本篇案例為數據猿推出的大型“金融大數據主題策劃”活動（查看詳情）第一部分的系列案例/徵文；感謝 恆豐銀行 的投遞
作為整體活動的第二部分，2017年6月29日，由數據猿主辦，上海金融行業信息協會、互聯網普惠金融研究院合辦，中國信息通信研究院、大數據發展促進委員會、上海大數據聯盟、首席數據官聯盟協辦的《「數據猿·超聲波」之金融科技·商業價值探索高峰論壇》還將在上海隆重舉辦【論壇詳情丨上屆回顧】
在論壇現場，也將頒發“技術創新獎”、“應用創新獎”、“最佳實踐獎”、“優秀案例獎”四大類案例獎
來源：數據猿丨投遞：恆豐銀行
在互聯網金融迅速發展的背景下，差異化營銷和個性化服務越來越成為銀行長期客戶維繫的重要方面。傳統銀行CRM主要關注內部數據，關注如何把銀行內部各個業務環節中零散的客戶信息蒐集、匯聚起來。而在大數據時代，伴隨社交和移動化的盛行，外部數據越來越豐富，促使銀行不僅要關注內部數據，更要想辦法把外部數據整合利用起來。通過多種渠道獲取大量中、高價值潛在客戶信息，獲取更多的銷售商機和線索，充分了解客戶的個性需求並提供差異化的服務和解決方案；拓展傳統銷售渠道，利用新媒體、新渠道開展精準營銷，提高營銷環節的投入產出比。
基於上述背景，恆豐銀行開始建設基於大數據的客戶關係管理系統，為“大力發展企業金融業務，聚焦重點行業核心客戶“服務，達到自上而下實現客戶定位與營銷指引的目標。
週期/節奏
恆豐銀行基於大數據的客戶關係管理系統與2015年10月啟動系統規劃和系統設計，項目重要里程碑如下：
2015年10月，項目完成立項，開始需求分析；
2016年1月，系統1.0版本上線，進入試運行階段；
2016年7月，系統經過重點分行的試用和優化，正式推廣使用；
2017年4月，系統進入深度優化階段，2.0版本於2017年4月上線。
客戶名稱/所屬分類
恆豐銀行/客戶管理
任務目標
數據方面：
分析整合大量的行內外數據，綜合運用知識圖譜、機器學習、智能推理引擎、自動規劃等智能技術，充分挖掘行內外結構化與非結構化數據信息價值，減少客戶數據採集成本，實現更全面清晰的客戶視圖，並通過自動化工作提醒、優化組合產品解決方案、智能客戶推薦等多種業務功能，提升一線業務團隊的工作效率。
功能方面：
為客戶經理可隨時隨地通過手機獲取客戶實時業務動態、客戶風險預警信息，瞭解最新行業資訊和市場動態，極大限度地提高了實時協作、商機發掘的效率；為各級管理人員提供績效排名、客戶現場簽到記錄、拜訪記錄等輔助管理功能，為自動化管理、績效驅動管理模式打下堅實基礎。
體驗方面：
系統提供清晰整潔的用戶界面和簡潔有效的功能，打造易用性、可用性、舒適性、安全性高度統一的優質系統。
效率與成本：
採取原型設計驅動的方式，組織精幹的需求分析團隊，通過直觀的原型設計快速進行設計方案迭代；採用敏捷開發技術，提高開發和溝通效率，迅速完成項目里程碑目標。
挑戰與機遇
面對銀行業整體的業務發展和業務團隊對客戶營銷方面的高要求，此項目立項伊始就面對來自業務和技術方面的巨大挑戰。
業務方面，CRM系統要打破以往傳統業務和數據模式，實現傳統CRM不能提供或不能實時處理的信息和功能：
360客戶視圖需要整合打通內外部數據，提供更完善的客戶全景視圖，實現客戶的深度洞察；
需要根據大量交易數據實施加工並提供可靠的交易、產品、風險預警等多種信息提醒，使業務人員能夠及時預判客戶的資產變化和風險趨勢；
為營銷人員提供智能的客戶推薦與產品推薦，提高獲客率和產品持有率；
結合地理信息，為營銷人員經常性的外勤任務提供方便的簽到、拜訪記錄管理等功能，實現任務記錄的移動化。
技術方面，CRM系統要同時具有高實時性、高併發、高可用、可擴展性強和便於維護等要求，又要考慮由處理結構化數據向處理半結構、非結構化數據轉變的要求：
系統需要支持移動設備、PC、PAD等多種方式訪問，能夠提供可適配、客戶體驗度高的用戶操作界面；
