現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心應用大數(shù)據(jù)分析的路徑研究

文/中國農業(yè)銀行成都客服分中心 吳炬

當今時代，互聯(lián)網技術日新月益，云計算、網絡金融、物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)等新技術的不斷涌現(xiàn)和發(fā)展。新技術的快速發(fā)展，給各行各業(yè)帶了巨大的挑戰(zhàn)與機遇?，F(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心作為維系客戶關系的重要平臺，本身就是一個巨大的數(shù)據(jù)倉庫，具備開展大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)基礎。開展大數(shù)據(jù)分析更是實現(xiàn)價值轉型、提升服務能力的重要渠道。

在當前的技術創(chuàng)新、客服中心轉型發(fā)展的關鍵節(jié)點。機遇與挑戰(zhàn)并存，面對新格局新形式，國內商業(yè)銀行客服中心紛紛謀求轉型發(fā)展，客服中心如何在轉型過程中提升自身的運營水平，為客戶提供更優(yōu)質的服務，為企業(yè)創(chuàng)造更多的效益和價值，筆者認為其中一項重點工作就是做好客服中心大數(shù)據(jù)的挖掘、分析、運用。

一、什么是大數(shù)據(jù)

“大數(shù)據(jù)”一詞是在20世紀80年代提出來的，一直以來作為數(shù)據(jù)挖掘技術中“海量數(shù)據(jù)”的另一種表達，是計算機學科內的專用詞匯。直到2008年，《Nature》出版了一期?？禕igdata》,基于多個學科系統(tǒng)介紹“大數(shù)據(jù)”的價值和所需解決的問題，“大數(shù)據(jù)”成為各學科的研究熱點，各行業(yè)爭相投入。2011年《Science》出版了《DealingWithData》,標志著大數(shù)據(jù)時代的到來。大數(shù)據(jù)指的是無法在一定時間內使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫分析工具對其內容進行獲取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。

大數(shù)據(jù)無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理，需要新處理模式才能提供更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程化能力。這是一項海量、高增長率和多樣化的信息資產，必須給予必要的重視。

認識大數(shù)據(jù)，要把握“資源、技術、應用”三個層次。大數(shù)據(jù)具有體量大、結構多樣、時效強等特征，處理大數(shù)據(jù)需采用新型計算架構和智能算法等新技術；大數(shù)據(jù)的應用強調以新的理念應用于輔助決策、發(fā)現(xiàn)新的商機。因此說，大數(shù)據(jù)不僅“大”，而且“新”，是新資源、新工具和新應用的綜合體。

二、數(shù)據(jù)資產對現(xiàn)代商業(yè)銀行的重要性

在國內商業(yè)銀行積極推進“二次轉型”改革的進程中，各家機構致力于提高核心競爭能力、防范業(yè)務風險，而強化業(yè)務數(shù)據(jù)的時效性及準確性都是必由的路徑。利用現(xiàn)代管理信息系統(tǒng)對生產經營數(shù)據(jù)開展綜合分析，挖掘客戶的潛在價值。

現(xiàn)代商業(yè)銀行在生產運營中，數(shù)據(jù)資產已成為其區(qū)別于傳統(tǒng)金融機構的最大生產要素之一，成為現(xiàn)代商業(yè)銀行的核心資產。對于數(shù)據(jù)資產的管理、運用、挖掘，已成為現(xiàn)代銀行業(yè)加快創(chuàng)新、增強管理能力等業(yè)務的最重要手段。

將大數(shù)據(jù)技術應用于現(xiàn)代商業(yè)的經營不僅是技術發(fā)展的需要，也是金融業(yè)提高自身盈利能力的需要。大數(shù)據(jù)可以使商業(yè)銀行實現(xiàn)更加智能的業(yè)務決策，讓決策的制定更加理性化和有根據(jù)。依靠前瞻決策，實現(xiàn)經營資源優(yōu)化分配，并根據(jù)市場變化迅速調整，提高用戶體驗及資金周轉率、利用率，從而獲取更高的利潤。

大數(shù)據(jù)挖掘技術對于銀行產品營銷、客戶群體劃分、背景分析、銷售市場分析行為，以及客戶流失分析、客戶信用評分、甄別等應用手段有非常重要的輔助決策價值。

