銀行 圖片來源：中國電子銀行網

　　一年之計在于春。熱熱鬧鬧的春節過后，周而復始的一年忙碌又開始了。對于銀行人而言，很快就要進入“5+2”“白加黑”“掃樓掃街掃社區”，全員負債業務，背上指標拉存款的打雞血狀態了。

　　年年歲歲花相似，歲歲年年人不同。我們應該清醒地看到，這個時代瞬息萬變，跟線下網點萬達百貨王健林打賭的線上阿里巴巴馬云開始琢磨線上、線下融合的新零售了。這幾年銀行業不再盲目跟風“互聯網+”，開始琢磨智能網點升級，而再用萬年不變的理念思維去經營管理銀行是不是也已經不合時宜了呢？

　　今天，筆者就基于當下新時期新形勢，對銀行客群細分這一課題進行探索性分析，用新范式對客群進行重新定義。

　　一、銀行客群細分的進階

　　如果將銀行客群細分也分階段，我們不難將2018年之前分為三個階段：

　　客群1.0時代，以銀行為中心，尚未建立客群儀式的莽荒階段。這一階段，應是改革開放之前，時間上大致為1980年之前（各個區域由于改革開放推進的時間不盡相同，具體時間上會有出入）。

　　這一階段，只有幾大國有銀行，各家銀行的業務門類、網點布局有著嚴格的界定，是銀行挑客戶階段，銀行內部也處在手工記賬的“刀耕火種”階段，談不上服務意識，更談不上客群劃分，只是對于企業客戶和個人客戶有個區分。

　　客群2.0時代，時間上應該在1980年到2000年之間。這一階段，股份制商業銀行出現，銀行業開始有了競爭，“拉存款”成為銀行人的日常，銀行也逐漸有了服務意識，開始由銀行挑客戶，進入客戶挑銀行階段。

　　隨著改革開放的不斷深入，銀行業自身的改革提升也逐漸減速，但就客群角度，這一時期開始對存量客戶進行研究劃分，逐漸開始建立客戶服務體系。但就個人客戶而言，銀行逐漸對優質客戶進行傾斜，在產品上也開始提升出金卡和貴賓服務。

　　總體而言，這一階段是國內銀行業對客服及客群細分摸索、嘗試的階段。

　　客群3.0時代，時間上在2000年到2018年。這一階段，銀行業逐漸明確自身服務行業定位，服務向標準化、系統化提升，后期又開始了個性化、特色化再造。

　　而就客群細分而言，銀行對于公司客戶劃分更加細致，中小企業、小微企業、高新創企業等占比逐漸增加；對于個人客戶，無論從個人資產規模還是客戶年齡層次等維度，劃分更加細致，所提供的服務的多樣性、豐富性也有了極大的提升。

　　但是，我們應該清醒地認識到，無論是通過年齡指標將客戶劃分為兒童、青少年、中年、老年客戶，還是通過個人金融資產將客戶細分為普卡、金卡、白金、鉆石、財富、私人銀行客戶等，銀行對于客戶提供的金融服務依然存在嚴重的同質化，而對于客戶的層級變化，迭代等，都無法給予及時、有效的跟進，這就造成了銀行客群細分標準和所提供服務的嚴重滯后，也就造成了銀行提供的金融服務和客戶實際體驗之間的嚴重錯位。

　　舉個例子，2000年的時候，銀行業內部有一個爭論，就是是否取消存折。主張保留存折的，認為老年客戶對于銀行卡接受起來尚有難度，特別是中低收入的老年人，對于存折依然有著很強的依賴。主張取消的，認為老年客戶對銀行的貢獻度較少，取消存折可以將有限的一線服務資源向高凈值人群傾斜，提高他們的滿意度，增加客戶粘度和忠誠度。

　　但是，今天再來討論這個問題就已經是笑話了。因為，如今的老年人（65歲以上），恰恰是2000年左右那部分25-45歲高凈值人群，他們早已經習慣銀行卡，相反存折反倒對于他們而言比較累贅，再去討論存折的存廢有什么意義？

　　再者，銀行排隊問題。大概2010年之前，銀行辦理業務排隊是一個非常棘手的問題，銀行不得已通過增設網點、增加柜臺數量、提高業務辦理效率應對。而今，排隊問題已經極大緩解，銀行所面對的卻是網點合并、升級再造的問題。