系統可以支持高性能、高併發的用戶請求和高性能的數據處理能力，並通過實時處理海量數據獲取高價值的業務信息和風險信息；
系統可以支持分佈式容器化部署，支持橫向擴展和縱向擴展兩種維度擴展系統性能和數據吞吐能力；
系統需要具備處理海量半結構化、非結構化的數據的能力，運用機器學習及智能推理引擎獲取有價值的營銷線索及推薦信息。
實施過程/解決方案
恆豐銀行CRM系統採用MVVM+微服務的技術架構，前端集成了Bootstrap、AngluarJS、Echarts 、Websocket 等技術，使用scala語言的xitrum框架搭建RESTful API，解耦客戶端和服務端接口，使系統易於擴展和維護。服務端使用akka框架處理系統複雜邏輯及異步通訊，提高系統的容錯性和可擴展性，使系統能夠支持大量用戶高併發、高流量的服務請求。部署方式採用兩地三中心的OpenStack雲環境，可以支持彈性部署與集群部署模式，提供實現彈性擴容和差異化的硬件資源配置，以降低運維人力成本。
CRM系統依託行內大數據平臺嘗試進行業務創新，致力於向業務人員提供準確、及時、智能的營銷信息和營銷機會，主要方面如下：
一是恆豐銀行CRM系統基於數據挖掘、文本處理、關係網絡分析、實時流處理等大數據技術，通過對客戶行內外數據的實時採集和智能分析，為業務人員提供客戶行為類、到期類、預測類及生命週期類的營銷響應信息。
二是系統創建了智能獲客與產品推薦模型，為客戶經理正確評估客戶價值、獲取潛在價值客戶、開發集團客戶、實現精準營銷提供信息支撐。
三是CRM系統藉助於行內大數據平臺，全面整合工商、企業輿情、互聯網行為等外部公開信息，構建了更為清晰全面的客戶視圖，使客戶經理能夠敏銳的掌握企業經營動態，及時發現客戶在重大技改、兼併重組、IPO等重大經濟活動中蘊藏的客戶需求和金融服務機會。
下面將詳細介紹CRM系統在大數據方面的重點探索：
1.多渠道全方位的客戶畫像
客戶畫像是對客戶個體形象的全貌描述，它從大量的客戶基礎數據、觸點軌跡數據等信息中提煉模型，細緻刻畫客戶的社會角色、行為偏好、信用風險、客戶價值等深層次特徵，大大提升了企業對客戶隱性需求的洞察力。
為良好的分析客戶，構建全面、立體的客戶畫像，突破固有思維，將數據採集的著眼點從行內交易和維護數據，構建出立體的多維用戶畫像標籤體系。主要的設計思路如下：
從多個角度出發進行分析，通過對客戶的分析，定義客戶的貢獻度、忠誠度，刻畫客戶生命價值特徵，為定位客戶需求做好基礎。
深度挖掘各類客戶數據，實現用戶人生階段及大事件智能分析；利用特定用戶群進行精準的客戶畫像，提取各個維度特徵的語義標籤，分析出用戶群適合的服務和產品。
客戶畫像
2.高價值潛在客戶的獲取
CRM系統提供潛在客戶獲取、潛在客戶營銷、潛在客戶轉化的潛客週期管理的功能，能夠精準識別與行內客戶關聯的高價值潛在客戶進行營銷和管理，根據客戶類型不同，分為以下兩個類別：
企業客戶：微觀以客戶交易鏈、資金流向為主，外部工商數據為輔進行客戶定位和獲取，結合宏觀市場、產業鏈、金融市場等方面進行推薦；
零售客戶：以渠道交易信息為主，公開的工商註冊信息、信用信息、公共社交網絡如微博等信息為輔，結合於本行客戶的關聯關係進行推薦。
智能獲客
3.基於關係網絡的企業圖譜
企業圖譜主要為業務人員實時掌握客戶動態並準確預測客戶行為，提供決策、投研、風控等方面的服務。CRM系統採用機器學習方式，採用關係網絡分析技術和基於MPI（Message-Passing Interface）的圖模型算法的並行化分佈式計算對海量數據進行數據挖掘利用，整合工商信息、司法信息、資訊信息、交易信息，提取體現在上下游供應鏈、股東、投資、高管、抵押擔保等企業間關係，通過整合企業及企業關聯信息，挖掘客戶在互聯網上的信息，結合多維交叉分析及智能算法，形成統一的企業圖譜。
4.實時智能化的工作提醒
基於實時流處理的交易提醒
