基于人工智能技術(shù)的農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)

張敏

（帝國(guó)理工學(xué)院，英國(guó) 倫敦 SW72AZ）

0 引 言

隨著信息科技時(shí)代的蓬勃發(fā)展，“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”也為農(nóng)村商業(yè)銀行帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新機(jī)遇。在此之前，基于科技發(fā)展的新型金融服務(wù)給農(nóng)村商業(yè)銀行的傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)理念和模式不斷施加壓力，導(dǎo)致各地方的農(nóng)村商業(yè)銀行面臨嚴(yán)峻的生存環(huán)境挑戰(zhàn)。因此，農(nóng)村商業(yè)銀行亟需積極面對(duì)挑戰(zhàn)，轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略，拓展銀行服務(wù)于新時(shí)代“三農(nóng)”的多方面業(yè)務(wù)。為了提高內(nèi)部組織運(yùn)轉(zhuǎn)效率，提升客戶服務(wù)質(zhì)量，農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)該借助科技優(yōu)勢(shì)，利用大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)，助力互聯(lián)網(wǎng)金融中的“三農(nóng)”服務(wù)、農(nóng)村以及中小企業(yè)的“普惠金融”落實(shí)以及農(nóng)村“精準(zhǔn)扶貧”計(jì)劃的實(shí)施等。針對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行以客戶為中心的業(yè)務(wù)特性，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）的建立能夠更高效科學(xué)地指導(dǎo)農(nóng)商銀行各業(yè)務(wù)部門(mén)分析、總結(jié)客戶需求。并且，農(nóng)商銀行的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)能夠?yàn)樘峁﹤€(gè)性化的客戶服務(wù)構(gòu)建信息基礎(chǔ)，從而提高客戶滿意度，保持客戶忠誠(chéng)的穩(wěn)定水平。本文將介紹人工智能技術(shù)在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)基礎(chǔ)上的設(shè)計(jì)與示范，為農(nóng)村商業(yè)銀行建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)提供技術(shù)應(yīng)用思路。

1 目的和意義

通過(guò)深入理解客戶關(guān)系管理系統(tǒng)基本架構(gòu)以及人工智能技術(shù)中文本挖掘技術(shù)、聚類(lèi)模型算法和分類(lèi)模型算法的應(yīng)用，本文將探討與農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理體系相適應(yīng)的智能客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，推動(dòng)銀行的客戶服務(wù)體系高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

在研究智能客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的過(guò)程中，主要目標(biāo)為借助人工智能科技和結(jié)構(gòu)化的客戶關(guān)系管理功能，描述與演示農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)如何高效地處理客戶信息，模擬客戶關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)以及提供定制化的金融產(chǎn)品。

首先，農(nóng)商銀行客戶關(guān)系管理體系要求建立相對(duì)完善的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，為客戶信息數(shù)據(jù)的匯總和更新提供系統(tǒng)化、自動(dòng)化、流程化的操作平臺(tái)，減少人工成本并且降低人工操作風(fēng)險(xiǎn)。其次，銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)通過(guò)對(duì)客戶數(shù)據(jù)的自主分析，可以合理的分配銀行內(nèi)的有效資源。其中，文本挖掘技術(shù)可以應(yīng)用于自動(dòng)抓取、轉(zhuǎn)換客戶的文本特征，有效地支持客戶建檔等功能。之后，聚類(lèi)模型可以根據(jù)客戶特征的集群模擬將客戶分類(lèi)。另外，人工智能中的分類(lèi)模型算法能夠幫助銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)預(yù)測(cè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)、流失風(fēng)險(xiǎn)以及為客戶提供合適的金融產(chǎn)品?；诖罅靠蛻魯?shù)據(jù)分析的人工智能技術(shù)的應(yīng)用附加在銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，將為銀行客戶服務(wù)的改進(jìn)、提升針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)的服務(wù)質(zhì)量，提供有效的決策支持。

2 農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)

2.1 關(guān)鍵技術(shù)

