本篇案例為數(shù)據(jù)猿推出的大型“金融大數(shù)據(jù)主題策劃”活動（查看詳情）第一部分的系列案例/征文；感謝 恒豐銀行 的投遞

作為整體活動的第二部分，2017年6月29日，由數(shù)據(jù)猿主辦，上海金融行業(yè)信息協(xié)會、互聯(lián)網(wǎng)普惠金融研究院合辦，中國信息通信研究院、大數(shù)據(jù)發(fā)展促進委員會、上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟、首席數(shù)據(jù)官聯(lián)盟協(xié)辦的《「數(shù)據(jù)猿·超聲波」之金融科技·商業(yè)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(xiàn)場，也將頒發(fā)“技術(shù)創(chuàng)新獎”、“應(yīng)用創(chuàng)新獎”、“最佳實踐獎”、“優(yōu)秀案例獎”四大類案例獎

來源：數(shù)據(jù)猿丨投遞：恒豐銀行

在互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展的背景下，差異化營銷和個性化服務(wù)越來越成為銀行長期客戶維系的重要方面。傳統(tǒng)銀行CRM主要關(guān)注內(nèi)部數(shù)據(jù)，關(guān)注如何把銀行內(nèi)部各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中零散的客戶信息搜集、匯聚起來。而在大數(shù)據(jù)時代，伴隨社交和移動化的盛行，外部數(shù)據(jù)越來越豐富，促使銀行不僅要關(guān)注內(nèi)部數(shù)據(jù)，更要想辦法把外部數(shù)據(jù)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并提供差異化的服務(wù)和解決方案；拓展傳統(tǒng)銷售渠道，利用新媒體、新渠道開展精準營銷，提高營銷環(huán)節(jié)的投入產(chǎn)出比。

基于上述背景，恒豐銀行開始建設(shè)基于大數(shù)據(jù)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，為“大力發(fā)展企業(yè)金融業(yè)務(wù)，聚焦重點行業(yè)核心客戶“服務(wù)，達到自上而下實現(xiàn)客戶定位與營銷指引的目標。

周期/節(jié)奏

恒豐銀行基于大數(shù)據(jù)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)與2015年10月啟動系統(tǒng)規(guī)劃和系統(tǒng)設(shè)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(tǒng)1.0版本上線，進入試運行階段；

2016年7月，系統(tǒng)經(jīng)過重點分行的試用和優(yōu)化，正式推廣使用；

2017年4月，系統(tǒng)進入深度優(yōu)化階段，2.0版本于2017年4月上線。

客戶名稱/所屬分類

恒豐銀行/客戶管理

任務(wù)目標

數(shù)據(jù)方面：

分析整合大量的行內(nèi)外數(shù)據(jù)，綜合運用知識圖譜、機器學(xué)習(xí)、智能推理引擎、自動規(guī)劃等智能技術(shù)，充分挖掘行內(nèi)外結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息價值，減少客戶數(shù)據(jù)采集成本，實現(xiàn)更全面清晰的客戶視圖，并通過自動化工作提醒、優(yōu)化組合產(chǎn)品解決方案、智能客戶推薦等多種業(yè)務(wù)功能，提升一線業(yè)務(wù)團隊的工作效率。

功能方面：

為客戶經(jīng)理可隨時隨地通過手機獲取客戶實時業(yè)務(wù)動態(tài)、客戶風險預(yù)警信息，了解最新行業(yè)資訊和市場動態(tài)，極大限度地提高了實時協(xié)作、商機發(fā)掘的效率；為各級管理人員提供績效排名、客戶現(xiàn)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(qū)動管理模式打下堅實基礎(chǔ)。

體驗方面：

系統(tǒng)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(tǒng)一的優(yōu)質(zhì)系統(tǒng)。

效率與成本：

采取原型設(shè)計驅(qū)動的方式，組織精干的需求分析團隊，通過直觀的原型設(shè)計快速進行設(shè)計方案迭代；采用敏捷開發(fā)技術(shù)，提高開發(fā)和溝通效率，迅速完成項目里程碑目標。

