以“二八定律”到商业银行“3V客户”的构成与维护

本文通过对“二八定律”的应用和商业银行客户群体的划分，提出了一个全新的金融概念：“3V客户”，并对其构成、范围和贡献度进行了具体的分析，指出“3V客户”是商业银行价值创造的主要来源。在此基础上，进一步阐述了商业银行如何通过重新划分业务单元格、配备配足客户经理、实行差别化服务、研发增值服务功能，优质高效地做好对“3V客户”的维护，提高对“3V客户”的服务效率、服务水平和服务质量。     

商业银行中小企业客户精细化管理——基于知识管理的探讨

本文从知识管理和客户关系管理的理论观点出发,分析了目前商业银行中小企业客户管理中存在的问题,指出基于知识管理的中小企业客户管理的积极意义,并给出了中小企业客户精细化管理的实施策略。     

客户知识吸收视域下商业银行产品创新策略研究

经济新常态下,产品创新对商业银行核心竞争力的提升至为重要.分析我国商业银行产品创新的现状和当前商业银行产品创新存在的问题,探索客户知识吸收过程对商业银行产品创新的影响机理,进而提出产品创新的对策建议,为商业银行产品创新实践提供理论参考.     

商业银行的客户知识管理

近年来，商业银行的经营理念从“以产品为中心”逐渐向“以客户为中心”转变，客户资源的优劣决定了一家银行业务结构、盈利状况和竞争力水平。实施客户知识管理可以提高客户资源的开发和利用水平，改善银行与客户之间的关系，拓展业务空间，培育利润源泉。     

商业银行客户评级模型验证方法探讨

随着商业银行客户评级结果应用的不断深入,风险计量结果的准确性和可靠性成为银行关注的重点。本文分析了商业银行客户评级模型区分能力、准确性和稳定性的验证方法,提出了商业银行开展模型验证工作的对策建议,以期为商业银行客户评级模型验证工作提供借鉴。     

商业银行个人客户价值评价模型研究

本文研究如何科学准确地评价商业银行个人客户价值,提出从客户历史贡献度、潜在贡献度以及风险水平三个维度评价客户价值,建立具有可操作性的商业银行个人客户价值评价模型。本文认为,在建立个人客户历史贡献度评价模型时,应分别计算客户的资产业务贡献、负债业务贡献和中间业务贡献,然后将三者之和作为客户历史贡献度;衡量客户对银行潜在收益的贡献时,应该考虑客户的潜在货币价值和客户的非货币价值;客户潜在贡献度的影响因素包括信用风险水平和转移风险水平,商业银行应该以客户为中心区别不同的客户类型,对应采取差别化营销策略。     

商业银行客户价值综合评价及分类研究

本文从我国商业银行的实际出发,构建了一个兼顾实用和适用的商业银行客户价值综合评价模型,提出基于客户当前价值和潜在价值的两维聚类细分方法,为银行客观评价客户价值、科学细分客户、更有效地实现分层营销与差别服务提供支持.     

从风险限额看集团客户授信的信用风险控制

为防范集团客户授信风险,实现信贷资源有效配置,2003年,中国银监会颁布了《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》（以下简称《指引》）。《指引》要求商业银行对集团客户授信应遵循适度原则,即“商业银行根据客户风险大小和自身风险承担能力,合理确定对集团客户的总体授信额度,防止过度集中风险”。《指引》明确将“一家商业银行对单一集团客户授信控制总额超过商业银行资本余额15％以上”的情形规定为“超过风险承受能力”的情形。根据《指引》精神,各商业银行相继出台了相关的最高信用额度风险控制标准。而以集团净资产为基数,以信用等级为调节系数的最高额度风险控制,成为各商业银行集团客户授信控制的主要措施（方法）,即集团客户授信风险限额（最高授信额度）=集团净资产×集团信用评级调节系数。该指标将集团客户授信最高额度与集团自有资金盈利能力和信用评级状况相结合,首次对集团客户授信总量进行了量化控制,在防范集团客户授信信用风险方面发挥了不可磨灭的作用。然而随着集团客户交叉持股、偏离主营业务的大规模兼并扩张,以及盲目涉足境内外期货等现象的普遍出现,商业银行信用授信的风险日益多样化。现有的以净资产和信用评级为主要指标的风险限额控制模型的局限也就日益显露出来,从而对集团客户授信最高风险限额控制提出了更高的要求。     

我国商业银行客户贡献度模型设计与分析

实施客户关系管理系统是二十一世纪商业银行的发展趋势,对客户进行细分,实施差别化的客户管理是客户关系管理系统的重要内容,建立客户贡献度模型是目前商业银行实现对客户细分的主要方式。本文通过对现代商业银行构建客户贡献度模型的意义着手分析,得到自己对客户贡献度模型建设所依据原理的新见解,并依据该原理设计了具有较强的可实施性的客户贡献度模型,针对模型展开具体公式构成要素以及具体实现方法的分析。     

商业银行零售管理及目标客户流失概率预测研究

随着金融脱媒趋势逐渐凸显,商业银行以批发业务为主的盈利模式受到了极大的挑战.零售业务逐渐成为未来商业银行利润空间的主要组成部分.同时,商业银行越来越重视零售客户关系的管理与维护,并且逐渐意识到对目标客户行为数据进行分析的重要性.分析商业银行零售客户的流失因素及流失概率是客户行为分析的重要方面.研究表明,影响商业银行零售目标客户流失的因素较多,在诸多影响因素中,经COX模型的筛选,客户年龄、观察期内客户使用的产品数等因素对目标客户流失的解释作用是十分显著的.这些因素或正向或负向地作用于目标客户流失概率.