数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用

客户关系管理(CRM)不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,一种管理软件和技术.数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测,从而支持人们的决策.本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说,以及对数据仓库与数据挖掘的阐述,具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用,最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议.     

CRM:为中国银行业助跑加油

CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理系统是一套基于大型数据仓库的客户资料分析系统.CRM通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术,分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本,从而最大限度的赢得企业整体经济效益.     

数据仓库和数据挖掘在银行CRB中的应用

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念，也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，一种管理软件和技术。数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测，从而支持人们的决策。本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说，以及对数据仓库与数据挖掘的阐述，具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用，最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议。     

客户关系管理是系统工程

客户关系管理(CRM，Customer Relationship Management)作为一种管理现象早巳存在，但作为比较成熟的管理思想和技巧，则是近些年才兴起的。CRM视客户为企业最宝贵的战略资源，是一套基于大型数据仓库的客户资料综合分析系统，它以现代智能商业技术(包括：数据仓库技术、数据挖掘     

客户关系管理的运用策略初探

客户关系管理系统(Customer Relation-ship Management,以下简称CRM)是一套客户资料数据分析系统。CRM通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术,分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本,从而最大限度地赢得企业     

整合客户信息,打造竞争优势--广州友易软件公司推出UECRM/3.1

作为专业的管理软件开发企业,广州友易(UESOFT)从成立初就一直致力于企业管理信息(MIS)系统及客户管理(CRM)系统的研究及开发,对数据仓库(DW)及数据挖掘技术进行了大量的研发工作,具备成熟的数据仓库(DW)的建设能力及成功的CRM软件开发经验。2002年,公司将发展战略调整为专注于银行的各种分析决策支持系统及客户管理系统(CRM)的研究和开发,致力成为中国银行业最重要的分析决策支持系统及CRM产品及服务提供商之一。公司CRM研究所的专家经过一年多的调查研究,针对中国银行业的IT应用和客户管理现状,推出适合中国银行业现阶段发展的客户管理解决方案(UECRM/C3-1),旨在提高中国银行业客户管理的能力,提升银行核心竞争力。     

CRM在中国银行领域中的应用

一、前言 客户关系管理系统 (CRM Customer Relationship Management)是一套基于大型数据仓库的客户资料分析系统 ,通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术，分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本，从而最大限度地赢得企业整体经济效益。就银行业来说，通过建立大型的数据仓库，对积聚于银行的大量数据进行综合分析，可以识别在市场竞争中最有利可图的客户群，确定目标市场，将客户通过多种指标进行分类，针对不同的客户，实施不同的策略，为目标客户群提供一对一式的、符合客户心理的服务。 CRM是数据仓库技术同…     

商业银行CRM与数据挖掘技术的应用

金融是现代经济的核心。商业银行是现代金融体系的主体。经济全球化和信息化给银行业带来了前所未有的挑战。银行业的信息化发展水平，在很大程度上决定了整个国家经济的信息化发展水平。基于现代IT技术和互联网技术的现代商业银行CRM．在充分利用信息化的基础上，推动商业银行经营观念的转变，由原来“以资金为中心”转变为“以客户为中心”，个性化服务和“一对一”营销成了各大银行争夺客户和扩大市场份额的主要手段。而数据挖掘技术在CRM中的广泛应用，对提高商业银行CRM的水平和效率具有十分重要作用。     

数据挖掘技术在银行的应用

数据挖掘技术源于20世纪80年代末,金融,保险、电信等行业首先受益。20世纪90年代末,随着客户关系管理的兴起,数据挖掘逐步成为银行、保险业的宠儿。21世纪,数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定基础。在金融数据海量集中的年代,对数据的整合、挖掘势在必行。本期技术与应用栏目以数据仓库、数据挖掘技术在银行、保险业的应用为例,与金融科技工作者共同探讨其最新价值。     

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探

本文在数据仓库与数据挖掘基础理论基础之上,将其运用于我国中小商业银行。以某银行的业务情况为基础数据,设计构建了个人及企业银行数据仓库的体系结构,并对其进行数据粒度的划分。在此基础上,对所构建的数据仓库进行多维数据分析,并通过实施数据挖掘操作,实现知识发现的功能。结果显示,通过应用数据仓库和数据挖掘技术,可以为其获得巨大的信息收益。     

