一、銀行中數(shù)據(jù)挖掘包含哪些類型？

客戶智能（CI）是商業(yè)銀行數(shù)據(jù)挖掘常常會(huì)提到的一個(gè)概念。

一般來說，商業(yè)銀行里面的數(shù)據(jù)挖掘主要包括三大類。即客戶智能（CI，Customer?Intelligence）、風(fēng)險(xiǎn)智能（RI，Risk?Intelligence）、運(yùn)營(yíng)智能（OI，Operational?Intelligence）。三者各自分工和定位并不太相同。

（一）客戶智能

客戶智能更多定位于前臺(tái)的客戶關(guān)系管理。例如，客戶畫像、客戶細(xì)分、客戶提升、客戶流失、客戶響應(yīng)、客戶推薦、客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等。

（二）運(yùn)營(yíng)智能

運(yùn)營(yíng)智能比較側(cè)重后臺(tái)管理。例如，業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、IT效率提升、最優(yōu)的線性規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)過程中異常識(shí)別和監(jiān)控、戰(zhàn)略和績(jī)效管理、現(xiàn)金管理和優(yōu)化、人力資源管理建模等。

（三）風(fēng)險(xiǎn)智能

銀行本身就是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的，因此風(fēng)險(xiǎn)智能一直都是最為核心和關(guān)鍵的。常見的風(fēng)險(xiǎn)智能模型主要是ABC評(píng)分卡（例如信用評(píng)分、行為評(píng)分、催收評(píng)分模型）、反欺詐模型、操作風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等。

因?yàn)楣ぷ鞯年P(guān)系，平時(shí)接觸較多的都是客戶相關(guān)的分析和建模。這篇文章，想大概地勾勒一下客戶智能的范圍、框架和研究?jī)?nèi)容。

二、客戶智能的本質(zhì)是什么？

什么是“客戶智能”？一般來說，客戶智能包含兩個(gè)元素，即顧客關(guān)系管理（CRM）、數(shù)據(jù)挖掘（DM）。

本質(zhì)上，客戶智能，就是以客戶為中心，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶關(guān)系管理。換言之，就是把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到傳統(tǒng)的客戶關(guān)系管理領(lǐng)域，借助于統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，對(duì)客戶進(jìn)行精細(xì)化管理。

三、客戶智能包括哪些模塊和內(nèi)容？

依經(jīng)驗(yàn)，一般來說，客戶智能可以包括以下模塊。例如客戶畫像、客戶細(xì)分、客戶提升、客戶流失、客戶響應(yīng)、推薦引擎、客戶價(jià)值、客戶生命周期、客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、客戶行為軌跡、客戶情緒、事件營(yíng)銷等。

（一）客戶畫像

很多對(duì)數(shù)據(jù)挖掘接觸比較少的人一提到“客戶畫像”這個(gè)名詞，就特別容易激動(dòng)和興奮。

但是，說的樸實(shí)些，客戶畫像就是一個(gè)有關(guān)客戶各種屬性、特征、標(biāo)簽的大寬表而已，多則上千個(gè)字段，是搭建任何分析模型的基礎(chǔ)。還是需要保持冷靜，保持冷靜。

一般來說，客戶畫像可能會(huì)包含這樣一些字段。例如，人口統(tǒng)計(jì)特征、資產(chǎn)相關(guān)特征（不同類型金融資產(chǎn)的余額、資產(chǎn)偏好、持有量、持有時(shí)間等）、負(fù)債相關(guān)特征（貸款類型、頻次、時(shí)長(zhǎng)、擔(dān)保等）、結(jié)算相關(guān)特征（不同交易渠道的流水量、頻次、占比、偏好等）、社交特征（人脈圖譜、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等）、行為軌跡特征（基于地理位置識(shí)別客戶的生活圈、工作圈、消費(fèi)圈、活動(dòng)圈）等。

（二）客戶細(xì)分

客戶細(xì)分屬于一種探索性建模。通過聚類算法，基于業(yè)務(wù)關(guān)心的特征和變量，把所有客戶進(jìn)行劃分。例如，渠道偏好型客戶、資產(chǎn)偏好型客戶、社交型客戶、高價(jià)值型客戶、活躍創(chuàng)新型客戶、穩(wěn)定成長(zhǎng)型客戶等。

進(jìn)一步地，基于客戶細(xì)分，一方面勾勒不同群體的特征，另一方面，指定針對(duì)不同群體的開發(fā)特定的營(yíng)銷策略和產(chǎn)品包。

（三）客戶提升

提升模型主要針對(duì)存量客戶。例如，提升現(xiàn)有客戶的金融資產(chǎn)、產(chǎn)品交叉持有數(shù)等。通過模型尋找到提升概率最大的存量客戶。

（四）客戶流失

既有存量客戶的降級(jí)或資產(chǎn)流失等。例如無貸戶金融資產(chǎn)等級(jí)的下降，有貸戶貸款到期后的休眠。通過模型預(yù)測(cè)客戶流失的概率，從而提前進(jìn)行干預(yù)。