　　原因在哪里呢？

　　這是因為，當年網銀開始普及，彼時的老年人尚未習慣網銀，只能積壓到網點辦理業務，而今，伴隨著網銀成長起來的客群已經是中堅力量，他們不需要來網點辦理基礎業務，而移動互聯一代們更是習慣了手機銀行、微信銀行，進銀行都少之又少了，哪還會有排隊問題呢？

　　可見，客群迭代是一個需要銀行業越來越重視的問題，再不能以傳統、落后的劃分標準來進行客群細分了。

　　所以，在此提出客群4.0時代概念。時間上，應是今年到2025年左右，這將是銀行業打破原有客群劃分標準，通過多項變量指標的留存、匯總、融合，時時判斷、無縫跟進客戶需求，逐漸建立“自適應”客群服務系統（生態）的階段。

　　二、“自適應”——客群4.0時代核心理念

　　銀行業對于客群的劃分，傳統上是根據銀行自身所能掌握的各項指標，建立起對客戶量化考核的系統，對公、零售都是如此。如，公司客戶的規?？己?，對應零售客戶的金融資產考核，公司客戶的資產負債考核，對應零售客戶的流水考核等。

　　但是，正如前文提到的，銀行的指標細項滯后于市場的變化和客群的迭代，我們需要建立一套新的考核劃分體系，這套體系可以根據客戶的金融行為不斷增補項目、數據，構建一個大數據網絡、平臺，從而從傳統的一個層面的考核，提升為多維、立體的考核，從而對客戶進行更加細化的劃分。

　　這套體系的核心就是通過數據的不斷增加，體系自身的指標、標準不斷細化，從而更加細膩地對客戶進行畫像細分。體系不僅增補變量，還會根據客群的迭代在數據上的反饋，剔除不再積極的變量，從而完成銀行服務對客戶的持續適應。

　　三、多維度獲知，搭建大數據平臺

　　如何搭建這一“自適應”體系呢？依靠的就是大數據原理，廣泛、全面地搜集客戶金融行為數據。如果說傳統的客戶信息數據，是一個以時間為軸的定向“桶形”數據結構，那么全新體系下，客戶信息呈現的將是一個發散矩陣機構。

　　銀行可以通過自身產品和服務，以及體外第三方合作平臺的信息，完成對客戶的金融畫像復刻。

　　我們可以利用的信息獲知源包括但是不限于系列信息：

　　1.賬戶信息。傳統的賬戶信息，公司客戶的進出款項，往來賬目等，個人客戶的代發工資情況、投資理財等。

　　2.消費信貸。公司客戶的各類貸款、融資，金融租賃項目等。個人客戶的房貸、車貸，各類消費類信貸等。

　　3.移動支付。主要是個人客戶的信用卡消費、云閃付、微信支付、支付寶等等。以及銀行與第三方平臺的聯網信息，如青島銀行-美團聯名信用卡的消費信息等。

　　4.云端生活。像客戶登陸網銀的日常信息，各類生活繳費、積分及兌換，各類搶購、消費等。

　　其他金融行為。

　　通過這些信息數據的匯總、整理，在傳統指標以外建立發散性的數據中心，從中提煉客戶行為習慣、喜好等。再根據最突出數據項，完成同類客戶的分類歸集，不再局限于原有的客群劃分門類。

　　這與原有客群體系的不同點在于，傳統客群劃分是設計好類別，將客戶納入指標最契合的一類。而自適應體系是不預先設計好類別，客戶呈現出怎樣的特征，就同類型合并，生成一類客群。特殊的情況下，一位客戶也可以獨立一個門類。

　　如通過客戶的云繳費信息，及代發工資情況、各類貸款情況，適時推送一定額度、一定期限的消費信貸類產品，讓客戶通過網銀、手機銀行秒批秒貸；透過客戶餐飲、購物等信息，推斷客戶活動區域、時間習慣等，動態調整房貸提示信息、信用卡賬單等的推送時間點，為客戶提供最舒適的服務體驗。