2.1.1 文本挖掘

文本挖掘技術(shù)主要目的是從冗雜的句段式信息中，提取關(guān)鍵的信息，縮短文檔文本的處理時(shí)間，并且統(tǒng)一化、結(jié)構(gòu)化的將各項(xiàng)信息儲(chǔ)存在對(duì)應(yīng)的特征屬性下。在銀行的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，文本挖掘技術(shù)將無(wú)結(jié)構(gòu)的客戶信息按照既定的客戶特征項(xiàng)目提取、存儲(chǔ)，形成在數(shù)據(jù)庫(kù)中可自由調(diào)用、更新、刪除的數(shù)據(jù)關(guān)系表結(jié)構(gòu)。如圖1所示，客戶的屬性特征從文本句子中被提取，填入相應(yīng)的特征列表。例如，文本挖掘技術(shù)可以從第一個(gè)斷句中提取該客戶的姓名和年齡信息。第二個(gè)斷句中，“老師”可以匹配到“教育類(lèi)”行業(yè)的職業(yè)選項(xiàng)。最后，從“沒(méi)有什么風(fēng)險(xiǎn)有固定利息”的描述中，文本挖掘技術(shù)可以將該客戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好定位為“低風(fēng)險(xiǎn)低收益”，即對(duì)應(yīng)“保守型”或“謹(jǐn)慎型”的風(fēng)險(xiǎn)偏好類(lèi)別。

圖1 文本挖掘客戶特征信息

2.1.2 聚類(lèi)k-means

聚類(lèi)分析是將數(shù)據(jù)根據(jù)自身特征歸類(lèi)到不同的簇或類(lèi)，并且同一簇中的數(shù)據(jù)極為相似，相反，簇與簇之間的特征差異性極大。K-means 方法作為聚類(lèi)分析方法之一，是通過(guò)迭代求解得出聚類(lèi)中心局部最優(yōu)的方法。該方法的步驟為，客戶數(shù)據(jù)被分為份，并且隨機(jī)選擇個(gè)客戶對(duì)象初始化為聚類(lèi)中心=，…，a。如下文公式所示，計(jì)算每個(gè)客戶數(shù)據(jù)樣本到聚類(lèi)中心的距離，并且將該客戶數(shù)據(jù)樣本分到距離最短的聚類(lèi)中心相對(duì)應(yīng)的類(lèi)中。重新計(jì)算每個(gè)聚類(lèi)類(lèi)別的聚類(lèi)中心。重復(fù)前兩步，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。根據(jù)k-means方法，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)可以將客戶特征合理地分類(lèi)標(biāo)記，幫助業(yè)務(wù)人員減少處理多維度的客戶特征分類(lèi)的成本。

2.1.3 隨機(jī)森林

隨機(jī)森林中包含多個(gè)決策樹(shù)并把決策樹(shù)中預(yù)測(cè)的輸出類(lèi)別的眾數(shù)作為最終的分類(lèi)結(jié)果。每個(gè)決策樹(shù)隨機(jī)選擇個(gè)特征（其中遠(yuǎn)小于客戶特征總數(shù)），決策樹(shù)將模擬最優(yōu)化的分裂方式，使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)的結(jié)果是基于隨機(jī)選擇的特征確定的。違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、客戶流失預(yù)警、金融產(chǎn)品智能推薦都可以由隨機(jī)森林學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)。以表格1 中某一客戶的特征為例，隨機(jī)森林將根據(jù)該客戶各個(gè)特征值判斷不同的應(yīng)用結(jié)果。假設(shè)三個(gè)隨機(jī)森林模型中分別包含三個(gè)獨(dú)立的決策樹(shù)，并且決策樹(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練已經(jīng)得到最優(yōu)化的分裂模式，決策樹(shù)分別隨機(jī)選取兩個(gè)特征進(jìn)行判斷，如圖2、圖3、圖4所示。