（五）客戶響應(yīng)

通過模型計(jì)算客戶對(duì)特定產(chǎn)品的響應(yīng)情況。例如客戶是否會(huì)對(duì)理財(cái)產(chǎn)品感興趣，是否會(huì)產(chǎn)生購(gòu)買意向。

（六）客戶產(chǎn)品推薦引擎

NBO，Next?Best?Offer，即應(yīng)該給客戶推薦的下一個(gè)產(chǎn)品是什么。如果隨機(jī)給客戶推薦三款產(chǎn)品，應(yīng)該推薦哪三款？

典型的推薦算法包括三類，即社會(huì)化推薦（social?recommendation）、基于內(nèi)容的推薦（content-based?filtering）、基于協(xié)同過濾的推薦（collaborative?filtering）。以推薦電影為例。

具體而言，社會(huì)化推薦，即找?guī)讉€(gè)經(jīng)常看電影的朋友，問他們有沒有什么電影推薦。即讓好友給自己推薦產(chǎn)品。

基于內(nèi)容的推薦。通過分析用戶曾經(jīng)看過的電影，找出用戶喜歡的演員和導(dǎo)演，讓后推薦這些演員和導(dǎo)演的其他電影。

基于協(xié)同過濾的推薦。搭建產(chǎn)品相似性矩陣、用戶相似性矩陣，基于相似性進(jìn)行產(chǎn)品的推薦。

（七）客戶價(jià)值和分層

以業(yè)務(wù)需求為出發(fā)點(diǎn)，建立基于一定邏輯的、全面綜合的客戶價(jià)值衡量指標(biāo)體系。可能會(huì)包括以下一些維度，例如經(jīng)濟(jì)價(jià)值、成長(zhǎng)價(jià)值、潛力價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值、忠誠(chéng)價(jià)值、網(wǎng)絡(luò)價(jià)值、活躍價(jià)值、創(chuàng)新價(jià)值、穩(wěn)定價(jià)值等。

（八）客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

構(gòu)建客戶的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圈。例如，客戶交易圈（資金往來關(guān)系）、擔(dān)保圈（交叉擔(dān)保關(guān)系）、股東圈（小微工商信息）、商圈、同事圈、供應(yīng)鏈圈、家族圈等。

基于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，一方面識(shí)別核心關(guān)鍵客戶，基于核心客戶進(jìn)行產(chǎn)品的擴(kuò)散。另一方面，判斷客戶風(fēng)險(xiǎn)，防范風(fēng)險(xiǎn)在圈子內(nèi)擴(kuò)散。此外，還可以基于圈子識(shí)別潛在營(yíng)銷機(jī)會(huì)，向圈子向客戶進(jìn)行產(chǎn)品推薦、以及基于圈子進(jìn)行客戶管理。

（九）客戶行為軌跡

基于地址信息，例如POS刷卡地址、ATM取款地址、支行交互地址、手機(jī)銀行移動(dòng)地址，刻畫和勾勒客戶的行為軌跡。

基于客戶行為軌跡，可以了解客戶的生活圈、工作圈、消費(fèi)圈、社交圈等信息。在此基礎(chǔ)上，一方面，建立客戶的標(biāo)簽體系（興趣、消費(fèi)容量、品牌偏好等）。另外一方面，識(shí)別潛在高價(jià)值客戶。

（十）客戶情緒和文本分析

客戶的情緒更多的來自文本分析和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，通過分析詞性，來判斷客戶的情感偏向。

很多創(chuàng)業(yè)型公司都是通過爬蟲抓取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析和挖掘。例如，通過爬取微博文本，判斷用戶對(duì)金融產(chǎn)品的需求。例如，通過抓取全國(guó)法院的判決文書，判斷企業(yè)是否涉訴、是否存在法律風(fēng)險(xiǎn)、涉案金額多寡，是否屬于黑名單等。例如，通過抓取即時(shí)通訊的聊天記錄，判斷客戶是否是“羊毛黨”。例如，通過客戶的投訴文本記錄，判斷客戶滿意度的影響要素等。

（十一）客戶事件營(yíng)銷

事件營(yíng)銷，更像是一個(gè)規(guī)則觸發(fā)引擎，需要建立一個(gè)規(guī)則庫(kù)。一旦用戶的某個(gè)行為觸發(fā)了某個(gè)規(guī)則，銀行系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出標(biāo)準(zhǔn)的動(dòng)作，進(jìn)行客戶的提示和挽回。

常見的一些觸發(fā)規(guī)則，例如，客戶的理財(cái)產(chǎn)品到期、客戶賬戶存在大額資產(chǎn)變動(dòng)、客戶異地刷卡、客戶異常時(shí)間段刷卡等。

——來源：比格堆塔??作者：周學(xué)春

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