挑戰(zhàn)與機遇

面對銀行業(yè)整體的業(yè)務(wù)發(fā)展和業(yè)務(wù)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(yè)務(wù)和技術(shù)方面的巨大挑戰(zhàn)。

業(yè)務(wù)方面，CRM系統(tǒng)要打破以往傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)模式，實現(xiàn)傳統(tǒng)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(nèi)外部數(shù)據(jù)，提供更完善的客戶全景視圖，實現(xiàn)客戶的深度洞察；

需要根據(jù)大量交易數(shù)據(jù)實施加工并提供可靠的交易、產(chǎn)品、風險預(yù)警等多種信息提醒，使業(yè)務(wù)人員能夠及時預(yù)判客戶的資產(chǎn)變化和風險趨勢；

為營銷人員提供智能的客戶推薦與產(chǎn)品推薦，提高獲客率和產(chǎn)品持有率；

結(jié)合地理信息，為營銷人員經(jīng)常性的外勤任務(wù)提供方便的簽到、拜訪記錄管理等功能，實現(xiàn)任務(wù)記錄的移動化。

技術(shù)方面，CRM系統(tǒng)要同時具有高實時性、高并發(fā)、高可用、可擴展性強和便于維護等要求，又要考慮由處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向處理半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變的要求：

系統(tǒng)需要支持移動設(shè)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(tǒng)可以支持高性能、高并發(fā)的用戶請求和高性能的數(shù)據(jù)處理能力，并通過實時處理海量數(shù)據(jù)獲取高價值的業(yè)務(wù)信息和風險信息；

系統(tǒng)可以支持分布式容器化部署，支持橫向擴展和縱向擴展兩種維度擴展系統(tǒng)性能和數(shù)據(jù)吞吐能力；

系統(tǒng)需要具備處理海量半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的能力，運用機器學(xué)習(xí)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

恒豐銀行CRM系統(tǒng)采用MVVM+微服務(wù)的技術(shù)架構(gòu)，前端集成了Bootstrap、AngluarJS、Echarts 、Websocket 等技術(shù)，使用scala語言的xitrum框架搭建RESTful API，解耦客戶端和服務(wù)端接口，使系統(tǒng)易于擴展和維護。服務(wù)端使用akka框架處理系統(tǒng)復(fù)雜邏輯及異步通訊，提高系統(tǒng)的容錯性和可擴展性，使系統(tǒng)能夠支持大量用戶高并發(fā)、高流量的服務(wù)請求。部署方式采用兩地三中心的OpenStack云環(huán)境，可以支持彈性部署與集群部署模式，提供實現(xiàn)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(tǒng)依托行內(nèi)大數(shù)據(jù)平臺嘗試進行業(yè)務(wù)創(chuàng)新，致力于向業(yè)務(wù)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：

一是恒豐銀行CRM系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)挖掘、文本處理、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析、實時流處理等大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過對客戶行內(nèi)外數(shù)據(jù)的實時采集和智能分析，為業(yè)務(wù)人員提供客戶行為類、到期類、預(yù)測類及生命周期類的營銷響應(yīng)信息。

二是系統(tǒng)創(chuàng)建了智能獲客與產(chǎn)品推薦模型，為客戶經(jīng)理正確評估客戶價值、獲取潛在價值客戶、開發(fā)集團客戶、實現(xiàn)精準營銷提供信息支撐。

三是CRM系統(tǒng)借助于行內(nèi)大數(shù)據(jù)平臺，全面整合工商、企業(yè)輿情、互聯(lián)網(wǎng)行為等外部公開信息，構(gòu)建了更為清晰全面的客戶視圖，使客戶經(jīng)理能夠敏銳的掌握企業(yè)經(jīng)營動態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)客戶在重大技改、兼并重組、IPO等重大經(jīng)濟活動中蘊藏的客戶需求和金融服務(wù)機會。

下面將詳細介紹CRM系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)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(chǔ)數(shù)據(jù)、觸點軌跡數(shù)據(jù)等信息中提煉模型，細致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征，大大提升了企業(yè)對客戶隱性需求的洞察力。

