多源信息融合型竞争情报方法在银行客户信息整合中的应用

发布时间：2017-06-08 08:20

  本文关键词：多源信息融合型竞争情报方法在银行客户信息整合中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在数据以指数爆炸形式产生的今天,许多企业家已经认识到大数据的潜在价值,单纯依靠传统的竞争情报方法很难挖掘海量的数据蕴含的价值。因此,有学者提出在大数据背景下,应该采用多源融合型的竞争情报方法的观点来获取数据、分析数据。多源信息融合法可以将企业多个系统中不同格式的信息整合起来,使海量数据变得更规范,解决银行中存在的客户信息散乱、数据冗余等问题。处理之后的数据,可以给银行带来巨大的便利,增加银行的利润。本文的研究方法主要采用文献法和案例分析法。通过文献法,较为完整的整理了多源信息融合法和客户矩阵法的概念、应用流程。通过案例分析法,以银行的零售客户信息为数据,详细的展示了以上两个方法的具体运用。具体来说,多源信息融合(简称为信息融合)是指,将多个来源的信息或数据进行整合,使获得的情报更加完整、准确、可靠的一种技术。多源信息融合法的工作流程是数据采集、数据字段的处理、数据记录的识别、数据的统一,通过将重复的数据进行筛选、对不同结构的数据进行预处理等一系列操作。客户矩阵法定义为,根据贡献度和贡献率组成的矩阵模型,对目标客户进行层级划分,并开展差异化营销的一种情报法。客户矩阵法的应用流程分为三个步骤,第一是选取客户信息,第二是对客户矩阵模型的两个要素进行计算,即贡献度和贡献率,第三是对计算后的结果进行层级分析。本文的主要结构为三部分,本文首先对国内外竞争情报方法进行了概括,发现随着理论的完善,现代企业更加重视有价值的竞争情报方法,多名学者提出了大数据背景下,多源信息融合方法在竞争情报中的运用。其次,在理论分析部分,介绍了客户矩阵法以及多源信息融合法的理论,将多源信息融合法和客户矩阵法结合起来,提出了在多源信息融合法辅助下竞争情报方法的运用。最后,以案例分析的形式展示了两者在银行客户信息整合中的具体运用,得以证明两种方法结合的可行性和实用性。本文创新性的将多源信息融合法与客户矩阵法结合起来,使竞争情报方法更加灵活多变,为以后在实践中的应用提供了参考。论文在学术方面和实践方面都有所贡献。论文在学术方面的成果在于,其一,总结并比较完整的提出了这两种竞争情报方法的概念和应用流程。其二,多源信息融合型竞争情报法的基本理论和发展情况,为从纷杂的客户信息中获取情报提供了新的解决方法。论文在实践方面的成果在于,其一,商业银行利用多源融合信息技术可以提高竞争力,对未建立统一的数据基础平台的银行来说,起到了一定的指导意义与应用价值。其二,多源信息融合型竞争情报法同传统的竞争情报方法相比较来说,存在着优势和少许的劣势。其三,两种方法对银行进行差异化营销发挥着作用,银行从业人员可以根据五种客户类型拓展差异化的营销策略,有针对性地进行客户服务和有效地配置资源。本文的现实意义在于,第一,在大数据背景下,借鉴多源信息融合法的优势,创新竞争情报方法,为情报分析人员提供了一种较为完整的新方法；第二,研究运用竞争情报法进行客户信息整合的问题,发现有些银行的客户信息整合的工作并未提上日程,系统的建设工作并未得到重视。多源信息融合法给这些银行的发展起到了指导作用。现代银行的经营理念是“以客户为中心”,完整和准确的客户信息是银行的基本工作。因此,建立统一的数据基础平台刻不容缓,对客户信息的重视也将成为金融机构中竞争情报的发展方向和趋势。
【关键词】：多源信息融合法 客户矩阵法 竞争情报 银行
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G350
【目录】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 1. 导论12-15
• 1.1. 研究背景及意义12-13
• 1.1.1. 研究背景12
• 1.1.2. 研究意义12-13
• 1.2. 研究内容及方法13-14
• 1.3. 本文的主要创新点14-15
• 2. 文献综述15-19
• 2.1. 国内外相关研究15-18
• 2.2. 文献简评18-19
• 3. 竞争情报方法的基本理论19-26
• 3.1. 竞争情报的概述19-21
• 3.1.1. 竞争情报的概念19
• 3.1.2. 竞争情报的发展19-21
• 3.2. 多源信息融合法21-24
• 3.2.1. 多源信息融合法概述21-22
• 3.2.2. 多源信息融合法的应用流程22-23
• 3.2.3. 多源信息融合的特点23-24
• 3.3. 客户矩阵法24-26
• 3.3.1. 客户矩阵法的概念24
• 3.3.2. 客户矩阵法的应用流程24-26
• 4. 竞争情报方法在银行客户信息整合中的运用26-42
• 4.1. 多源信息融合法对客户信息初步处理26-38
• 4.1.1. 客户信息采集26-30
• 4.1.2. 客户信息处理30-34
• 4.1.3. 客户信息识别34-36
• 4.1.4. 客户信息统一36-37
• 4.1.5. 客户信息分析37-38
• 4.2. 客户矩阵法进行竞争情报分析38-42
• 4.2.1. 客户贡献度和贡献率38-40
• 4.2.2. 客户分级40-42
• 5. 研究结论及展望42-47
• 5.1. 研究结论42-45
• 5.1.1. 学术方面42-43
• 5.1.2. 实践方面43-45
• 5.2. 不足之处45
• 5.3. 研究的展望及建议45-47
• 参考文献47-51
• 致谢51-52
• 攻读学位期间发表的学术论文52-53
• 学位论文评阅及答辩情况表53

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本文编号：431953