　　四、N+X，建立迭代生態

　　如果將突破傳統衡量指標的這些豐富到方方面面的數據稱為“N”，那么建立自適應客群細分系統，可以靈活應對客群迭代升級的要點就在于要不斷增加、剔除的變量“X”。

　　X，應是客戶原有N的數據矩陣基礎上，時間軸上不斷變化的細項。其實，銀行可以通過多個方面進行X數據的抓取、增補。比如消費行為突變數據。

　　一段時間內，銀行可以根據客戶消費支出的增加或者減少，消費項目的變化，對客戶信息完成增補調整。

　　如個人住房貸款客戶，還款一段時間后，消費頻次的增加、改變，特別是某一類消費的激增，就可以通過數據的增補，完成對客戶畫像的補充。

　　如果家具、家電集中采購，則可以判斷客戶完成單身到已婚的轉變，在產品推送和服務中，銀行可以推薦客戶信用卡附屬卡和資金歸集等業務；如果嬰童用品的集中采購，則可以判斷客戶升格成為父母，銀行則可以推薦保險類、教育基金類產品。

　　另外，我們還可以根據投資行為突變數據（各類投資、理財數量、種類的變化等）、投資行為突變數據、生活細項突變數據、行業、領域突變數據以及一些其他的數據來迭代生態服務內容。這些內容，限于篇幅暫且不表，以后再有機會和中國電子銀行網的各位網友一起探討。

　　通過數據的變化，完成客戶細分類別的調整，而通過客群細分的調整，實現產品、服務推送的精準化。

　　五、開放、透明—“N+X”體系的后臺特征

　　要實現“N+X”客群體系的搭建，除了要建立龐大的客戶信息數據庫，還要從運維模式上對傳統銀行后臺業務管理進行顛覆。

　　原有銀行后臺業務部門，分條線管理，公司條線、零售條線、科技條線、服務條線等。而新的客群體系下，需要打破條線壁壘，已數據庫為核心，扁平化的網絡協同架構。

　　這不是簡單的+互聯網，而是將互聯網融入到銀行自身的血液中。早年,金融企業將互聯網視作工具，視作傳統業務升級、跨越的翅膀，現在來看這種認識是錯誤的。互聯網不是一種工具，是一種思維，是一種對自身的顛覆重塑。

　　回到“N+X”，這就需要對銀行自身完成如下再造：

　　1.數據的開放、透明

　　銀行業原有數據調取是需要業務部門申請權限后，拿到一組組數據，而且申請周期、審批流程等相對較為繁瑣。而“N+X”架構下，需要數據對所有相關的業務部門開放、透明，數據不是某個部門的自留地，而是面向所有相關部門的共享庫。

　　2.部門協同

　　銀行業的數據，因為安全、風險等要求，往往是保密的，而且會有不同的表述口徑。一方面業務部門很難拿到數據，另一方面，業務部門拿到的數據不一定是格式適當的?！癗+X”架構下，就需要信息科技部門改造后臺數據庫，這一改造要根據業務部門的喜好、偏好來改造，數據信息隨時調取，隨時補充。

　　在這一工作模式下，數據是平臺核心，無論是負責數據抓取、匯總的信息技術部門，還是負責業務的公司銀行部、零售銀行部、私人銀行部、服務部門等，都是圍繞在數據周圍的平行部門。

　　3.數據交換

　　淘寶在成為網絡生態之前，是垂直管理，數據不對外的。而在從平臺向生態的演進中，淘寶對分類數據進行了行業共享，并一定程度上進行了開放，這就使得淘寶成為一個高速吸能的網絡“黑洞”，讓網絡用戶更加牢固地黏在一起。同時，也恰恰是數據規模的不斷擴大，才反過來對系統進行了自我修補，讓系統越來越聰明。

　　銀行要想在客群體系打造上實現自我修復和自我提升，也要對數據進行開放。

　　第一階段，銀行內部要打破分支行壁壘進行數據交換、共享；

　　第二階段，要透過分支機構完成對區域、行業內的數據進行擴充；

　　第三階段，則是透過行外第三方，完成銀行自身所需數據的補充。

　　我們可以樂觀地判斷，銀行業自身的轉型升級一定會以更加包容的態度面對行業的變化，那么也一定會有更多的領域內出現顛覆、革新。作為一種探索，基于大數據理論的“N+X”體系能否得以實現，我們也拭目以待。

　　作者：孫中華供職于青島銀行，系中國電子銀行網專欄專家。

責任編輯：王超