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

吳炬

【摘要】客服中心作為現(xiàn)代商業(yè)銀行服務(wù)客戶的重要窗口，具備扁平化、集約化的優(yōu)勢?？头行膮R集了大量的客戶信息，包括客戶需求、產(chǎn)品反饋、客戶意見等，如何深入挖掘這個(gè)信息富礦，支持客戶關(guān)系維護(hù)、產(chǎn)品營銷，是當(dāng)前客服中心業(yè)務(wù)拓展、轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵問題。大數(shù)據(jù)分析為客服中心“挖礦”提供了工具。

【關(guān)鍵詞】商業(yè)銀行;客服中心;大數(shù)據(jù)分析

當(dāng)今時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月益，云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)金融、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和發(fā)展。新技術(shù)的快速發(fā)展，給各行各業(yè)帶了巨大的挑戰(zhàn)與機(jī)遇?，F(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心作為維系客戶關(guān)系的重要平臺(tái)，本身就是一個(gè)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(chǔ)。開展大數(shù)據(jù)分析更是實(shí)現(xiàn)價(jià)值轉(zhuǎn)型、提升服務(wù)能力的重要渠道。

在當(dāng)前的技術(shù)創(chuàng)新、客服中心轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，面對(duì)新格局新形式，國內(nèi)商業(yè)銀行客服中心紛紛謀求轉(zhuǎn)型發(fā)展，客服中心如何在轉(zhuǎn)型過程中提升自身的運(yùn)營水平，為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，為企業(yè)創(chuàng)造更多的效益和價(jià)值，筆者認(rèn)為其中一項(xiàng)重點(diǎn)工作就是做好客服中心大數(shù)據(jù)的挖掘、分析、運(yùn)用。

一、什么是大數(shù)據(jù)

“大數(shù)據(jù)”一詞是在20世紀(jì)80年代提出來的，一直以來作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中“海量數(shù)據(jù)”的另一種表達(dá)，是計(jì)算機(jī)學(xué)科內(nèi)的專用詞匯。直到2008年，《Nature》出版了一期?？禕ig data》，基于多個(gè)學(xué)科系統(tǒng)介紹“大數(shù)據(jù)”的價(jià)值和所需解決的問題，“大數(shù)據(jù)”成為各學(xué)科的研究熱點(diǎn)，各行業(yè)爭相投入。2011年《Science》出版了《Dealing With Data》，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來。大數(shù)據(jù)指的是無法在一定時(shí)間內(nèi)使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫分析工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)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(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理，需要新處理模式才能提供更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程化能力。這是一項(xiàng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)，必須給予必要的重視。

認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)，要把握“資源、技術(shù)、應(yīng)用”三個(gè)層次。大數(shù)據(jù)具有體量大、結(jié)構(gòu)多樣、時(shí)效強(qiáng)等特征，處理大數(shù)據(jù)需采用新型計(jì)算架構(gòu)和智能算法等新技術(shù);大數(shù)據(jù)的應(yīng)用強(qiáng)調(diào)以新的理念應(yīng)用于輔助決策、發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)。因此說，大數(shù)據(jù)不僅“大”，而且“新”，是新資源、新工具和新應(yīng)用的綜合體。

二、數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)現(xiàn)代商業(yè)銀行的重要性

在國內(nèi)商業(yè)銀行積極推進(jìn)“二次轉(zhuǎn)型”改革的進(jìn)程中，各家機(jī)構(gòu)致力于提高核心競爭能力、防范業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，而強(qiáng)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的時(shí)效性及準(zhǔn)確性都是必由的路徑。利用現(xiàn)代管理信息系統(tǒng)對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)開展綜合分析，挖掘客戶的潛在價(jià)值。

現(xiàn)代商業(yè)銀行在生產(chǎn)運(yùn)營中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已成為其區(qū)別于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的最大生產(chǎn)要素之一，成為現(xiàn)代商業(yè)銀行的核心資產(chǎn)。對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理、運(yùn)用、挖掘，已成為現(xiàn)代銀行業(yè)加快創(chuàng)新、增強(qiáng)管理能力等業(yè)務(wù)的最重要手段。

將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)代商業(yè)的經(jīng)營不僅是技術(shù)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(shí)現(xiàn)更加智能的業(yè)務(wù)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(shí)現(xiàn)經(jīng)營資源優(yōu)化分配，并根據(jù)市場變化迅速調(diào)整，提高用戶體驗(yàn)及資金周轉(zhuǎn)率、利用率，從而獲取更高的利潤。

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于銀行產(chǎn)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(píng)分、甄別等應(yīng)用手段有非常重要的輔助決策價(jià)值。