表1 某客戶特征示例

如圖2所示，在通過(guò)隨機(jī)森林判斷客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，假設(shè)隨機(jī)森林模型選取“經(jīng)營(yíng)注冊(cè)”“社會(huì)輿情”“履約能力”“股東結(jié)構(gòu)”四個(gè)主要特征來(lái)判斷是否發(fā)出“預(yù)警”結(jié)果。圖2中左邊的決策樹(shù)首先判斷“經(jīng)營(yíng)注冊(cè)”特征的值是否異常。該客戶示例中“經(jīng)營(yíng)注冊(cè)”的值為“異常”，則該決策樹(shù)將結(jié)果判斷為“預(yù)警”，反之，則繼續(xù)判斷“社會(huì)輿情”的特征為“正面”或“負(fù)面”。圖2中中間的決策樹(shù)首先確定客戶的“履約能力”特征是否異常。該示例中，在“履約能力”為“正?！钡那闆r下，“股東結(jié)構(gòu)”也為“正?！保虼?，該決策樹(shù)根據(jù)這兩項(xiàng)特征判斷該客戶違約情況為“無(wú)風(fēng)險(xiǎn)”。圖2中右邊的決策樹(shù)在得到“履約能力”為“正?！敝?，通過(guò)判斷“經(jīng)營(yíng)注冊(cè)”特征為“異常”，得到該客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)需要被“預(yù)警”的結(jié)果。結(jié)合三個(gè)決策樹(shù)的得出的結(jié)果，選擇相同結(jié)果最多的預(yù)測(cè)作為該隨機(jī)森林模型的最終結(jié)果，即“預(yù)警”結(jié)果。

圖2 違約風(fēng)險(xiǎn)隨機(jī)森林預(yù)警示范

隨機(jī)森林模型在客戶流失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警應(yīng)用中的預(yù)測(cè)模擬如圖3所示。假設(shè)該模型隨機(jī)選取“資產(chǎn)情況”“交易活躍度”“手機(jī)銀行活躍度”“柜臺(tái)大額交易”四項(xiàng)客戶特征。圖3中左邊的決策樹(shù)首先判斷“資產(chǎn)情況”為“異?！保S即得到客戶流失風(fēng)險(xiǎn)“預(yù)警”的預(yù)測(cè)結(jié)果。圖3中間的決策樹(shù)在得到“手機(jī)銀行活躍度”為“正?！钡那闆r下，根據(jù)“柜臺(tái)大額交易”的值為“正?！保贸鲈摽蛻裟壳盁o(wú)流失風(fēng)險(xiǎn)。圖3右邊的決策樹(shù)根據(jù)“手機(jī)銀行活躍度”和“交易活躍度”皆為“正?！钡那闆r下，得到“無(wú)風(fēng)險(xiǎn)”的客戶流失判斷。最終，三個(gè)決策樹(shù)判斷相同結(jié)果最多的是“無(wú)風(fēng)險(xiǎn)”，即該隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)該客戶無(wú)流失風(fēng)險(xiǎn)。

圖3 客戶流失隨機(jī)森林預(yù)警示范

在金融產(chǎn)品的智能推薦應(yīng)用中，隨機(jī)森林模型選取“風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力”“信用評(píng)級(jí)”“違約次數(shù)”和“客戶偏好”四項(xiàng)特征。圖4左邊的決策樹(shù)首先判斷該客戶“風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力”特征為“低”，則得出應(yīng)該向該客戶推薦“低風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品”。圖4中間的決策樹(shù)在得到“違約次數(shù)”為“正常”的情況下，判斷“客戶偏好”為“激進(jìn)”，隨即得出推薦“高風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品”的預(yù)測(cè)結(jié)果。圖4右邊的決策樹(shù)在“客戶偏好”為“激進(jìn)”的前提下，根據(jù)“信用評(píng)級(jí)”為“低”能夠得出預(yù)測(cè)結(jié)果為“低風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品”。最后，該隨機(jī)森林模型通過(guò)這三個(gè)決策樹(shù)的選舉，為該客戶推薦“低風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品”。

