智能CRM
当前我国商业银行正处在战略转型的关键时期，一方面面临存贷差缩减、金融行业同质化竞争加剧、互联网金融所带来的巨大挑战；另一方面也面临着互联网、大数据技术发展带来的机遇，为银行开启了一扇崭新的大门，以客户为中心，实现精细化管理将成为商业银行新常态下竞争的关键，而客户关系管理作为商业银行与客户在销售、营销和服务上的交互工具，也将成为商业银行培育核心竞争力的重要手段方式。
目前，众多商业银行已经搭建了相应的硬件设施、云计算环境，为实施CRM奠定了技术基础，但传统CRM的实施效果还很难令用户满意，因为大多数仅实现了过去手工作业的自动化、线上化以及营销管理，还停留在“看起来很美”，但很难“用起来”的尴尬阶段。
综合分析
- 商业银行积累了大量客户信息，但信息系统相对独立，没有形成统一数据标准并有效整合起来。同时在互联网、大数据高速发展的背景下，却未能有效的结合外部数据，形成对公客户的全维度视图，很多客户经理还需去各大公开网站手工进行信息搜集，严重影响了用户操作体验。
- 传统CRM还停留在内部导向的、基于工作任务、事件记录的操作型、运营型CRM阶段，缺乏数据分析能力，不能基于内外部数据进行科学的分析，如挖掘潜在客户、差异化营销等，大部分客户价值未被开发出来。
- 传统CRM存在普遍现象，即忽略了CRM风险预警和风险控制管理机制，未能在贷后阶段辅助客户经理，提供有效的风控支撑。
主要体现
- 通过对公客户信息内外部数据整合，形成数据集市，在数据集市基础上形成360度客户信息全貌，可涵盖行内客户基本信息、资产负债及外部工商、司法、招投标、股权变更等信息，客户经理及各分支机构领导能够从多维度、多视角了解对公客户历史变更及现状情况，从而为客户营销及管理提供有效的数据支撑。
- 以客户价值为主线，并辅以企业客户行业、规模、结构等量化指标，建立并完善基于基础标签、模型标签、智能标签的客户标签体系，包含但不限于如有效客户分析、高价值客户分析、结算客户分析、流失风险客户分析等，实现对公客户的差异化营销策略。
- 智能CRM不仅仅展示单一的客户视图，还充分利用了当前领先的图分析挖掘技术，呈现链状、圈状、域状的群视图，并可在此基础上生成企业投资关系、担保关系、资金往来关系等关系图谱，有效提升风险预警能力。
合作案例
- 某国内领先的股份制银行拥有几万名客户经理，日常维护着数十万企业客户，需要不断的挖掘区域营销机遇以及风险信息，而这些营销和风险信号散落在行内外及互联网各处，单单靠客户经理的个人历史经验及精力很难覆盖，而利用粗放式的人海战术又将加剧商业银行人力成本压力以及因组织管理不到位带来的客户服务质量下降的问题。该行迫切希望利用先进的技术手段方式持续的为存量客户提供更优质、定制化的服务，培养忠诚、高价值的存量客户，同时也希望以较少成本开拓新的获客机会。
海致星图智能金融知识图谱帮助该股份制银行通过大数据技术全网抓取和解析3000万家企业工商、涉诉、税务、舆情、招投标等信息，并结合行内客户信息，形成多维度的客户视图。
通过图挖掘技术还原企业间错综复杂的业务、担保等关联关系，帮助该股份制银行金融部利用大数据技术有效地提升了对公营销效率和风险控制能力。
另外结合实际业务场景归纳总结出多种营销与风险事件规则，通过知识图谱自动汇总客户经理关注的营销及风险信息并及时推送到相关责任人的移动客户端，成为客户经理随身携带的智能CRM助手。
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