杨娟：告别传统，基于知识图谱技术构建智能CRM

当前我国商业银行正处于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。

以客户为中心提升客户洞察力、实践差异化客户覆盖、精细化管理成为商业银行在新常态下保持竞争优势的法宝。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，被越来越多的商业银行提升至战略高度。

目前，银行传统型CRM大多数实现了过去手工作业的自动化、线上化、销售管理及与业务系统的集成，对客户经理形成了一定的管理约束力；但由于缺乏客户洞察力，导致产品与服务及客户价值持久化能力较弱，无法对客户经理形成有效的辅助支撑，很难被真正的用起来。

图：传统CRM的五大核心表现

2017年，知识图谱是金融领域的“当红花旦”，在风控、营销等方面大展拳脚，热度一路攀升。在CRM方面，知识图谱是传统CRM向智能CRM升级的关键技术。当然，这个过程并非一蹴而就。

海致将智能CRM的建设路径分为三个阶段：

第一阶段，数据信息化。通过制定客户数据战略，内部全业务要素数据化，外部数据收集与加强，多维度客户信息全貌；

第二阶段，信息知识化。建立关系视角客户信息深度下钻，据此建立描述性模型、客户分群、预测性模型；

第三阶段，知识智能化。将技术以服务的方式应用到业务场景中，并提供差异化服务、精细化管理，持续不断的输出客户价值。

大数据实现了数据向信息的转化；而知识图谱则解决了知识展现的问题，让知识可视化，便于人脑的理解，再与客户关系管理进行配合，最终形成智能CRM客户关系管理的洞察力。

目前，大多数银行处于信息的知识化阶段，可能已经有了对公的数据集市，在这样的数据基础之上，需要的是更进一步，建立知识图谱，利用机器学习挖掘知识，产生模型，产出如营销名单、风险名单、风险评级、营销评级、客户标签的辅助决策的知识。

海致研究和引入知识图谱技术，通过建设智能CRM，探索如何为商业银行提供更具条理的信息，帮助银行感知更深入、更广泛和更完整的知识体系，保障银行知识的条理性和有效性，加速商业银行知识向商业价值转化的进程。

基于知识图谱的智能CRM建设拥有互联网化的知识检索、事件化的消息驱动，复杂关系的图谱构建、客户和产品智能的匹配，以及机器学习和NLP的技术支持五大特点：

以互联网化的知识检索为例：

为了让客户经理或者管理人员像使用百度、谷歌一样使用CRM，海致智能CRM一定程度上兼融原有的数据资产和用户的使用习惯，将客户经理的绩效以及流程管理融合其中，通过互联网的挖掘引擎，推送给每一个客户经理适合他的商机和线索。

例如搜索“海尔”，会出现所有海尔相关的公司名称，张瑞敏其他关联企业的关联人物，同类型的企业，如松下电器、格力、西门子等，这就是所谓的互联网化的知识的聚合和检索。

通过对这家企业全方位的图谱分析，包括一致行动人、实际控制人、对外投资及任职、担保关系、资金往来关系、现阶段持有的金融产品等信息。

通过智能CRM，客户经理可以充分了解企业，并对其进行标签和画像分析，这家企业可能感兴趣的产品是什么、最应该匹配的产品是什么，合适的定价策略应该是什么样的等，进行有的放矢的客户营销。

海致智能CRM的核心目标是为客户经理提供信息、提供知识、提供智能，最终成为客户经理日常工作的智能助手。

总结：知识图谱只是一项技术，技术本身并不会产生价值。我们要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上，通过分析相关部门的业务对接程度，以发挥数据资源体系在营销、风险、管理及决策等方面的作用，从而产生大数据的价值，真正实现从数据到知识的转变。