圖4 金融產(chǎn)品智能推薦隨機(jī)森林示范預(yù)警

2.1.4 客戶關(guān)系管理系統(tǒng)主要框架

該客戶關(guān)系管理系統(tǒng)框架主要包含MyBatis 框架、J2EE、ILOG JRules 流程引擎、SpringMVC 用戶登錄管理。

首先，MyBatis 框架是一個(gè)持久層框架，允許業(yè)務(wù)人員靈活配置SQL，通過(guò)簡(jiǎn)單編寫(xiě)SQL 語(yǔ)句就能完成對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作。其次，基于J2EE 標(biāo)準(zhǔn)的Web 應(yīng)用框架提供合理的分層結(jié)構(gòu)、豐富的資源庫(kù)、復(fù)用性強(qiáng)的設(shè)計(jì)模式，可以提供具備安全、穩(wěn)定、性能穩(wěn)健特性的框架。通過(guò)規(guī)范開(kāi)發(fā)過(guò)程，能夠縮短軟件開(kāi)發(fā)周期，對(duì)大型企業(yè)級(jí)軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行有效管理。另外，ILOG JRules 業(yè)務(wù)規(guī)則管理系統(tǒng)提供高效編寫(xiě)與修改、快速部署和管理業(yè)務(wù)規(guī)則等系統(tǒng)化的業(yè)務(wù)功能。各項(xiàng)業(yè)務(wù)工作在業(yè)務(wù)流程中可以被及時(shí)報(bào)告反饋，系統(tǒng)將對(duì)業(yè)務(wù)工作流程進(jìn)行規(guī)范化管理，提高工作流程管理與監(jiān)督效率。最后，SpringMVC 框架用于實(shí)現(xiàn)基于角色和流程的用戶權(quán)限控制?；诮巧挠脩魴?quán)限控制限制了不同類(lèi)別用戶可進(jìn)入資源的權(quán)限?；诹鞒痰挠脩魴?quán)限控制限制了在工作流程中，各工作項(xiàng)目需要嚴(yán)格按照相應(yīng)流程順序執(zhí)行，各工作項(xiàng)目之間不允許隨意變動(dòng)、穿插。

2.2 需求分析

基于農(nóng)村商業(yè)銀行面向客戶的服務(wù)業(yè)務(wù)以及客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的特征，農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)可主要?jiǎng)澐譃槲孱?lèi)，包括客戶數(shù)據(jù)采集、客戶歸類(lèi)、客戶分析、客戶營(yíng)銷(xiāo)維護(hù)、績(jī)效考核。

2.2.1 客戶數(shù)據(jù)采集

客戶數(shù)據(jù)采集主要通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)員或客戶本人進(jìn)行客戶類(lèi)型建檔來(lái)完成，其中包含“農(nóng)牧戶建檔管理”“城鎮(zhèn)居民建檔管理”“個(gè)體工商戶建檔管理”以及“企業(yè)建檔管理”。各類(lèi)客戶檔案中的項(xiàng)目應(yīng)包含客戶的姓名、年齡、聯(lián)系方式、職業(yè)、月收入、學(xué)歷、婚姻狀況、貸款情況、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，由客戶關(guān)系管理系統(tǒng)自動(dòng)標(biāo)注的項(xiàng)目應(yīng)包含違約次數(shù)、行內(nèi)可用資產(chǎn)數(shù)額、信用評(píng)級(jí)。其他行內(nèi)已有的未建檔的客戶數(shù)據(jù)也將統(tǒng)一存儲(chǔ)調(diào)用。未建檔數(shù)據(jù)在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中將使用文本挖掘技術(shù)統(tǒng)一格式化抓取并分類(lèi)存儲(chǔ)。主要項(xiàng)目對(duì)應(yīng)可取值如表2所示。

表2 主要項(xiàng)目對(duì)應(yīng)可儲(chǔ)存值

2.2.2 客戶歸類(lèi)

農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中將包含5 類(lèi)主要客戶類(lèi)型，包括私人銀行客戶、財(cái)富客戶、優(yōu)質(zhì)客戶、成長(zhǎng)客戶以及普通客戶。除私人銀行客戶和財(cái)富客戶需要以正式的資產(chǎn)投資規(guī)劃委托合同界定外，其他三類(lèi)農(nóng)村商業(yè)銀行客戶類(lèi)型在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中主要根據(jù)行內(nèi)可用資產(chǎn)數(shù)額、學(xué)歷水平、信用評(píng)級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力進(jìn)行界定。其中，聚類(lèi)K-means可以將未標(biāo)記客戶類(lèi)型的客戶特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行集群分類(lèi)?？蛻纛?lèi)型將在客戶信息建檔成功之后，作為獨(dú)立的客戶特征附加在對(duì)應(yīng)的客戶個(gè)體中。