為良好的分析客戶，構(gòu)建全面、立體的客戶畫像，突破固有思維，將數(shù)據(jù)采集的著眼點從行內(nèi)交易和維護數(shù)據(jù)，構(gòu)建出立體的多維用戶畫像標簽體系。主要的設(shè)計思路如下：

從多個角度出發(fā)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征，為定位客戶需求做好基礎(chǔ)。

深度挖掘各類客戶數(shù)據(jù)，實現(xiàn)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，提取各個維度特征的語義標簽，分析出用戶群適合的服務(wù)和產(chǎn)品。

客戶畫像

2.高價值潛在客戶的獲取

CRM系統(tǒng)提供潛在客戶獲取、潛在客戶營銷、潛在客戶轉(zhuǎn)化的潛客周期管理的功能，能夠精準識別與行內(nèi)客戶關(guān)聯(lián)的高價值潛在客戶進行營銷和管理，根據(jù)客戶類型不同，分為以下兩個類別：

企業(yè)客戶：微觀以客戶交易鏈、資金流向為主，外部工商數(shù)據(jù)為輔進行客戶定位和獲取，結(jié)合宏觀市場、產(chǎn)業(yè)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，公開的工商注冊信息、信用信息、公共社交網(wǎng)絡(luò)如微博等信息為輔，結(jié)合于本行客戶的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行推薦。

智能獲客

3.基于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)圖譜

企業(yè)圖譜主要為業(yè)務(wù)人員實時掌握客戶動態(tài)并準確預(yù)測客戶行為，提供決策、投研、風控等方面的服務(wù)。CRM系統(tǒng)采用機器學(xué)習(xí)方式，采用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)和基于MPI（Message-Passing Interface）的圖模型算法的并行化分布式計算對海量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)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(xiàn)在上下游供應(yīng)鏈、股東、投資、高管、抵押擔保等企業(yè)間關(guān)系，通過整合企業(yè)及企業(yè)關(guān)聯(lián)信息，挖掘客戶在互聯(lián)網(wǎng)上的信息，結(jié)合多維交叉分析及智能算法，形成統(tǒng)一的企業(yè)圖譜。

4.實時智能化的工作提醒

基于實時流處理的交易提醒

CRM系統(tǒng)提供基于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(shù)據(jù)加工匯總提醒到業(yè)務(wù)人員/管理人員的相關(guān)設(shè)備。核心交易系統(tǒng)實時交易數(shù)據(jù)通過kafka推送至CRM系統(tǒng)，CRM將數(shù)據(jù)存儲于redis數(shù)據(jù)庫并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(gòu)、交易渠道、交易頻率等分析數(shù)據(jù)，為管理人員監(jiān)控日常業(yè)務(wù)運營情況提供了強有力的數(shù)據(jù)支撐。

基于影響性質(zhì)的事件提醒

構(gòu)建外部數(shù)據(jù)爬蟲智能網(wǎng)絡(luò)，整合互聯(lián)網(wǎng)信息采集技術(shù)及信息智能處理技術(shù)，通過對互聯(lián)網(wǎng)海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，實現(xiàn)客戶的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測和新聞專題追蹤，為全面掌握客戶動態(tài)，對客戶做出正確評估提供分析依據(jù)。

客戶風險信號的智能分析

客戶行內(nèi)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(chǔ)上借助行內(nèi)大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)優(yōu)勢、計算優(yōu)勢，運用多種信息渠道和分析方法，根據(jù)銀行的風險戰(zhàn)略和偏好確定預(yù)警指標，并以這些指標為出發(fā)點，及時識別、分析、衡量客戶和資產(chǎn)的信用風險狀況或潛在風險，及時采取適當?shù)拇胧?，對信用風險進行匯報、防范、控制和化解。

風險監(jiān)測范圍包括：客戶信息基本信息變動、經(jīng)營資格變化、負面事件、經(jīng)營管理者異常情況、公司經(jīng)營內(nèi)外部異常情況、銀企關(guān)系、履約能力、關(guān)聯(lián)風險以及宏觀政策、行業(yè)政策、產(chǎn)品風險、監(jiān)管風險等。