利用商业智能提升营销管理水准

商业智能（BI，Business Intelligence）的概念最早是由美国的Gartner Group于1996年提出的，其定义为：由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的用以帮助企业决策的技术及其应用。从信息技术层面看，BI包括数据仓库（DW，Data Warehousing）、联机分析处理（OLAP，On—line Analytical Processing）、数据挖掘（DM，Data Mining）等在内的用于统计和分析商业数据的先进的信息技术。     

对我行实施客户关系管理的思考

客户关系管理（CRM）是现代管理科学与先进信息技术结合的产物，是企业重新树立“以客户为中心”的发展战略，从而形成判断、选择、争取、发展和保持客户所实施的全部商业过程。随着金融改革的不断深入，银行与客户的关系发生了很大变化，突出表现为客户对金融产品、     

数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用研究

本文介绍了一种基于数据挖掘技术的银行客户关系管理系统的设计方案。在分析了现有银行客户信息系统的现状后,讨论了数据仓库、OLAP和数据挖掘在银行CRM中的应用,并结合XML和多维数据模式设计的思想,构造了一个银行客户关系管理系统的架构。     

友易软件面向农信联社推出新一代综合管理信息系统

作为专业的管理软件开发企业,广州友易从成立初就一直致力于企业管理信息(MIS)系统及客户管理(CRM)系统的研究及开发,对数据仓库(DW)及数据挖掘技术进行了大量的研发工作,具备较成熟的数据仓库(DW)建设能力及成功的企业信息管理系统的开发经验。公司经过对华南地区十几家农村信用联社及城市商业银行信息管理系统建设的现状进行实地调查,针对农村信用联社及城市     

数据挖掘技术在银行的应用

数据挖掘技术源于20世纪80年代末，金融、保险、电信等行业首先受益。20世纪90年代末，随着客户关系管理的兴起，数据挖掘逐步成为银行、保险业的宠儿。21世纪，数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定基础。在金融数据海量集中的年代，对数据的整合、挖掘势在必行。本期技术与应用栏目以数据仓库、数据挖掘技术在银行、保险业的应用为例，与金融科技工作者共同探讨其最新价值。     

数据挖掘在CRM方面的应用研究

现代企业管理中广泛的将数据挖掘技术应用于客户关系管理（CRM）领域,以此来帮助企业更好地分析和处理客户数据、挖掘客户价值、建立客户关系、提升企业竞争力。本文阐述了数据挖掘的概念、客户关系管理的涵义,论述了了数据挖掘在CRM中的应用和具体的客户分析方法,为企业的经营管理和营销策略提供了帮助。     

现代计算机技术在反洗钱中的应用

随着现代计算机技术和金融网络的发展,我国银行机构已建立的反洗钱金融监管工作体系面临各种问题。针对这些问题,本文列举如何运用数据仓库、数据挖掘等现代计算机技术对可疑交易进行识别,并展望以后银行机构反洗钱的技术趋势。     

银行的客户关系管理

客户关系管理(CRM)是指银行如何发现最有价值的客户,并为他们提供最优质的服务.它所涉及的内容包括:销售文化、一对一市场、数据仓库、数据挖掘、客户划分、客户忠诚度分析和交叉销售等.     

我国信用风险缓释市场发展与创新

随着我国融资市场快速发展,信用风险管理面临严峻挑战,信用风险缓释市场亟待发展创新.然而,受金融危机影响,我国金融从业人员在观念、认识和态度上对信用风险缓释工具(CRM)存在诸多不明.本文通过解析CRM市场结构、CDS定价机制,以及中国CRM市场发展对策,帮助金融从业人员正确认识CRM市场功能,提升CRM市场参与能力,为...     

客户关系管理及其在我国商业银行领域的应用

客户关系管理(CRM)是现代管理科学与先进信息技术结合的产物,是企业重新树立以客户为中心的发展战略,并在此基础上开展的包括判断、选择、争取、发展和保持客户的过程;是企业以客户关系为重点,通过优化组织体系和业务流程,提高客户满意度和忠诚度,提高运营效率和利润的工作实践;也是企业为最终实现电子化运营目标所创造和使用的信息技术、软硬件系统及集成管理方法、解决方案的总和.我国商业银行在以信息化建设带动自身发展过程中,应注重客户关系管理理念,推动CRM系统的实施,以确保银行挖掘客户资源、再造组织结构、优化业务流程、提高其电子化运营水平、实现重塑银行核心竞争力的目标.