2.2.3 客戶分析

客戶畫(huà)像：客戶分析模塊首先要求客戶關(guān)系管理系統(tǒng)提供全方位的客戶畫(huà)像?？蛻舢?huà)像提取多維度的特征標(biāo)簽，細(xì)致地描述了客戶的交易行為偏好、信用評(píng)級(jí)、客戶價(jià)值等，并且以百分比的形式定義并記錄客戶的忠誠(chéng)度和貢獻(xiàn)度。

潛在客戶挖掘：潛在客戶生命周期的轉(zhuǎn)化功能可以精準(zhǔn)定位和推薦潛在的客戶名單。潛在客戶名單的來(lái)源主要有：已有企業(yè)客戶的交易鏈網(wǎng)絡(luò)、已有企業(yè)客戶的資金轉(zhuǎn)換網(wǎng)、已有個(gè)人客戶的公共社交網(wǎng)絡(luò)、已有個(gè)人客戶的公開(kāi)工商管理注冊(cè)報(bào)告。

企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建立：企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)將整合企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)信息，幫助業(yè)務(wù)人員更全面的對(duì)企業(yè)客戶做出準(zhǔn)確的定位評(píng)估，包括抵押擔(dān)保、企業(yè)“上游”供應(yīng)鏈和“下游”貿(mào)易網(wǎng)、投資信息以及工商司法環(huán)境的資訊。

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警評(píng)估：及時(shí)捕捉、分析、評(píng)估客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)能夠幫助客戶和銀行內(nèi)部快速采取合適的應(yīng)對(duì)措施，減少不必要的損失。違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)需要根據(jù)銀行內(nèi)已有的風(fēng)險(xiǎn)防范制度來(lái)制定，主要包括行業(yè)政策變動(dòng)、應(yīng)急事件啟動(dòng)、金融產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)、客戶工商注冊(cè)狀態(tài)變動(dòng)、客戶負(fù)面輿情、客戶履約能力以及其他利益相關(guān)者的特殊狀況。隨機(jī)森林模型可以結(jié)合行內(nèi)已記錄的客戶特征，學(xué)習(xí)有過(guò)違約行為和信用良好的客戶特征，預(yù)測(cè)計(jì)算客戶違約的概率。除此之外，客戶流失預(yù)警也是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊中需要業(yè)務(wù)人員重點(diǎn)關(guān)注的，該預(yù)警項(xiàng)目可以幫助業(yè)務(wù)人員及時(shí)制定客戶管理方案，通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)挽回客戶?？蛻袅魇ьA(yù)警主要指標(biāo)包括資產(chǎn)情況、交易金額、交易活躍度、手機(jī)銀行活躍度、柜臺(tái)大額交易等。隨機(jī)森林將學(xué)習(xí)活躍客戶和靜默客戶的行為特征來(lái)預(yù)測(cè)客戶流失的可能性

2.2.4 客戶營(yíng)銷(xiāo)維護(hù)

客戶服務(wù)管理：客戶服務(wù)管理模塊主要為客戶提供互動(dòng)渠道，包括禮品信息推送、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)推送以及客戶投訴與建議反饋通道。其中，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)將根據(jù)客戶特征畫(huà)像定制個(gè)性化的信息推送。

營(yíng)銷(xiāo)管理：營(yíng)銷(xiāo)管理模塊需要根據(jù)客戶群組定位，智能化地推薦金融產(chǎn)品。首先，大眾化的金融產(chǎn)品推薦需要展示在金融產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)界面的中心位置，其中包括近期熱門(mén)產(chǎn)品、理財(cái)師精品推薦等。其次，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖規(guī)則，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)可以根據(jù)客戶現(xiàn)持有產(chǎn)品的特征，提出符合客戶風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力的產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)建議。最后，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)可以根據(jù)客戶畫(huà)像、客戶類(lèi)型以及客戶偏好，學(xué)習(xí)客戶特征并使用隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)合適的金融產(chǎn)品，為客戶提供個(gè)性化的金融產(chǎn)品推薦。