客戶流失預(yù)警與客戶挽留

客戶流失預(yù)警是客戶關(guān)系管理的重要組成部分，也是銀行進行事前營銷的重要環(huán)節(jié)。提前預(yù)測到客戶在未來具有流失的傾向，可以對這部分客戶提前采取相應(yīng)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(tǒng)綜合現(xiàn)有活躍客戶和已流失客戶的歷史行為，包括在行內(nèi)的產(chǎn)品簽約和持有情況、各渠道交易的業(yè)務(wù)類型和頻度、同名賬戶交易情況等，利用組合決策樹模型學(xué)習(xí)流失客戶流失期間的行為特征和活躍客戶行為特征。由于組合樹模型預(yù)測效果好，并可以解釋不同價值客戶流失的相關(guān)原因，訓(xùn)練出來的模型可以預(yù)測客戶下一階段流失概率，便于對不同價值、不同流失概率客戶進行分組管理，設(shè)計出不同的客戶挽回及管理方案。系統(tǒng)預(yù)警后，客戶經(jīng)理可以通過電話營銷、客戶拜訪、特定產(chǎn)品及活動等挽留措施，實現(xiàn)對潛在的客戶流失未雨綢繆，鞏固客戶的忠誠度。

5.產(chǎn)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：

基于每位客戶的不同喜好，千人千面的推薦產(chǎn)品；

根據(jù)用戶歷史瀏覽記錄，利用協(xié)同過濾、SCD等算法關(guān)聯(lián)性的推薦產(chǎn)品；

緊跟熱點，推送當下最熱產(chǎn)品，以滿足大部分用戶的興趣與需求。

6.資訊信息定制化推薦

針對金融新聞網(wǎng)站上的金融財經(jīng)領(lǐng)域熱點資訊，實現(xiàn)內(nèi)容聚合分析及個性化推薦，系統(tǒng)實時進行采集及熱點聚合分析，對熱點內(nèi)容進行內(nèi)容語義分析提取語義標簽，比如資訊分類、行業(yè)、機構(gòu)品牌、人物、地點、主題關(guān)鍵詞、語義短語等，結(jié)合情感分析技術(shù)分析客戶的喜好，從而針對客戶的個性化需求，實現(xiàn)資訊的個性化訂制與推薦。

此外，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲及流處理技術(shù)，針對互聯(lián)網(wǎng)上各種突發(fā)或者正在爆發(fā)的熱點信息，進行實時的監(jiān)測，結(jié)合語義分析技術(shù)實現(xiàn)對文本內(nèi)容關(guān)鍵信息的提取和分析，及時向客戶經(jīng)理進行推送，及時規(guī)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(guān)系管理系統(tǒng)提供了基于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(wù)和產(chǎn)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，并提高了客戶總價值。主要體現(xiàn)在：

一是線上為主（包括行內(nèi)線上資源和行外線上資源，如：門戶網(wǎng)站、社交渠道（微信、微博）、個性化論壇等），更強調(diào)多波段、跨渠道、線下線上有機協(xié)同營銷。

二是通過流處理組件和drools規(guī)則引擎的運用，通過預(yù)定義事件篩選目標客群，結(jié)合營銷場景，實現(xiàn)了事件式營銷體系，提升了營銷成功率。

結(jié)果/效果總結(jié)

1.技術(shù)方面：  

采用最新的開源技術(shù)實現(xiàn)了高性價比可彈性擴展的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)架構(gòu)。

基于微服務(wù)技術(shù)，通過自主研發(fā)高性能大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)架構(gòu)，以較低成本實現(xiàn)了更強的數(shù)據(jù)處理能力，滿足了移動互聯(lián)場景的高并發(fā)低延遲應(yīng)用服務(wù)需求，實現(xiàn)了可彈性部署和動態(tài)擴容的軟件服務(wù)技術(shù)架構(gòu)。

智能技術(shù)的大量運用，提升了數(shù)據(jù)價值的挖掘和利用水平。

整合大量的行內(nèi)外數(shù)據(jù)，通過大量運用知識圖譜、機器學(xué)習(xí)、智能推理引擎等智能技術(shù)，充分挖掘行內(nèi)外結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息價值，減少客戶數(shù)據(jù)采集成本，實現(xiàn)更全面清晰的客戶視圖，并通過自動化工作提醒、優(yōu)化組合產(chǎn)品方案、智能客戶推薦等多種業(yè)務(wù)功能，提升一線業(yè)務(wù)團隊的工作效率。