三、現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心大數(shù)據(jù)的運用現(xiàn)狀

國內商業(yè)銀行目前已建立起了集中化、偏平化的客服中心，基本上都能通過電話、微信、網絡在線、郵件、短信等多渠道為客戶提供7×24小時客戶服務。這些渠道拓展了服務領域，增強與客戶的交流互動，提升了客戶的服務感受。

在具體的服務過程中，如話務接聽、外呼營銷、在線咨詢、問題求助、服務建議等。這些服務涉及的客戶類型眾多、需求眾多、業(yè)務面廣，構成了結構復雜的龐大數(shù)據(jù)。

而目前，絕大多數(shù)客服中心對數(shù)據(jù)使用仍處于基本的生產經營數(shù)據(jù)使用上，限于接通率、來電接聽量等主要運營指標數(shù)據(jù)關注或座席時均接聽量、一次解決率等績效指標考核。目前一般也只開展了例行的業(yè)務統(tǒng)計和數(shù)字報告，尚沒有充分開展對客服中心大數(shù)據(jù)的挖掘、分析和運用工作。因此盡早開啟對大數(shù)據(jù)資源的挖掘和運用，將為今后的發(fā)展和市場開拓贏得先機。

四、客服中心大數(shù)據(jù)價值分析

（一）對客服中心運營管理工作的決策指導。客服中心在運行過程中，可通過建立客服生產、客戶服務方面的數(shù)據(jù)庫，開展大數(shù)據(jù)分析，掌握客戶服務、經營規(guī)律，科學組織客服生產，為各層次客戶提供更多有針對性的服務，提升客服中心在客戶關系維護方面的專業(yè)化水平。目前，客服中心主要依托接通率、一次性解決率、20秒服務水平、客戶滿意度這些核心指標開展管理。但內部數(shù)據(jù)結構的深入挖掘還顯不足。借助大數(shù)據(jù)技術可以實現(xiàn)客服中心運營工作的精細化管理。舉例如下：

1.通過分析歷史接通率與人力排班的關系，可以掌握小到每分鐘，每個時段的業(yè)務量及人力排布，幫助生產管控人員科學合理調度人力，避免了人力浪費又能精確管控接通率指標。

2.如想對一次解決率狀況進行分析，通過收集重復來電數(shù)據(jù)，經過數(shù)據(jù)清洗，剔除無效來電，按業(yè)務分類、業(yè)務子類精確定位重復來電的詳情和時長，從而獲悉到底是產品問題還是服務問題，再采取有針對性的措施解決問題。

3.客戶滿意度情況對客戶關系維系十分重要，通過收集不滿意的客戶來電數(shù)據(jù)，再經過數(shù)據(jù)清洗，去偽存真，從多個角度、維度分析客戶不滿意來電的成因，實現(xiàn)透過數(shù)據(jù)看本質，找出相應解決措施。

（二）通過挖掘潛在價值為企業(yè)創(chuàng)造效益。在以“客戶為中心，以市場為向導”宗旨下，現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心如何推進經營模式的轉型，為客戶提供高效優(yōu)質服務的同時，創(chuàng)造更多的效益？本文認為通過挖掘客服中心大數(shù)據(jù)資產可以提供有價值的信息與決策指導。

1.科學定制業(yè)務類型，細化客戶分類。根據(jù)客服中心的工作流程，每一通客戶來電在解答過程中都會被如實記錄，這部分數(shù)據(jù)不僅蘊藏的信息量巨大，且其潛在價值值得重視和深度挖掘?？梢酝ㄟ^構建各種分析模型，深挖客戶來電背后的深層次原因。通過技術手段為客戶畫像，了解和掌握客戶來電需求及客戶分類，提出針對性、個性化的服務策略，改善客戶服務體驗，促進不同業(yè)務的分類解決及技術替代。

2.挖掘行為數(shù)據(jù)，打造符合客戶需求的銀行產品?，F(xiàn)代商業(yè)銀行要出售產品、銷售服務，必須有的放矢開展客戶需求分析。大數(shù)據(jù)技術可對客戶行為分析方面應用，通過分析銀行卡業(yè)務客戶來電信息，可以詳細了解客戶使用銀行卡最多的操作是什么；最關心的問題是什么；對于理財產品來電，可以了解客戶選擇理財產品標準是什么、關心的是什么，擔心的是什么，這些信息為改進業(yè)務、改進服務，提供滿足市場滿足客戶需求的產品提供重要的參考決策。通過這樣精準的分析，可以為客戶提供精準的產品、服務建議，形成了服務過程中營銷產品的效果。

