商业银行信号卡业务潜在客户识别的研究

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商业银行信号卡业务潜在客户识别的研究

第一章绪论

1.1 课题的研究背景和意义

信用卡是指由银行、非银行金融机构或专营公司向资信良好的单位、个人签发的可以在

指定的商店或场所进行直接消费，并可在发卡银行及联营机构的营业网点存取款、办理转账

结算的一种信用凭证和支付工具。信用卡是国际上广泛流行的、先进的、新型的支付手段与信

用工具，是产生于经济发达国家和地区的一种新型的消费信贷方式。信用卡于 1915 年起源于

美国，随后发展异常迅猛。目前在国际主要有维萨国际组织(VISA International)及万事达卡国

际组织(MasterCard International)两大组织及美国运通国际股份有限公司(America Express )、大

来信用证有限公司(Diners Club)， JCB 日本国际信用卡公司(JCB )三家专业信用卡公司。在各

地区还有一些地区性的信用卡组织，如欧洲的 EUROPAY、台湾地区的联合信用卡中心等等。

仅以 VISA 国际组织为例，VISA 目前有会员单位约 2.2 万个，发卡逾 10 亿张，商户超过

2000 多万家，联网 ATM 机约“万台。2001 年，VISA 处理了总值逾 2兆亿美元的交易，仅在

亚太区 VISA 的签账额就比 2000 年增长了 44%，达到 3100 亿美元。

我国开展信用卡业务比较晚，1986 年中国银行在国内率先成功地推出第一张信用卡，

经过 16 年的发展，我国的信用卡业务也取得了长足的进步。目前国内可以找到的和信用卡最

相关的是银行卡的统计数字。据统计，截至 6月末，全国银行卡发卡总量达到 4.38 亿张，比

2001 年年末增长 14%；1月至 6月银行卡交易总额 6.1 万亿元，比去年同期增长 25%；银行

卡账户人民币存款余额 5731 亿元，比 2001 年年末增长 1211 亿元，增长 26.8%。随着中国银

联公司的成立和跨行交易成功率的提高，银行卡跨行交易量得到了较大幅度的增长。今年 1

月至 6月共完成跨行交易 2.5 亿笔，清算金额 713 亿元，分别比去年同期增长 88.6%和

74%，其中，通过银行卡总中心完成的异地跨行交易达到 473 万笔，清算金额 6.7 亿元，分

别是去年全年交易总和的 1.6 倍和 1.9 倍。上半年的各项联网通用任务基本完成。

当今商业社会正在以不同寻常的速度在改变。垄断业务的解体、业务的多样化和全球化

等特性己在企业间的竞争中急剧增加。对客户本身而言，绝对忠实的客户已经不存在。客户

越了解市场，他们作为个体就越想被承认和理解，希望企业能提供个性化的服务，因此客户

会把业务交给那些能满足他们需要，并且是最能理解和了解他们的和服务最出色的公司。

为了回应这种变化，具有竞争力的企业正在摒弃过去的无效的企业哲学，正在采取创新

的方式来维护顾客的忠诚度，从中获取最大的利润，而不仅是把焦点放在内部问题的考虑，

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如降低成本和简化操作流程等。在客户效益概念的引导下，企业正在通过集中精力在客户关

