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基于银行客户数据的ACRM软件设计与实现

时间:2018-09-17 21:24来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇软件工程硕士论文,软件工程硕士的培养方式与传统的硕士课程有很大不同。它采取了学分制这种相对灵活的学制。根据学员情况的不同采用脱产和全日两种方式。
本文是一篇软件工程硕士论文,软件工程硕士的培养方式与传统的硕士课程有很大不同。它采取了学分制这种相对灵活的学制。根据学员情况的不同采用脱产和全日两种方式,课程分为补修、必修、选修、实际操作等部分。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇软件工程硕士论文,供大家参考。
 
1 绪论
 
1.1 背景
互联网金融行业的迅猛壮大,更多的人渐渐倾向于互联网金融作为自己的一种重要的理财方式。对应的,银行业就饱受着更大的竞争压力,尤其是对于传统的大型国有银行,不立即转型升级,很有可能面临竞争失败的结局[20]。这样的状态下,银行业急需一套完整的、完全的客户管理机制,通过与客户培养一种稳定的、彼此信任的关系,深层次了解客户的真实需要,把客户作为工作的重心并提高对客户的服务质量,在满足客户需求的同时,提高自己在各方面的优势,在日趋激烈的竞争中才能永葆生机。数据收集,经过筛选,找出对银行本身有用的信息,随后对这些信息进行剖析探究,从这些信息的规律中总结出明确的结论,此结论指导银行管理的发展方向,促使我国银行在系统管理方面进一步的系统化。客户数据分析在建立在客户贡献度、价值趋向和客户需求方面的基础之上,同时面向客户提供一系列优越的服务和先进的营销方法,并对客户资源归类,把客户分成普通客户和优质客户,不只确保优质客户,还须保留普通客户,更深一步扩展新客户资源,发展出一条不同于传统银行的道路,进一步提高银行的竞争优势,提升银行的竞争实力。互联网金融行业更好的利用了数据分析的作用,从而既降低了公司运营的成本,又能够更精准的接触客户,更灵敏的控制风险。应该说,数据分析的应用是传统银行业务与互联网金融的一个显著差别。如何挖掘传统银行的数据价值,让传统银行迅速转型,已经是目前国内银行面临的一个关键课题。本文在此背景之下,将结合数据分析与银行业现有的 IT 现状,提出一个实时地解决方案并进行评估。
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1.2 目的和意义
公司数据库或数据仓库中存储了成批的客户数据资源,就像客户基本信息、交易记录等,深层次的剖析和挖掘隐藏在客户数据中有价值的资源。可是,我们缺少在大量数据中发掘深层次信息的能力,大多数企业对数据的使用还只是处理一般事务性数据处理和商业流程应用层面,对比之下,企业在智能化数据分析处理方面的重视程度与利用程度远远不够。所以,数据分析技术以其强大的数据分析处理能力成为当下解决这些问题的强劲工具。结合当前的金融行业竞争背景,银行业在公司数据分析、信息系统上的投资越来越多[1]。本文的目的,就是提出一套依据数据分析的客户关系管理系统并进行落地测评,力争为银行业同类型的系统项目建设提供借鉴和指导意义。数据分析部分,作为最核心的子系统,本文将力争给出银行业数据存储、清除和剖析的借鉴性价值的方案。同时,也能够对各大软件互联网厂商提供借鉴,让他们在系统实施和落地的过程中更加了解银行业的业务和系统构成。经济全球化的日渐激烈,各个公司的产品差异越来越弱,企业已经意识到如果只是通过产品的差异化或是成本的差异化来提高自己在市场中的竞争优势几乎不可能。近几年,多数企业在信息化技术方面增加了投入,并获得较为显著的成效,同时却也暴露了问题,比如对数据资源的利用比较浅显、没有深层次的研究客户信息等等。面对这些问题,必须借助于数据仓库的机制,使得系统在对数据访问更加便捷,增强系统的适用性。银行业掌握及其庞大的数据资源,特别是伴着我国法律法规的健全,对于开会、转账等相关操作的严格要求[2]。使得银行掌握了一般互联网公司所不容易掌握的用户数据[3],包括身份证号、个人照片、联系方式等非常隐私的数据。这种数据一方面银行有义务安全保存,另一方面银行应该在商机发掘、交叉销售、客户画像、信用预警、风险控制等诸多方面,积极的使用这些数据[4]。
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2 系统需求分析
 
2.1 设计目标和思想
2.1.1 设计目标
商业银行的业务管理水平正处在日益更新的状态,尤其是重组改制引起的运行机制上的改变。因此,在规划分析型系统时,不只需要注意那些变化的元素,而且要考虑业务功能的紧迫程度,以及外部系统的依赖性,技术水平和基础设备的影响因素以及组织架构与业务流程的支持程度。在达到客户信息的整理和一般的查询统计功能后,商业银行应利用数据分析技术,借鉴数据仓库技术,能够完成客户细分、客户贡献度分析、行为分析、客户生命周期和价值分析等,从而使营销策划、营销方案制作等有更科学化的智能支持。商业银行从完成分析型 CRM 方向着手,逐渐健全系统功能,达到客户信息管理全方位自动化,最终达到“商业银行价值最大化”的目标。
 