普惠金融專(zhuān)項(xiàng)申請(qǐng)：該項(xiàng)申請(qǐng)渠道主要是針對(duì)在鄉(xiāng)鎮(zhèn)小微型企業(yè)經(jīng)營(yíng)不善的狀況下，為企業(yè)提供合理有效的幫扶方案。企業(yè)可以在客戶端的普惠金融專(zhuān)項(xiàng)中提交申請(qǐng)，并提交企業(yè)相關(guān)證明材料以及經(jīng)營(yíng)情況說(shuō)明。業(yè)務(wù)人員在收到線上專(zhuān)項(xiàng)申請(qǐng)之后，可以進(jìn)行線上線下的資格審核，并在系統(tǒng)上實(shí)時(shí)更新審核進(jìn)度。審核通過(guò)之后，業(yè)務(wù)人員可以通過(guò)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)向企業(yè)提供定制化的幫扶服務(wù)項(xiàng)目。

精準(zhǔn)扶貧通道：該項(xiàng)申請(qǐng)通道主要針對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中符合國(guó)家政策規(guī)定的貧困人員，為貧困人員提供幫扶支持。該通道主要用于公示精準(zhǔn)扶貧項(xiàng)目相關(guān)的信息以及行內(nèi)對(duì)該項(xiàng)目的推動(dòng)進(jìn)展，并且公示與精準(zhǔn)扶貧相關(guān)的工作人員聯(lián)系方式。

銷(xiāo)售管理：業(yè)務(wù)人員可以通過(guò)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和潛在客戶名單發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)信息，并且由客戶關(guān)系管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)發(fā)送消息推送。

2.2.5 績(jī)效考核

績(jī)效考核是客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中面向業(yè)務(wù)人員的功能。該功能將記錄業(yè)務(wù)人員成功獲客的數(shù)量以及金融產(chǎn)品銷(xiāo)售金額。當(dāng)業(yè)務(wù)人員所分管的客戶中出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)也將記錄業(yè)務(wù)人員采取的風(fēng)險(xiǎn)防范和處理措施，并根據(jù)客戶反饋結(jié)果以及損失程度標(biāo)記處理成果得分。最后，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)將綜合分析以上指標(biāo)并給出績(jī)效考核建議。

2.3 農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.3.1 客戶關(guān)系管理系統(tǒng)功能展示

根據(jù)之前的介紹，農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的功能主要包含五類(lèi)，客戶信息歸檔、客戶分類(lèi)、客戶分析、客戶營(yíng)銷(xiāo)以及業(yè)務(wù)人員業(yè)績(jī)考核。其中，除了正常的客戶關(guān)系管理流程是基于客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的流程塊來(lái)建立的以外，客戶信息歸檔功能利用了文本挖掘技術(shù)，客戶分類(lèi)功能將由聚類(lèi)分析算法自動(dòng)生成，客戶分析功能中的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和客戶營(yíng)銷(xiāo)功能中的金融產(chǎn)品智能推薦由隨機(jī)森林模型來(lái)訓(xùn)練預(yù)測(cè)。該客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的功能整體展示如圖5所示。

圖5 農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)功能展示

2.3.2 客戶關(guān)系管理系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

以農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的功能項(xiàng)目為基礎(chǔ)，初步設(shè)計(jì)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的架構(gòu)主要包含表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)庫(kù)、運(yùn)行環(huán)境。系統(tǒng)架構(gòu)關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)如圖6所示。獨(dú)立服務(wù)器、第三方虛擬機(jī)和Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)分別構(gòu)成運(yùn)行環(huán)境層和數(shù)據(jù)庫(kù)層。數(shù)據(jù)層包含讀寫(xiě)數(shù)據(jù)、自定義函數(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)緩存管理五個(gè)層級(jí)功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、并行操作、恢復(fù)等功能，保證數(shù)據(jù)庫(kù)管理和數(shù)據(jù)庫(kù)安全。業(yè)務(wù)層包含歷史數(shù)據(jù)分析、用戶權(quán)限管理、流程管理、內(nèi)容管理、系統(tǒng)操作日志記錄、文本挖掘、聚類(lèi)分析、隨機(jī)森林分類(lèi)模型的嵌入，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)后臺(tái)操作功能。平臺(tái)架構(gòu)在表現(xiàn)層中，支持基礎(chǔ)信息管理、用戶登錄管理、流程任務(wù)管理、智能推送管理、指標(biāo)預(yù)警管理五項(xiàng)平臺(tái)前端功能，為平臺(tái)用戶提供豐富的客戶關(guān)系管理工具。