系的管理等诸多方面，最大化地获取利益。企业正在采取一个“以客户为中心”战略，强调

客户价值的重要性。在这个意义重大的从“以产品为中心”的策略到“以客户为中心”策略

的转变过程中，保留现有的又效益的客户正在变得越来越重要，虽然在某些情况下，获得客

户是首要的。随着客户获取的成本的不断提高，同时也认识到分析客户效益的重要性，许多

公司已经意识到，企业成功的关键就是：尽可能地了解你所能了解的有关这个客户的一切信

息，把它转化为知识，进而变成企业竞争的原动力。

转变成“以客户为中心”策略的一个关键步骤是收集足够的信息对客户分类，并且对不

同群体的客户采用针对性和有效的互动交流。通过分析型的分类技术，客户的信息一如人口

统计学方面的数据(个人的背景数据)，生活方式方面的信息，与客户历史信息相结合，来帮

助确定在不同组别中的客户的行为差异，或者进行客户的分类。对于重点客户，可以继续进

行筛选和区分，最终达到建立单独的、个别的客户档案，进而为客户提供个性化服务的目的。

但是目前我国国内银行在信用卡业务上的个性化服务还存在不小的差距。本文探讨以新

兴的数据挖掘技术在信用卡业务中的若干应用，希望能对国内银行提高信用卡业务的竞争能

力有所帮助。

1.2 课题的研究意义

国内金融业的竞争日益激烈，尤其是由于在技术、管理、资金等方面领先的跨国金融集

团的包围下，国内金融企业只有大力提升自己的产品和服务质量才能在未来生存。要提升自

己的产品和服务质量，只有通过“以客户为中心”建立“一对一”的营销方式来实现。然而

和顾客建立长期日稳固的关系对企业来说虽然很重要，但是成本高昂；对何一位客户都进行

关系营销，其投入的成本是非常巨大的，但是回报却不是非常之高，因为当前银行发展的状

况，是 20%的客户创造出150%的利润，而最差的40%的客户，将缩减 50%利润，因此银行

必须要对客户进行识别，将银行有限的资源优先满足最优的客户。因此，对何一位客户都进

行关系营销并不是明智之举。商业银行的一个主要目的就是赢利，银行应当在确保获利的条

件下，与具有较高价值的客户保持良好日稳定的关系，并且能够以这样的关系为基础，进而

向客户提供更多的服务，从而获得更多的利润。在未来的金融业中，谁掌握客户信息，谁就

掌握了未来。对于银行客户经理来说，保持老客户，发展新客户，根据客户购买产品以及客

户的相关信息，挖掘客户价值是他们最重要的工作。如果对客户的信息不进行挖掘，就不能

发现客户的需求、客户的喜好和客户的转变等。客户的流失和客户的喜好变化都是有征兆的，

正是需要通过信息技术来对客户的变化进行预测，从而才能采用一系列的营销手段来应付这

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些变化。因此，如何依据客户的价值对客户进行识别，怎样对不同类别客户进行特征的提取，

用来指导营销人员进行针对性的营销，以及采取策略来减少客户的流失和增加客户的消费就

成为非常重要的议题。

潜在客户识别的本质是对数据挖掘技术中分类算法的研究。在潜在客户识别的研究中，

各种分类算法都成为研究者关注的重点，人们发现采用不同的分类算法都能够完成潜在客户

的识别，但因为没有任何一种分类算法能适合所有数据，也没有任何一种分类算法从木质上

优于其它的分类算法，所以研究者期望选择合适的算法使分类模型的精度高、响应时间短，

且能行之有效的解决实际问题。本文将利 CART 这种更加优越的算法应用于银行中潜在客户

的识别问题，从客户行为的海量数据中提取有价值的属性，并对其进行统计分析，建立数据

模型，进而为银行业潜在客户的识别提供有力依据，为公司挖掘潜在客户做参考。

1.3 国内外研究状况

CRM 主要应用的领域有银行业、金融业、制造业和零售业等等，并且还在快速的发展之

中，很多企业也对CRM 的发展前景充满了信心。国外CRM 理论和应用相对于国内还是比较

成熟的，而且不少大型的公司都有相应的CRM 解决方案，如 IBM 的Intelligent Miner,

ORACLE 的Darwin, SAS 的Enterprise Miners 和SPSS 的Clementine 等等。在国内，大多数人

对CRM 的理解还只是停留在理念层次，没有较深的理解，不少软件公司的 CRM 产品也大

部分停留在对客户信息的分析统计上，对数据挖掘部分比较弱化，这与我国的数据挖掘水平

和CRM 应用水平有一定的关系。

在CRM 中，潜在客户识别指的是企业收集和积累了消费者的大量信息后，经过对信息的

分析来预测消费者购买某种产品的可能性。因此潜在客户识别的基础是营销数据库的建立。

营销数据库在西方发达国家的企业里已经相当普及：在美国，1994 年Donnelley Marketing

公司的调查显示，56%的零售商和制造商有营销数据库，10%的零售商和制造商正在计划建

设营销数据库，85%的零售商和制造商认为在本世纪末，他们将需要一个强大的营销数据库

来支持他们的竞争实力。而国内企业营销数据库的建设起步较晚，且对营销数据库的重要性

认识不够，因此相对西方发达国家，我国在潜在客户识别方而的研究和应用略为滞后。

潜在客户识别的本质是对数据挖掘技术中分类算法的研究，常用分类算法主要包括四大类：

机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。在潜在客户识别的研究中，各种分类

算法都成为研究者关注的重点，但不同的数据挖掘算法具有不同的特征、适用的情况也不同，

所以研究者期望选择合适的算法使分类模型的精度高、响应时间短，且能行之有效的解决实

际问题。

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