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摘要：银行CRM系统，对于维系老客户，争取新客户，挖掘黄金客户，增强市场竞争能力有重要的意义。如何发现、挖掘和利用客户潜在的有用信息，已成为提高客户满意度，增强银行竞争力关键问题。本文设计并实现了一种具有可扩展性的基于数据仓库的银行CRM体系结构，并通过加入安全控制模块，进一步提高了系统的实用性与可靠性。
关键词：数据仓库，银行CRM，安全控制
一、引言
目前，网络技术与电子信息技术的发展为银行与客户都提供了更多的便利，同时也意味着银行与客户交流的方式发生了变化，双方的联系不再是直接的面对面的交流，因此客户信息的多渠道获取和深入分析对银行业将越来越重要。本文提出了一种基于数据仓库的商业银行CRM体系结构，但没有充分考虑到安全性的问题，文对银行CRM系统的数据抽取进行了探讨，但可扩展性不够，文研究了基于客户生命周期价值的CRM策略，文则对银行CRM发展的问题进行了一些研究。
银行CRM(客户关系管理)的意义在于帮助银行将原始数据转化为策略性的信息，从而真正了解他们的客户是谁，客户真正需要的是什么。国内银行业从八十年代初就开始了客户信息的收集工作，但是最初的客户资料比较简单，只包括客户的姓名、账号、资金结算等与银行业务紧密相关的信息，而且大部分客户信息至今仍处于闲置之中，银行对客户的行业特点、业务规律仍是不甚了解，客户信息的价值并未被完全开发出来。为了更好地针对客户的需求提供互动式的个性化服务，提高银行的核心竞争力，我们设计并实现了一个基于数据仓库的银行CRM体系结构，取得了良好的效果。
图1 银行CRM数据仓库生成过程
二、数据仓库的建立
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。更简单的说，数据仓库是一个信息集中的平台，使得用户可以更方便地操纵数据，支持对数据的决策与分析，从而实现数据向信息，知识的转化。建立银行CRM数据仓库的目的是能够将分布在各种业务系统中的客户相关数据进行汇总、整理，然后以星型模型和雪花模型将多个数据表连接，并以多维数据立方体的形式进行组织管理，在此基础上为银行各部门领导提供各种分析、查询、报表的功能。建立银行CRM数据仓库的过程如下图所示：
在生成数据仓库之前，需要先处理两个问题：1.数据仓库中应该存放什么样的数据?如何存放?即数据仓库的建模问题。2.如果将数据抽取到数据仓库中?即数据仓库的数据抽取问题。
(一)数据仓库的建模
银行积累了大量的业务数据和客户资料数据，但客户关系管理系统需要的只是其中一部分数据，通过对银行业务及相关业务数据库的分析，我们选取了如下一些准备导入数据仓库的数据字段：
1.银行卡档案表：卡号，余额，卡种标识，客户号，卡状态，卡资信等级，卡状态变化日期，消费积分，有效期，冻结金额，冻结日期，理财方案代号等；
2.客户信息表：个人客户号，名字，性别，工作单位名称，开户行号，客户信誉等级，月收入，出生日期，婚姻状况，贷款信用等级，联系方式等；
3.客户贷款账户表：客户号，累计贷款限额，累计发放贷款，累计收回贷款，开户日期，销户日期等；
4.银行卡交易流水表：卡号，交易流水号，交易日期，交易商行，发生额，余额，积数等；
5.其他的一些相关信息
值得注意的是，有些字段虽然在客户关系管理中会用到，但因为不常用，而且可以在业务数据库中可以很方便的进行查询得到，所以并不加入到数据仓库中，例如客户信息表中的家庭住址字段等。而另一方面，有些字段对于客户关系管理非常重要，但不能直接用于数据仓库中，必须经过转换，例如，客户信息中的工作单位名称字段，在业务数据库中存储的是客户所在公司的具体名称，但在决策分析时需要的是公司的性质类型，就必须要在建立对照表的基础上经过转换。对照表与转换规则由图1数据仓库管理工具中的建模工具生成与维护，并存储在元数据库中。
(二)数据仓库的数据抽取
客户关系管理数据仓库的数据来源众多，要从许多来自不同信息系统的数据中，提取出有用的客户信息相关数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过处理抽取到数据仓库中。因此数据抽取模块在整个信息系统中起到承上启下的作用，数据抽取模块的成败将直接影响整个信息系统的成功与否。由图1可以看出，我们所设计数据抽取模块提供了各种接口以导入数据，例如，提供了关系数据库接口以抽取银行交易关系数据库中的数据，也提供了直接输入数据的接口，同时也提供了处理office文档与网页数据的XML数据导入接口，这样的设计方式可扩展性非常高，能够针对数据的不同特点，实现不同的数据导入方式。同时，还实现以下模块，以更好的进行数据抽取：