圖6 農(nóng)村商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.3.3 客戶關(guān)系管理系統(tǒng)功能界面設(shè)計(jì)

客戶信息界面設(shè)計(jì)：客戶信息界面設(shè)計(jì)包含人工輸入和自動(dòng)生成的各項(xiàng)特征，如圖7所示。其中，人工輸入特征可以在客戶信息輸入界面中被“重置”和“提交”，并且人工輸入客戶姓名之后可以通過(guò)點(diǎn)擊“查詢”按鈕得到該客戶的其他相關(guān)信息。在人工輸入信息的模塊下方，經(jīng)過(guò)“查詢”的客戶交易信息被逐條展示，交易記錄包含“交易編號(hào)”“產(chǎn)品編號(hào)”“交易金額CNY”“交易歷史次數(shù)”“買(mǎi)入時(shí)間”“到期時(shí)間”和“經(jīng)辦人工號(hào)”。另外，該客戶購(gòu)買(mǎi)全部產(chǎn)品的累計(jì)盈虧曲線也被展示在交易記錄的下方。其他自動(dòng)生成的客戶特征，包括“違約次數(shù)”“行內(nèi)可用資產(chǎn)數(shù)額”“信用評(píng)級(jí)”以及自動(dòng)化客戶分類(lèi)結(jié)果的“客戶類(lèi)型”，展示在界面的右下方。除了該客戶信息檔案可以在該界面中被“修改”或“刪除”之外，新的客戶檔案也可以通過(guò)點(diǎn)擊“增加”按鈕之后，跳轉(zhuǎn)到新的客戶信息輸入界面被建立。

圖7 客戶信息界面設(shè)計(jì)

客戶分析界面設(shè)計(jì)：客戶分析界面設(shè)計(jì)以企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模塊為例，如圖8所示，界面上方顯示客戶分析四項(xiàng)基本功能的選項(xiàng)卡。圖8是以客戶“X 乳制品加工工廠”為例展示的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中“企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”功能的界面。其中，以“X 乳制品加工工廠”為中心，左側(cè)是與該客戶關(guān)聯(lián)的“上游”供應(yīng)鏈企業(yè)列表，右側(cè)是與該客戶合作的“下游”貿(mào)易企業(yè)列表。另外，該客戶的抵押信息和投資信息可以通過(guò)分別點(diǎn)擊對(duì)應(yīng)按鈕，跳轉(zhuǎn)到相應(yīng)的信息頁(yè)面來(lái)查看。整體界面的最右側(cè)列舉最新的客戶企業(yè)所在行業(yè)的相關(guān)資訊，為業(yè)務(wù)人員就目前營(yíng)商環(huán)境的政策發(fā)展提供參考。

圖8 企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)界面設(shè)計(jì)

