避免外部风险蔓延到内部系统。
4.3使用大数据实施差异化营销
大数据背景下，把握客户的心理为客户提供对应的服务是留住客户的关键所在，对此商业银行需要改变原本的营销思路，主动出击，从客户关系管理的角度提供金融服务。比如在开发出新的金融产品时，银行不应等待客户前来询问，而要将该产品放在大众看得到的地方开展产品测试，进而了解客户是否迫切需要该种产品。总的来说，国内的商业银行众多，以往每个银行的服务模式、产品类型基本相似，客户无论选择哪个银行都能满足自身需求，但目前无差异的营销已经并不适用了，银行应该使用大数据实施差异化营销，让自己的产品或者服务凸显出一定优势，进而满足客户的特殊需求。差异化营销要求银行看到客户之间的差异，比如年龄、职业和受教育程度等，在对客户进行细致划分的前提下实施营销，利于客户更好的接受。
4.4利用大数据提供全面服务
对享受金融服务的客户而言，银行的职能无非存款与借贷等，选择哪个银行基本都能满足自己的需求，但是他们依然会按照自己的感受来选择金融机构。也就是说，客户关注的重点为银行提供的服务，如果对应的服务没有让客户获得独特的感受，客户的忠诚度也难以提高。针对这一现象，商业银行应利用大数据为客户提供全面服务，让客户能随时随地获得服务体验。比如银行在推出一款新的金融产品时，首先应筛选部分客户进行行为模式分析，了解不同年龄阶段、不同职业客户的需求，这样每种客户就可以享受到与自身实际相切合的产品。再比如银行的借贷服务，银行需要根据客户的家庭背景、受教育情况以及收入状况等，合理预测客户的个人信用，为客户提供在线信贷的申请与审批服务[3]。
5结语
大数据为各个行业的生产经营提供了便利，将其应用到商业银行的客户关系管理当中，不仅提高银行的服务效率与质量，而且满足银行的发展需求。未来商业银行之间的竞争越加积累，为了提升商业银行的核心竞争力，银行必须充分认识到客户关系管理的重要意义，并合理使用大数据技术进行客户分类与差异化营销。
【参考文献】
[1]曹莉，温美琴.金融科技背景下商业银行零售业转型战略研究——以平安银行为例[J].西部财会，2018（11）:54-58.
[2]叶静.大数据时代下商业银行客户关系管理策略思考[J].中国新通信，2019，21（11）:234-235.
[3]张伟胜.大数据背景下商业银行客户管理策略研究[J].经济研究导刊，2017（4）:68-69.
作者:李建军 赵旭 单位:内蒙古科技大学