数据导入质量分析模块：此模块将根据用户的需要对数据的正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性进行分析，从而提供一个对数据源的质量评判。
数据导入性能分析模块：数据导入的实时性要求没有业务系统高，但是数据采集的可用性是评价系统的一个重要方面，此模块将对各个接口的数据导入性能及效率进行记录与分析，为数据导入接口的优化与升级提供支持。
数据导入异常处理模块：在当数据导入碰到异常情况(如网络问题、数据库死锁等)时，此模块将对这些异常情况进行处理，以提供可恢复性和自我修复处理能力，从而保证数据导入的完备性与可控性。
其他模块：用于其他情况下的扩展。
ETL工具：ETL是Extract，Transform，and Load的缩写，即抽取，转换与装载。由于数据已经通过前面的相关模块进行了处理，因此在定义好增量抽取周期，抽取执行时间等参数后，就可以直接使用已有的第三方ETL工具进行数据装载，从而生成数据仓库。
三、基于数据仓库的CRM体系结构及应用
在抽取数据进入数据仓库后，就可以开始进行有针对的决策分析。同时，由于网银的普遍使用，加上银行工作人员也有移动办公的需求，普通客户和银行工作人员都可以通过互联网接入银行业务系统，如银行客户可以办理日常业务，银行出差在外(如“走出去”人员移动办公)等，因此在整个体系结构中，我们增加了移动客户关系管理模块，另外在整体结构的设计中，还需要添加安全与认证模块，以确保业务数据与分析数据的安全。基于数据仓库的CRM体系结构如图2所示：
图2 基于数据仓库的CRM体系结构及应用
(一)多维数据集
在数据仓库的基础上，可以生成多维数据集，从多维的角度对相关主题进行分析，在充分考察银行业务的基础上，我们生成了三类多维数据集：
1.客户分析多维数据集。包括时间、渠道、产品、客户基本信息、人口统计信息及客户细分信息等维度。使银行卡客户经理能全方位把握客户信息，从而进行决策支持。在此多维数据集上进行的主要有客户的基本资料分析、贡献分析、消费行为特征分析和风险预测等。
2.商户分析多维数据集。包括时间，客户基本信息，银行卡种类，银行卡刷卡商户种类，金额等维度，从而可以对特约商户银行卡交易手续费进行统计分析，细分商户，统计分析商户交易的季节和时间规律、交易人的特征等，为营销决策提供依据。
3.业务分析多维数据集。包括时间，银行卡交易信息，客户基本信息等维度，从而可以从银行各支行的办理银行卡的数量、卡交易次数、卡交易额、卡利润、卡存款、贷款等方面来综合评价银行业务。
(二)移动数据同步服务器
在面向应用的移动银行CRM环境中，由于移动客户端需要在经常断接和断接情况下仍然需要对数据的操作，这就可能在移动客户端与中心数据库之间引起了数据的不一致性问题。因此我们需要一定的同步策略来保持数据的同步，在本体系结构中，我们部署了一台用于移动设备数据同步的数据服务器，采用SyncML协议来进行移动数据同步，由于SyncML协议本身的开放性和可移植性，因而使得系统具有更好的可靠性。
(三)安全管理与认证模块
信息数据的安全问题需要得到高度的重视，随着时代和科技的发展，安全隐患也跟着不断升级。在我们所设计的体系结构中，将基于硬件的安全存储设备是与应用程序及用户设备完全隔离开来，数据的安全性更加有保障。
图2中的安全管理及认证模块将进行客户端的身份认证，客户端的权限控制，移动用户可访问的资源授权等操作，当用户或应用程序提出数据查询及获取请求时，安全管理及认证模块将首先对用户或应用程序的身份进行认证，认证成功后再对数据查询及获取请求进行权限认证。同时，存放用户权限信息、证书信息等敏感重要信息的数据库则只限于安全管理及认证模块的管理员访问，从而进一步提高了安全性。
四、总结
本文针对建立银行客户关系管理(CRM)系统存在的问题，设计了一种高扩展性的的银行客户管理系统的基本框架，通过对数据获取，数据分析，数据安全几个关键技术进行了探讨与实现，提供一个集中银行客户相关数据信息的视图，提供战略分析和决策分析支持，从而满足客户关系管理和电子商务决策支持等不同银行系统的需求。
参考文献：
[1]赵秀菁.基于数据仓库的商业银行CRM系统设计.经济技术协作信息，2008年第5期，89-89.
[2]贺安坤，苏平，姜红花.银行CRM系统数据抽取的研究.计算机应用与软件，2008年 25卷 3期，278-279.
[3]刘雯. 基于客户生命周期价值的商业银行零售业务的CRM策略研究.商场现代化，2006年11期，10-11.
