CRM系統：CRM在住房貸款擔保行業中的應
2. 3 數據挖掘在CRM 中的應用
數據挖掘( data mining, DM) [ 7 - 8 ] 是從大量
的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的實際應
用數據中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的
但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘
功能是用于指定數據挖掘任務中要尋找的模式類
型。數據挖掘任務一般可以分為兩類:描述和預
測。描述性挖掘任務刻畫數據庫中數據的一般特
圖2 網站業務流程圖
性。預測性挖掘任務是在當前數據上進行推斷,
以進行預測。擔保行業中主要涉及的對風險擔保
的預警,可以使用客戶識別騙貸等高風險用戶。
客戶識別就是通過一系列技術手段,根據大
量客戶的個性特征、還款逾期記錄等已得數據,事
先確定出風險擔?？蛻?從而為企業成功實施
CRM提供保障。它與客戶細分和客戶選擇有著
本質區別?？蛻艏毞忠赃x擇目標市場為著眼點,
對整個客戶群體按照不同因素進行細分,最后選
擇企業的目標市場(客戶) 。而客戶識別是在已
經確定好目標市場的情況下,從目標市場的客戶
群體中識別出風險擔保客戶?？蛻糇R別的關鍵問
題是確定風險擔?？蛻舻臉藴?。
文獻[ 9 ]的3個維度標準與文獻[ 10 ]的維度
模型使得客戶識別更具有可操作性和可行性。數
據挖掘技術在擔保行業客戶識別方面主要應用于
客戶市場分割。市場分割是指將一個大的用戶群
體劃分成多個小群體,每個小群體的客戶具有相
同的特征,不同群體之間的特征不同。決策樹、聚
類是市場分割的常用工具,例如用聚類分析法把
公積金貸款客戶分為A類、B 類、C類。其中客戶
分類標準有貸款數額、信用度、還款期限和逾期金
額等,據此得出C類風險客戶的特征,作為重點
公積金貸款催收對象。
3 結 論
對住房貸款擔保行業來說,呼叫中心的查
詢、咨詢、投訴及服務請求以及網站自助服務都
給客戶提供了很大的方便,同時信息采集、自動
回訪為擔保行業操作提供了很多自動化的業務
流程,可為客戶提供更好的服務,從而提高客戶
的滿意度;客戶識別能提早發現風險擔?？蛻?
避免擔保行業的擔保損失。基于上述兩點,
CRM在擔保行業的實施提高了其核心競爭力。
可以看到, CRM在越來越多的行業中發揮了自
己的優勢,以客戶為中心的理念可以向更深更
廣甚至更普遍的區域發展。
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Applica tion of CRM in House Loan and Assurance
RAO W enbi, TAN X iaohua, CHEN Zhi
Abstract: The app lication of CRM in House Loan and Assurance was discussed. The frame of analyzing CRM for House Loan and
Assurance was designed. The solution of call center and website were p rovided. Customer identification was adop ted forwarning
analysis. The system of CRM in House Loan and Assurance was built to imp rove the satisfaction of customs and reduce the risk of
security . The research will of some reference value to the imp lementation of the CRM in House Loan and Assurance in China.
Key words:CRM; call center; data mining; customer identification
RAO Wenb i: Prof. ; School of Computer Science and Technology, WUT,Wuhan 430070, China.
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