CRM系統提供基於kafka、zookeeper、redis、storm等流處理組件的實時客戶交易提醒功能，將交易數據加工彙總提醒到業務人員/管理人員的相關設備。核心交易系統實時交易數據通過kafka推送至CRM系統，CRM將數據存儲於redis數據庫並通過消息推送平臺推送到手機APP及PC端；使用storm分析生成客戶實時交易鏈和客戶、機構、交易渠道、交易頻率等分析數據，為管理人員監控日常業務運營情況提供了強有力的數據支撐。
基於影響性質的事件提醒
構建外部數據爬蟲智能網絡，整合互聯網信息採集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，實現客戶的網絡輿情監測和新聞專題追蹤，為全面掌握客戶動態，對客戶做出正確評估提供分析依據。
客戶風險信號的智能分析
客戶行內的交易行為暴露的風險信號僅僅是很小的一部分。我們在此基礎上藉助行內大數據平臺的數據優勢、計算優勢，運用多種信息渠道和分析方法，根據銀行的風險戰略和偏好確定預警指標，並以這些指標為出發點，及時識別、分析、衡量客戶和資產的信用風險狀況或潛在風險，及時採取適當的措施，對信用風險進行彙報、防範、控制和化解。
風險監測範圍包括：客戶信息基本信息變動、經營資格變化、負面事件、經營管理者異常情況、公司經營內外部異常情況、銀企關係、履約能力、關聯風險以及宏觀政策、行業政策、產品風險、監管風險等。
客戶流失預警與客戶挽留
客戶流失預警是客戶關係管理的重要組成部分，也是銀行進行事前營銷的重要環節。提前預測到客戶在未來具有流失的傾向，可以對這部分客戶提前採取相應的營銷手段挽留住這部分高價值客戶，為銀行保留高價值客戶爭取了寶貴的時間。
系統綜合現有活躍客戶和已流失客戶的歷史行為，包括在行內的產品簽約和持有情況、各渠道交易的業務類型和頻度、同名賬戶交易情況等，利用組合決策樹模型學習流失客戶流失期間的行為特徵和活躍客戶行為特徵。由於組合樹模型預測效果好，並可以解釋不同價值客戶流失的相關原因，訓練出來的模型可以預測客戶下一階段流失概率，便於對不同價值、不同流失概率客戶進行分組管理，設計出不同的客戶挽回及管理方案。系統預警後，客戶經理可以通過電話營銷、客戶拜訪、特定產品及活動等挽留措施，實現對潛在的客戶流失未雨綢繆，鞏固客戶的忠誠度。
5.產品推薦智能化
提供豐富的推薦策略，全方位滿足用戶的不同推薦需求，包含：
基於每位客戶的不同喜好，千人千面的推薦產品；
根據用戶歷史瀏覽記錄，利用協同過濾、SCD等算法關聯性的推薦產品；
緊跟熱點，推送當下最熱產品，以滿足大部分用戶的興趣與需求。
6.資訊信息定製化推薦
針對金融新聞網站上的金融財經領域熱點資訊，實現內容聚合分析及個性化推薦，系統實時進行採集及熱點聚合分析，對熱點內容進行內容語義分析提取語義標籤，比如資訊分類、行業、機構品牌、人物、地點、主題關鍵詞、語義短語等，結合情感分析技術分析客戶的喜好，從而針對客戶的個性化需求，實現資訊的個性化訂製與推薦。
此外，利用網絡爬蟲及流處理技術，針對互聯網上各種突發或者正在爆發的熱點信息，進行實時的監測，結合語義分析技術實現對文本內容關鍵信息的提取和分析，及時向客戶經理進行推送，及時規避風險或挖掘潛在獲客機會。
7.多渠道定向化的精準營銷
客戶關係管理系統提供了基於客戶畫像和客戶行為的精準營銷功能，可以通過多渠道、定向化地為不同客戶提供針對性的服務和產品推薦，為營銷活動智能劃定客戶群，降低了銀行和客戶總成本，並提高了客戶總價值。主要體現在：
一是線上為主（包括行內線上資源和行外線上資源，如：門戶網站、社交渠道（微信、微博）、個性化論壇等），更強調多波段、跨渠道、線下線上有機協同營銷。
二是通過流處理組件和drools規則引擎的運用，通過預定義事件篩選目標客群，結合營銷場景，實現了事件式營銷體系，提升了營銷成功率。
結果/效果總結
1.技術方面：
採用最新的開源技術實現了高性價比可彈性擴展的數據應用服務架構。