[4]谭元戎，赵自强. 商业银行客户关系管理系统(CRM)发展问题的研究.商业研究，2006年 8期，124-127.
(作者单位：国家开发银行湖南省分行)
关键词：数据仓库，银行CRM，安全控制
一、引言
目前，网络技术与电子信息技术的发展为银行与客户都提供了更多的便利，同时也意味着银行与客户交流的方式发生了变化，双方的联系不再是直接的面对面的交流，因此客户信息的多渠道获取和深入分析对银行业将越来越重要。本文提出了一种基于数据仓库的商业银行CRM体系结构，但没有充分考虑到安全性的问题，文对银行CRM系统的数据抽取进行了探讨，但可扩展性不够，文研究了基于客户生命周期价值的CRM策略，文则对银行CRM发展的问题进行了一些研究。
银行CRM(客户关系管理)的意义在于帮助银行将原始数据转化为策略性的信息，从而真正了解他们的客户是谁，客户真正需要的是什么。国内银行业从八十年代初就开始了客户信息的收集工作，但是最初的客户资料比较简单，只包括客户的姓名、账号、资金结算等与银行业务紧密相关的信息，而且大部分客户信息至今仍处于闲置之中，银行对客户的行业特点、业务规律仍是不甚了解，客户信息的价值并未被完全开发出来。为了更好地针对客户的需求提供互动式的个性化服务，提高银行的核心竞争力，我们设计并实现了一个基于数据仓库的银行CRM体系结构，取得了良好的效果。
图1 银行CRM数据仓库生成过程
二、数据仓库的建立
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。更简单的说，数据仓库是一个信息集中的平台，使得用户可以更方便地操纵数据，支持对数据的决策与分析，从而实现数据向信息，知识的转化。建立银行CRM数据仓库的目的是能够将分布在各种业务系统中的客户相关数据进行汇总、整理，然后以星型模型和雪花模型将多个数据表连接，并以多维数据立方体的形式进行组织管理，在此基础上为银行各部门领导提供各种分析、查询、报表的功能。建立银行CRM数据仓库的过程如下图所示：
在生成数据仓库之前，需要先处理两个问题：1.数据仓库中应该存放什么样的数据?如何存放?即数据仓库的建模问题。2.如果将数据抽取到数据仓库中?即数据仓库的数据抽取问题。
(一)数据仓库的建模
银行积累了大量的业务数据和客户资料数据，但客户关系管理系统需要的只是其中一部分数据，通过对银行业务及相关业务数据库的分析，我们选取了如下一些准备导入数据仓库的数据字段：
1.银行卡档案表：卡号，余额，卡种标识，客户号，卡状态，卡资信等级，卡状态变化日期，消费积分，有效期，冻结金额，冻结日期，理财方案代号等；
2.客户信息表：个人客户号，名字，性别，工作单位名称，开户行号，客户信誉等级，月收入，出生日期，婚姻状况，贷款信用等级，联系方式等；
3.客户贷款账户表：客户号，累计贷款限额，累计发放贷款，累计收回贷款，开户日期，销户日期等；
4.银行卡交易流水表：卡号，交易流水号，交易日期，交易商行，发生额，余额，积数等；
5.其他的一些相关信息
值得注意的是，有些字段虽然在客户关系管理中会用到，但因为不常用，而且可以在业务数据库中可以很方便的进行查询得到，所以并不加入到数据仓库中，例如客户信息表中的家庭住址字段等。而另一方面，有些字段对于客户关系管理非常重要，但不能直接用于数据仓库中，必须经过转换，例如，客户信息中的工作单位名称字段，在业务数据库中存储的是客户所在公司的具体名称，但在决策分析时需要的是公司的性质类型，就必须要在建立对照表的基础上经过转换。对照表与转换规则由图1数据仓库管理工具中的建模工具生成与维护，并存储在元数据库中。
(二)数据仓库的数据抽取
客户关系管理数据仓库的数据来源众多，要从许多来自不同信息系统的数据中，提取出有用的客户信息相关数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过处理抽取到数据仓库中。因此数据抽取模块在整个信息系统中起到承上启下的作用，数据抽取模块的成败将直接影响整个信息系统的成功与否。由图1可以看出，我们所设计数据抽取模块提供了各种接口以导入数据，例如，提供了关系数据库接口以抽取银行交易关系数据库中的数据，也提供了直接输入数据的接口，同时也提供了处理office文档与网页数据的XML数据导入接口，这样的设计方式可扩展性非常高，能够针对数据的不同特点，实现不同的数据导入方式。同时，还实现以下模块，以更好的进行数据抽取：
数据导入质量分析模块：此模块将根据用户的需要对数据的正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性进行分析，从而提供一个对数据源的质量评判。