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

國內(nèi)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(wǎng)絡(luò)在線、郵件、短信等多渠道為客戶提供7×24小時(shí)客戶服務(wù)。這些渠道拓展了服務(wù)領(lǐng)域，增強(qiáng)與客戶的交流互動(dòng)，提升了客戶的服務(wù)感受。

在具體的服務(wù)過程中，如話務(wù)接聽、外呼營銷、在線咨詢、問題求助、服務(wù)建議等。這些服務(wù)涉及的客戶類型眾多、需求眾多、業(yè)務(wù)面廣，構(gòu)成了結(jié)構(gòu)復(fù)雜的龐大數(shù)據(jù)。

而目前，絕大多數(shù)客服中心對(duì)數(shù)據(jù)使用仍處于基本的生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)使用上，限于接通率、來電接聽量等主要運(yùn)營指標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)注或座席時(shí)均接聽量、一次解決率等績效指標(biāo)考核。目前一般也只開展了例行的業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)字報(bào)告，尚沒有充分開展對(duì)客服中心大數(shù)據(jù)的挖掘、分析和運(yùn)用工作。因此盡早開啟對(duì)大數(shù)據(jù)資源的挖掘和運(yùn)用，將為今后的發(fā)展和市場開拓贏得先機(jī)。

四、客服中心大數(shù)據(jù)價(jià)值分析

（一）對(duì)客服中心運(yùn)營管理工作的決策指導(dǎo)?？头行脑谶\(yùn)行過程中，可通過建立客服生產(chǎn)、客戶服務(wù)方面的數(shù)據(jù)庫，開展大數(shù)據(jù)分析，掌握客戶服務(wù)、經(jīng)營規(guī)律，科學(xué)組織客服生產(chǎn)，為各層次客戶提供更多有針對(duì)性的服務(wù)，提升客服中心在客戶關(guān)系維護(hù)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(wù)水平、客戶滿意度這些核心指標(biāo)開展管理。但內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的深入挖掘還顯不足。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)客服中心運(yùn)營工作的精細(xì)化管理。舉例如下：

1.通過分析歷史接通率與人力排班的關(guān)系，可以掌握小到每分鐘，每個(gè)時(shí)段的業(yè)務(wù)量及人力排布，幫助生產(chǎn)管控人員科學(xué)合理調(diào)度人力，避免了人力浪費(fèi)又能精確管控接通率指標(biāo)。

2.如想對(duì)一次解決率狀況進(jìn)行分析，通過收集重復(fù)來電數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，剔除無效來電，按業(yè)務(wù)分類、業(yè)務(wù)子類精確定位重復(fù)來電的詳情和時(shí)長，從而獲悉到底是產(chǎn)品問題還是服務(wù)問題，再采取有針對(duì)性的措施解決問題。

3.客戶滿意度情況對(duì)客戶關(guān)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(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，去偽存真，從多個(gè)角度、維度分析客戶不滿意來電的成因，實(shí)現(xiàn)透過數(shù)據(jù)看本質(zhì)，找出相應(yīng)解決措施。

（二）通過挖掘潛在價(jià)值為企業(yè)創(chuàng)造效益。在以“客戶為中心，以市場為向?qū)А弊谥枷?，現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心如何推進(jìn)經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)型，為客戶提供高效優(yōu)質(zhì)服務(wù)的同時(shí)，創(chuàng)造更多的效益？本文認(rèn)為通過挖掘客服中心大數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以提供有價(jià)值的信息與決策指導(dǎo)。

1.科學(xué)定制業(yè)務(wù)類型，細(xì)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(huì)被如實(shí)記錄，這部分?jǐn)?shù)據(jù)不僅蘊(yùn)藏的信息量巨大，且其潛在價(jià)值值得重視和深度挖掘?？梢酝ㄟ^構(gòu)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(shù)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(duì)性、個(gè)性化的服務(wù)策略，改善客戶服務(wù)體驗(yàn)，促進(jìn)不同業(yè)務(wù)的分類解決及技術(shù)替代。

2.挖掘行為數(shù)據(jù)，打造符合客戶需求的銀行產(chǎn)品?，F(xiàn)代商業(yè)銀行要出售產(chǎn)品、銷售服務(wù)，必須有的放矢開展客戶需求分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)可對(duì)客戶行為分析方面應(yīng)用，通過分析銀行卡業(yè)務(wù)客戶來電信息，可以詳細(xì)了解客戶使用銀行卡最多的操作是什么;最關(guān)心的問題是什么;對(duì)于理財(cái)產(chǎn)品來電，可以了解客戶選擇理財(cái)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)是什么、關(guān)心的是什么，擔(dān)心的是什么，這些信息為改進(jìn)業(yè)務(wù)、改進(jìn)服務(wù)，提供滿足市場滿足客戶需求的產(chǎn)品提供重要的參考決策。通過這樣精準(zhǔn)的分析，可以為客戶提供精準(zhǔn)的產(chǎn)品、服務(wù)建議，形成了服務(wù)過程中營銷產(chǎn)品的效果。