流程任務(wù)功能界面設(shè)計(jì)：在本文設(shè)計(jì)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，大部分功能涉及流程任務(wù)的處理。以“普惠金融專(zhuān)項(xiàng)申請(qǐng)”為例，該功能涉及兩個(gè)主要的用戶界面，包含“專(zhuān)項(xiàng)申請(qǐng)?zhí)顚?xiě)”（圖9左）和“專(zhuān)項(xiàng)審批進(jìn)程”（圖9右）。其中，“專(zhuān)項(xiàng)申請(qǐng)?zhí)顚?xiě)”界面需要申請(qǐng)人填寫(xiě)申請(qǐng)人“名稱(chēng)”，選擇申請(qǐng)人所屬的普惠金融服務(wù)對(duì)象的“對(duì)象類(lèi)別”，輸入必要的“情況簡(jiǎn)述”并且選擇銀行可提供的“普惠專(zhuān)項(xiàng)申請(qǐng)類(lèi)別”服務(wù)。另外，需要提交的證件以及其他審核材料需要被掃描上傳到該系統(tǒng)界面中?？蛻艨梢栽谠摻缑嫦螺d查看 “審核材料清單”，以便上傳齊全有效的申請(qǐng)材料。在提交申請(qǐng)之后，客戶可以在“專(zhuān)項(xiàng)審批進(jìn)程”界面中追蹤審批狀態(tài)，并且及時(shí)下載查看審核建議。根據(jù)審核建議完善補(bǔ)充的材料文件可以直接在該界面上傳提交。審批完成之后，客戶如果需要復(fù)議審批結(jié)果，在該界面填寫(xiě)“復(fù)議申請(qǐng)說(shuō)明”之后，提交復(fù)議即可。

圖9 普惠金融專(zhuān)項(xiàng)申請(qǐng)界面設(shè)計(jì)

3 結(jié) 論

本文通過(guò)對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行發(fā)展現(xiàn)狀的觀察和分析，提出客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的建立將幫助農(nóng)村商業(yè)銀行加強(qiáng)與客戶之間的聯(lián)系。通過(guò)深入研究客戶個(gè)體特征以及社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，為農(nóng)村商業(yè)銀行提升服務(wù)質(zhì)量，提高客戶關(guān)系管理效率，積極采取經(jīng)營(yíng)理念和模式轉(zhuǎn)型措施奠定基礎(chǔ)。其中，新興的人工智能技術(shù)也被應(yīng)用在客戶關(guān)系管理的幾項(xiàng)功能模塊中。文本挖掘技術(shù)能夠幫助業(yè)務(wù)人員高效地提取客戶信息，并統(tǒng)一存檔，以便建立客戶關(guān)系列表。聚類(lèi)分析技術(shù)可以根據(jù)客戶特征對(duì)客戶在行內(nèi)的客戶定位進(jìn)行評(píng)估，為后續(xù)定制化的服務(wù)提供準(zhǔn)備。各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制和金融產(chǎn)品的智能推薦可以依賴可靠的隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，幫助業(yè)務(wù)人員及時(shí)地化解風(fēng)險(xiǎn)事件并抓住潛在商機(jī)?；谵r(nóng)村商業(yè)銀行的傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)務(wù)項(xiàng)目，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的主要需求包括客戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的錄入，根據(jù)客戶特征標(biāo)記客戶類(lèi)型，分析客戶保證客戶的貢獻(xiàn)度和忠誠(chéng)度，面向客戶的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)管理以及對(duì)業(yè)務(wù)人員的考核評(píng)估。

通過(guò)本文的研究發(fā)現(xiàn)，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)將幫助農(nóng)村商業(yè)銀行充分利用科技優(yōu)勢(shì)，提高銀行業(yè)務(wù)服務(wù)效益。然而，為了保證客戶關(guān)系管理系統(tǒng)在農(nóng)村商業(yè)銀行中應(yīng)用的高效性，仍有一些問(wèn)題需要在系統(tǒng)使用過(guò)程中被及時(shí)地發(fā)現(xiàn)和解決。例如，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的部署將伴隨銀行內(nèi)信息科技風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生，包括信息安全、業(yè)務(wù)連續(xù)性管理等。因此，在行內(nèi)推廣客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的同時(shí)，相關(guān)的業(yè)務(wù)連續(xù)性中斷應(yīng)急預(yù)案也應(yīng)該被及時(shí)地制定落實(shí)。此外，加設(shè)對(duì)客戶數(shù)據(jù)的用戶訪問(wèn)權(quán)限，有效避免客戶信息泄露，保證客戶信息的安全性。最后，加強(qiáng)對(duì)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的運(yùn)維管理，積極處理系統(tǒng)漏洞和相關(guān)信息泄露風(fēng)險(xiǎn)，也將有效地保障客戶服務(wù)質(zhì)量，維護(hù)行內(nèi)數(shù)據(jù)生產(chǎn)安全運(yùn)行。