基於微服務技術，通過自主研發高性能大數據應用服務架構，以較低成本實現了更強的數據處理能力，滿足了移動互聯場景的高併發低延遲應用服務需求，實現了可彈性部署和動態擴容的軟件服務技術架構。
智能技術的大量運用，提升了數據價值的挖掘和利用水平。
整合大量的行內外數據，通過大量運用知識圖譜、機器學習、智能推理引擎等智能技術，充分挖掘行內外結構化與非結構化數據信息價值，減少客戶數據採集成本，實現更全面清晰的客戶視圖，並通過自動化工作提醒、優化組合產品方案、智能客戶推薦等多種業務功能，提升一線業務團隊的工作效率。
實時流處理技術實現了全信息流高效整合利用。
通過實時流處理技術實現全渠道信息的實時高效整合，充分運用智能技術實現客戶營銷機會預測、客戶風險預警，提升客戶服務體驗，實現快速的客戶風險應對能力。
大數據可視化技術運用提高了系統的易用性和數據信息提取效率。
2.業務方面：
客戶經理通過產品分析生成的流失客戶預警進行客戶挽留，降低了客戶流失率，同時通過產品推薦和智能獲客，提高了新客戶增長率和產品持有率，新客戶增長率、價值客戶增加率和重點產品持有率明顯提升，以下是客戶指標在2016年2月至2017年4月之間的使用前後對比。
企業介紹：
恆豐銀行股份有限公司是12家全國性股份制商業銀行之一，註冊地煙臺。
近年來，恆豐銀行穩健快速發展。截至2016年末，恆豐銀行資產規模已突破1.2萬億元，是2013年末的1.6倍；各項存款餘額7682億元，各項貸款餘額4252億元，均比2013年末翻了一番。2014年至2016年累計利潤總額312.17億元，這三年的累計利潤總額為以往26年的累計利潤總額；服務組織架構不斷完善，分支機構數306家，是2013年末的兩倍。
近年來，恆豐銀行屢獲榮譽。在英國《銀行家》雜誌發佈的“2016全球銀行1000強”榜單中排名第143位；在香港中文大學發佈的《亞洲銀行競爭力研究報告》中位列亞洲銀行業第5位；在中國銀行業協會發布的“商業銀行穩健發展能力‘陀螺（GYROSCOPE）評價體系’”中，綜合能力排名位列全國性商業銀行第7位，全國性股份制商業銀行前三；榮獲“2016老百姓最喜歡的股份制商業銀行”第二名、“2016年互聯網金融創新銀行獎”、“2016年最佳網上銀行安全獎”、“2016年度創新中國特別獎”等多項榮譽。
作為一家肇始於孔孟之鄉山東的全國性股份制商業銀行，恆豐銀行秉承“恆必成 德致豐”的核心價值觀，踐行“1112·5556”工程，即：一個願景（打造“精品銀行、全能銀行、百年銀行”）、一個文化（打造“開放、創新、競爭、協同、守規、執行”的“狼兔文化”）、一個目標（五年目標是以客戶為中心，以創新為驅動，高效協同，彎道超車，五年內進入全國性股份制商業銀行第二方陣；十年目標是要打造一個國際金融控股集團）、兩個策略（“植根魯蘇，深耕成渝，拓展中部六省和海西，進軍京滬廣深”的區域策略和“四輪驅動、兩翼齊飛”的經營策略）、“五化”強行戰略（國際化、信息化、精細化、科技化、人才化）、“五力”工作方針（忠誠力、執行力、目標力、風險經營力、恆久發展力）、五個引領（人才引領、科技引領、創新引領、效率引領、效益引領）、六大綜合能力（價值分析能力、風險鑑別能力、定價能力、創新能力、調研能力、學習能力）；大力實施“12345”行動綱領，即:“1”是做金融綜合解決方案的提供商，“2”是金融雲平臺和大數據平臺，“3”是數字銀行、交易銀行、銀行的銀行，“4”是龍頭金融、平臺金融、家庭金融、O2O金融等四大金融創新業務模式，“5”是投行、資管、平臺、人才盤點和以“One Bank”為核心的績效評價體系等五大戰略落地工具，致力於做“知識和科技的傳播者、渠道和平臺的建設者、金融綜合解決方案的提供者”，力求打造令人矚目、受人尊敬的商業銀行，為客戶和社會提供效率最高、體驗最佳的綜合金融服務。
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