3.充分利用大數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，為全行經(jīng)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(jìn)一步掌握客戶、市場需求，完善產(chǎn)品設(shè)計(jì)、完成客戶群體劃分、做好客戶背景分析、實(shí)現(xiàn)交叉銷售等市場分析行為。在此基礎(chǔ)上，可開展客戶流失分析、客戶信用評(píng)分、業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范應(yīng)用等多領(lǐng)域?？傊?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值就在于可以根據(jù)商業(yè)分析實(shí)現(xiàn)更加智能的業(yè)務(wù)決策，保障決策理性化和科學(xué)化，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中資源更優(yōu)化的分配，引導(dǎo)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(diào)整，提高用戶體驗(yàn)以及資金周轉(zhuǎn)率，以便獲取更高利潤。

五、如何實(shí)現(xiàn)客服中心大數(shù)據(jù)挖掘利用

對(duì)現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心而言，大數(shù)據(jù)分析運(yùn)用還是一項(xiàng)剛剛起步的系統(tǒng)性工程。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)涉及業(yè)務(wù)、系統(tǒng)、技術(shù)、人員等諸多因素，會(huì)面臨較多的問題與困難，可堅(jiān)持“邊建設(shè)邊運(yùn)用”“由內(nèi)而外”“由淺入深”循序漸進(jìn)的策略推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)和運(yùn)用。

（一）客服中心大數(shù)據(jù)的構(gòu)成。就現(xiàn)階段而言，商業(yè)銀行客服中心大數(shù)據(jù)構(gòu)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(nèi)部運(yùn)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(duì)語音信息的處理主要依靠客服人員按一定業(yè)務(wù)規(guī)則手動(dòng)記錄，這在一定程度上造成了部分信息的丟失。另外，因?yàn)檫@些龐大離散的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是在客服中心對(duì)外服務(wù)過程中產(chǎn)生的，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)重新加工處理后，才能成為有價(jià)值的信息。

（二）逐步構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)共享平臺(tái)。當(dāng)前，很多商業(yè)銀行客服中心的應(yīng)用系統(tǒng)以及商業(yè)銀行生產(chǎn)系統(tǒng)之間仍然是相互獨(dú)立的。在生產(chǎn)經(jīng)營中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度小，共享度過低，甚至客服中心無法調(diào)取客戶其他方面的數(shù)據(jù)。從著眼將來、著眼對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘和運(yùn)用來看，目前最需要的是構(gòu)建基于各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)之間可共享的數(shù)據(jù)倉庫與運(yùn)行平臺(tái)。要從數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)到運(yùn)行平臺(tái)搭建采用當(dāng)今云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析背景下的新理論、新技術(shù)和評(píng)價(jià)模型、使檢索更加便捷、計(jì)算更加高效、能夠?qū)σ纛l數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)基于內(nèi)容檢索和相似度檢索、概化和多維分析、分類和預(yù)測分析，支持對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。要達(dá)到上述要求，需要通過采用分層設(shè)計(jì)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，具體如下圖所示：

（三）建立專職大數(shù)據(jù)管理應(yīng)用部門。大數(shù)據(jù)對(duì)于現(xiàn)代商業(yè)銀行客服中心轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要性不言而喻，大數(shù)據(jù)技術(shù)是在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代催生的一項(xiàng)新興技術(shù)，具有原理新、架構(gòu)新、技術(shù)新的特征。對(duì)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(jì)工作，需要有專職機(jī)構(gòu)、專職人員負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)管理、挖掘、應(yīng)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(yùn)用部門。從組織架構(gòu)保證對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的重視，以及對(duì)研究成果投入生產(chǎn)運(yùn)用的客服工作新領(lǐng)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(zhuǎn)型升級(jí)的良好契機(jī)，通過數(shù)據(jù)分析推動(dòng)客服中心業(yè)務(wù)創(chuàng)新，形成客戶服務(wù)支持客戶營銷、產(chǎn)品創(chuàng)新的有效途徑。需要投入大量精力，從而逐步實(shí)現(xiàn)以分析技術(shù)的革新推動(dòng)客服業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。

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