数据导入性能分析模块：数据导入的实时性要求没有业务系统高，但是数据采集的可用性是评价系统的一个重要方面，此模块将对各个接口的数据导入性能及效率进行记录与分析，为数据导入接口的优化与升级提供支持。
数据导入异常处理模块：在当数据导入碰到异常情况(如网络问题、数据库死锁等)时，此模块将对这些异常情况进行处理，以提供可恢复性和自我修复处理能力，从而保证数据导入的完备性与可控性。
其他模块：用于其他情况下的扩展。
ETL工具：ETL是Extract，Transform，and Load的缩写，即抽取，转换与装载。由于数据已经通过前面的相关模块进行了处理，因此在定义好增量抽取周期，抽取执行时间等参数后，就可以直接使用已有的第三方ETL工具进行数据装载，从而生成数据仓库。
三、基于数据仓库的CRM体系结构及应用
在抽取数据进入数据仓库后，就可以开始进行有针对的决策分析。同时，由于网银的普遍使用，加上银行工作人员也有移动办公的需求，普通客户和银行工作人员都可以通过互联网接入银行业务系统，如银行客户可以办理日常业务，银行出差在外(如“走出去”人员移动办公)等，因此在整个体系结构中，我们增加了移动客户关系管理模块，另外在整体结构的设计中，还需要添加安全与认证模块，以确保业务数据与分析数据的安全。基于数据仓库的CRM体系结构如图2所示：
图2 基于数据仓库的CRM体系结构及应用
(一)多维数据集
在数据仓库的基础上，可以生成多维数据集，从多维的角度对相关主题进行分析，在充分考察银行业务的基础上，我们生成了三类多维数据集：
1.客户分析多维数据集。包括时间、渠道、产品、客户基本信息、人口统计信息及客户细分信息等维度。使银行卡客户经理能全方位把握客户信息，从而进行决策支持。在此多维数据集上进行的主要有客户的基本资料分析、贡献分析、消费行为特征分析和风险预测等。
2.商户分析多维数据集。包括时间，客户基本信息，银行卡种类，银行卡刷卡商户种类，金额等维度，从而可以对特约商户银行卡交易手续费进行统计分析，细分商户，统计分析商户交易的季节和时间规律、交易人的特征等，为营销决策提供依据。
3.业务分析多维数据集。包括时间，银行卡交易信息，客户基本信息等维度，从而可以从银行各支行的办理银行卡的数量、卡交易次数、卡交易额、卡利润、卡存款、贷款等方面来综合评价银行业务。
(二)移动数据同步服务器
在面向应用的移动银行CRM环境中，由于移动客户端需要在经常断接和断接情况下仍然需要对数据的操作，这就可能在移动客户端与中心数据库之间引起了数据的不一致性问题。因此我们需要一定的同步策略来保持数据的同步，在本体系结构中，我们部署了一台用于移动设备数据同步的数据服务器，采用SyncML协议来进行移动数据同步，由于SyncML协议本身的开放性和可移植性，因而使得系统具有更好的可靠性。
(三)安全管理与认证模块
信息数据的安全问题需要得到高度的重视，随着时代和科技的发展，安全隐患也跟着不断升级。在我们所设计的体系结构中，将基于硬件的安全存储设备是与应用程序及用户设备完全隔离开来，数据的安全性更加有保障。
图2中的安全管理及认证模块将进行客户端的身份认证，客户端的权限控制，移动用户可访问的资源授权等操作，当用户或应用程序提出数据查询及获取请求时，安全管理及认证模块将首先对用户或应用程序的身份进行认证，认证成功后再对数据查询及获取请求进行权限认证。同时，存放用户权限信息、证书信息等敏感重要信息的数据库则只限于安全管理及认证模块的管理员访问，从而进一步提高了安全性。
四、总结
本文针对建立银行客户关系管理(CRM)系统存在的问题，设计了一种高扩展性的的银行客户管理系统的基本框架，通过对数据获取，数据分析，数据安全几个关键技术进行了探讨与实现，提供一个集中银行客户相关数据信息的视图，提供战略分析和决策分析支持，从而满足客户关系管理和电子商务决策支持等不同银行系统的需求。
参考文献：
[1]赵秀菁.基于数据仓库的商业银行CRM系统设计.经济技术协作信息，2008年第5期，89-89.
[2]贺安坤，苏平，姜红花.银行CRM系统数据抽取的研究.计算机应用与软件，2008年 25卷 3期，278-279.
[3]刘雯. 基于客户生命周期价值的商业银行零售业务的CRM策略研究.商场现代化，2006年11期，10-11.
[4]谭元戎，赵自强. 商业银行客户关系管理系统(CRM)发展问题的研究.商业研究，2006年 8期，124-127.
(作者单位：国家开发银行湖南省分行)