實時流處理技術(shù)實現(xiàn)了全信息流高效整合利用。

通過實時流處理技術(shù)實現(xiàn)全渠道信息的實時高效整合，充分運用智能技術(shù)實現(xiàn)客戶營銷機會預(yù)測、客戶風險預(yù)警，提升客戶服務(wù)體驗，實現(xiàn)快速的客戶風險應(yīng)對能力。

大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)運用提高了系統(tǒng)的易用性和數(shù)據(jù)信息提取效率。

2.業(yè)務(wù)方面：

客戶經(jīng)理通過產(chǎn)品分析生成的流失客戶預(yù)警進行客戶挽留，降低了客戶流失率，同時通過產(chǎn)品推薦和智能獲客，提高了新客戶增長率和產(chǎn)品持有率，新客戶增長率、價值客戶增加率和重點產(chǎn)品持有率明顯提升，以下是客戶指標在2016年2月至2017年4月之間的使用前后對比。

企業(yè)介紹：

恒豐銀行股份有限公司是12家全國性股份制商業(yè)銀行之一，注冊地煙臺。

近年來，恒豐銀行穩(wěn)健快速發(fā)展。截至2016年末，恒豐銀行資產(chǎn)規(guī)模已突破1.2萬億元，是2013年末的1.6倍；各項存款余額7682億元，各項貸款余額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(wù)組織架構(gòu)不斷完善，分支機構(gòu)數(shù)306家，是2013年末的兩倍。

近年來，恒豐銀行屢獲榮譽。在英國《銀行家》雜志發(fā)布的“2016全球銀行1000強”榜單中排名第143位；在香港中文大學(xué)發(fā)布的《亞洲銀行競爭力研究報告》中位列亞洲銀行業(yè)第5位；在中國銀行業(yè)協(xié)會發(fā)布的“商業(yè)銀行穩(wěn)健發(fā)展能力‘陀螺（GYROSCOPE）評價體系’”中，綜合能力排名位列全國性商業(yè)銀行第7位，全國性股份制商業(yè)銀行前三；榮獲“2016老百姓最喜歡的股份制商業(yè)銀行”第二名、“2016年互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新銀行獎”、“2016年最佳網(wǎng)上銀行安全獎”、“2016年度創(chuàng)新中國特別獎”等多項榮譽。

作為一家肇始于孔孟之鄉(xiāng)山東的全國性股份制商業(yè)銀行，恒豐銀行秉承“恒必成 德致豐”的核心價值觀，踐行“1112·5556”工程，即：一個愿景（打造“精品銀行、全能銀行、百年銀行”）、一個文化（打造“開放、創(chuàng)新、競爭、協(xié)同、守規(guī)、執(zhí)行”的“狼兔文化”）、一個目標（五年目標是以客戶為中心，以創(chuàng)新為驅(qū)動，高效協(xié)同，彎道超車，五年內(nèi)進入全國性股份制商業(yè)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(qū)域策略和“四輪驅(qū)動、兩翼齊飛”的經(jīng)營策略）、“五化”強行戰(zhàn)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(zhí)行力、目標力、風險經(jīng)營力、恒久發(fā)展力）、五個引領(lǐng)（人才引領(lǐng)、科技引領(lǐng)、創(chuàng)新引領(lǐng)、效率引領(lǐng)、效益引領(lǐng)）、六大綜合能力（價值分析能力、風險鑒別能力、定價能力、創(chuàng)新能力、調(diào)研能力、學(xué)習(xí)能力）；大力實施“12345”行動綱領(lǐng)，即:“1”是做金融綜合解決方案的提供商，“2”是金融云平臺和大數(shù)據(jù)平臺，“3”是數(shù)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(chuàng)新業(yè)務(wù)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(zhàn)略落地工具，致力于做“知識和科技的傳播者、渠道和平臺的建設(shè)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(yè)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(wù)。

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來源：數(shù)據(jù)猿