3.充分利用大數(shù)據(jù)潛在價值，為全行經營決策提供支撐。利用大數(shù)據(jù)分析客戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、投訴數(shù)據(jù)，可以幫助商業(yè)銀行進一步掌握客戶、市場需求，完善產品設計、完成客戶群體劃分、做好客戶背景分析、實現(xiàn)交叉銷售等市場分析行為。在此基礎上，可開展客戶流失分析、客戶信用評分、業(yè)務風險防范應用等多領域?？傊當?shù)據(jù)資產的價值就在于可以根據(jù)商業(yè)分析實現(xiàn)更加智能的業(yè)務決策，保障決策理性化和科學化，從而實現(xiàn)生產過程中資源更優(yōu)化的分配，引導客服中心乃至商業(yè)銀行能夠根據(jù)市場變化迅速做出調整，提高用戶體驗以及資金周轉率，以便獲取更高利潤。

五、如何實現(xiàn)客服中心大數(shù)據(jù)挖掘利用

對現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心而言，大數(shù)據(jù)分析運用還是一項剛剛起步的系統(tǒng)性工程。由于大數(shù)據(jù)技術涉及業(yè)務、系統(tǒng)、技術、人員等諸多因素，會面臨較多的問題與困難，可堅持“邊建設邊運用”“由內而外”“由淺入深”循序漸進的策略推動大數(shù)據(jù)技術的學習和運用。

（一）客服中心大數(shù)據(jù)的構成。就現(xiàn)階段而言，商業(yè)銀行客服中心大數(shù)據(jù)構成主要包括以下幾類：客戶來電、外呼營銷、在線客服、微博微信、短信郵件以及內部運營管理數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括語音數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)。其中語音數(shù)據(jù)量最大，也是客服中心主要的數(shù)據(jù)源，目前對語音信息的處理主要依靠客服人員按一定業(yè)務規(guī)則手動記錄，這在一定程度上造成了部分信息的丟失。另外，因為這些龐大離散的非結構化數(shù)據(jù)是在客服中心對外服務過程中產生的，數(shù)據(jù)結構不統(tǒng)一，缺乏有效的分解數(shù)據(jù)，目前還無法直接用于大數(shù)據(jù)分析挖掘，需要借助先進大數(shù)據(jù)技術重新加工處理后，才能成為有價值的信息。

（二）逐步構建完善的大數(shù)據(jù)共享平臺。當前，很多商業(yè)銀行客服中心的應用系統(tǒng)以及商業(yè)銀行生產系統(tǒng)之間仍然是相互獨立的。在生產經營中產生的數(shù)據(jù)關聯(lián)度小，共享度過低，甚至客服中心無法調取客戶其他方面的數(shù)據(jù)。從著眼將來、著眼對大數(shù)據(jù)價值的挖掘和運用來看，目前最需要的是構建基于各個應用系統(tǒng)之間可共享的數(shù)據(jù)倉庫與運行平臺。要從數(shù)據(jù)庫設計到運行平臺搭建采用當今云計算、大數(shù)據(jù)分析背景下的新理論、新技術和評價模型、使檢索更加便捷、計算更加高效、能夠對音頻數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)基于內容檢索和相似度檢索、概化和多維分析、分類和預測分析，支持對復雜數(shù)據(jù)進行挖掘。要達到上述要求，需要通過采用分層設計技術來實現(xiàn)，具體如下圖所示：

（三）建立專職大數(shù)據(jù)管理應用部門。大數(shù)據(jù)對于現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心轉型發(fā)展的重要性不言而喻，大數(shù)據(jù)技術是在互聯(lián)網時代催生的一項新興技術，具有原理新、架構新、技術新的特征。對于大數(shù)據(jù)資源的開發(fā)利用不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)搜集和統(tǒng)計工作，需要有專職機構、專職人員負責大數(shù)據(jù)管理、挖掘、應用。建議現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心成立大數(shù)據(jù)分析研究運用部門。從組織架構保證對大數(shù)據(jù)價值挖掘的重視，以及對研究成果投入生產運用的客服工作新領域的開拓創(chuàng)新。

大數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心轉型升級的良好契機，通過數(shù)據(jù)分析推動客服中心業(yè)務創(chuàng)新，形成客戶服務支持客戶營銷、產品創(chuàng)新的有效途徑。需要投入大量精力，從而逐步實現(xiàn)以分析技術的革新推動客服業(yè)務的創(chuàng)新發(fā)展。