2.1.2 设计思想
CRM 系统的思想是对客户数据管理。分析型 CRM 首先要收集两个的信息:一个是企业和客户的交易信息,另一个是企业的外部有关信息,把这两种关键的信息融汇起来,成为 CRM 运作的基本。从大局的视角来审视客户状况时,如果只是把这些信息迭加起来,那么只看到了客户的外在表面状况,还需要扩展更丰富的信息。比方这些客户与其他客户的关系,它所属的企业客户、相关子公司和担保公司的情况;不只是看客户持有的某个产品状况,而且需要看到其它产品的状况。同时注意这些产品互相的影响状况等。从而,从更全方位的角度对客户进行更为全面和可靠的分析和把握。商业银行的分析型 CRM 要与周围的全部系统组合在一起产生一个完整的客户系统。各种应用程序能够访问集成的整合的客户信息。通过添加新的业务功能来提高系统的业务价值,从而创造一个全范围的客户关系管理系统,确定客户,拓展客户交叉销售的商机。银行业在国内的高速发展展现了国内银行业的巨大发展空间,无论在存款金额、收益上还是在国家宏观调控过程中所担负的责任,有着举足轻重的地位。互联网金融在理财、基金、小贷等做多领域都给出了一份份靓丽的成绩单,银行业危机意识陡增,对于数据分析的后续投入和支持势必大增。
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2.2 客户统一视图需求
 
2.2.1 数据源分析
银行业务系统十分复杂,包括财务系统、风险控制系统、个人理财系统、数据仓库等等。这些系统之间,其主数据要求是高度一致的,他又被称为黄金数据。源系统设计当中,首先要关注的就是抽取方式问题。主动抽取在数据仓库的建设过程当中经常使用,这也是按照国际上的经过论证的成熟做法。这样可以防止业务系统的数据造假,同时降低业务系统升级的复杂度和难度[11]。另外,增量的方式是源系统设计过程当中必须要谨慎处理的部分,如何来区分删除、变更、新增的数据,是所有数据仓库设计过程当中的重点。整个数据源的设计还需要按照主题进行划分,比如财务、销售等主题。也便于在后续的应用过程当中保持数据的有效性和一致性。
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3 系统设计与实现 ....13
3.1 系统概要设计 ........... 13
3.2 数据架构设计 ........... 14
3.3 主要功能模块设计 ............. 17
3.3.1 客户关系管理 .......... 17
3.3.2 基于客户信息的智能提醒 .......... 26
3.3.3 智能客服 ........ 31
3.3.4 智能营销 ........ 33
3.4 本章小结 ......... 40
4 系统相关技术及核心算法.......41
4.1 分析型 CRM 概述 .... 41
4.2 ECIF 与 ACRM 的关系...... 41
4.3 分析型 CRM 的数据仓库 ............ 42
4.3.1 数据仓库的基本概念 ........ 42
4.3.2 数据仓库的关键技术 ........ 42
4.4 系统算法介绍 .......... 42
4.5 难点及核心算法 ....... 43
 
4 系统相关技术及核心算法
 
本章主要是对商业银行的客户关系管理系统分析与设计所需相关技术进行介绍,首先对客户关系管理进行介绍,分析 ECIF 与 ACR 的关系,然后介绍系统所需的数据仓库概念。
 
4.1 分析型 CRM 概述
CRM(客户关系管理系统)不是一个新生事物,随着管理软件在中国近十年的高速发展,CRM 慢慢进入人们视野。CRM 是指通过系统对客户的相关操作进行统一管理,包括发现商机、跟踪客户、客户沟通反馈等销售行为的管理。随着数据采集范围越来越广、越来越多样性,对于营销的支持可能性就越大,紧接着开始阐述相关领域的概念。ACRM(分析型客户管理系统)以 CRM 为基础,利用数据分析,对于销售线索的挖掘更具针对性[17]。特别是随着深度学习的最近取得巨大成功,更多的行业已经开始体验这种方式先进的方法。这使得数据分析的贡献进一步增大,不仅仅能够对结构化数据进行分析。我们甚至可以通过与客户的通话录音来判断客户的情绪和喜好。ECIF(企业客户统一视图)主要用来存储客户信息,这些客户信息可能来源于公司的各个系统,也能来源于公司外的数据。来源于公司外的数据包括公司自己爬取的合法数据,也包括行业协会的共享数据。这些所有数据构成了对客户的全息画像,可以在此基础之上进行标签平台的建设,再基于标签,可以进行风险管控、信用评估等系统建设。特别是在银行业,因为银行掌握信息的全面性,包括了用户的重要隐私数据,比如手机号、身份证号、近亲、住址、工作单位等,甚至还包括薪资流水数据。所以这部分数据除了考虑他们的分析价值以外,还需要考虑数据安全性。
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结论
 
银行业分析型 CRM 系统经过充分的需求分析,对系统的精心设计和对功能的细致实现,使系统成功上线并在实际应用过程中取得了良好的效果。本文首先介绍了银行业分析型CRM系统的研究背景及意义,通过对目前分析型CRM应用的调研分析,指出分析型 CRM 析产品主要存在信息获取的准确性,信息检索的准确性和用户操作友好性等问题,分析了对网络信息采集与处理系统的迫切需求。对银行业分析型 CRM 系统进行广泛的研究,总结现有舆情产品的主要功能和存在的不足;分析银行业的业务特长;对现有的典型需求进行总结和梳理并进行分析。分别从系统的总体要求、功能需求、性能指标、设计原则、系统结构、工作原理和系统模块等展开论述,同时将上面提到的技术运用到分析型CRM系统的设计中,介绍了实现各模块功能应用的关键技术。在分析型 CRM 系统的设计及实现整个过程中,一直以灵活性和扩展性为主要原则。应用层在设计和实现中,充分考虑了用户使用习惯和系统的可扩展性,采用 B/S 架构为用户提供了便捷、灵活的用户体验。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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