【基于金融科技的银行零售业务营销策略浅析文献综述8200字】

8/8基于金融科技的银行零售业务营销策略文献综述目录TOC\o"1-2"\h\u10272基于金融科技的银行零售业务营销策略 2175311.1金融科技研究综述 226811.1.1金融科技概念 2214381.1.2金融科技研究述评 384191.27Ps营销理论研究综述 337221.1.17Ps营销理论概念 357601.1.27Ps营销理论研究述评 3233671.3长尾理论研究综述 3186001.3.1长尾理论概念 362281.3.2长尾理论研究主题 4166621.3.3长尾理论研究述评 486881.4客户关系管理研究综述 4181021.4.1客户关系管理理论概念 4144201.4.2关系营销理论概念 6250471.4.3客户流失与控制理论概念 6203981.4.4客户关系管理研究述评 7221991.5银行业务风险管理研究综述 7247981.5.1银行业务风险管理概念 7291411.5.2银行业务风险管理研究述评 81.1金融科技研究综述1.1.1金融科技概念关于金融科技（FinTech）的内涵，目前国内外尚无统一规范。通常它被界定在产业融合范畴，即把科技应用到金融领域，通过技术工具的变革来推动金融体系的创新。从国际层面来看，2016年金融稳定委员会（FSB）发布的报告《FinTech：分析框架和景象描述》，首次对FinTech的概念进行了界定：FinTech指依靠技术所产生的金融创新，是对金融机构、金融服务供给以及金融市场产生重大影响的新产品服务、新技术应用、新业务模式等，既包括前端产业，也包括后台技术（Carney，2017）。英国金融行为监管局（FCA）将金融科技视为金融科技公司应用新技术对传统金融服务进行去中介化的变革。国外有关FinTech的定义还有以下几种：FinTech是金融服务和科技手段的动态交集（Lines,2016），是用来支持银行业和其他金融服务的计算机程序或其他科技，包括互联网、大数据、云计算、区块链和人工智能等（牛津词典）。维基百科将FinTech的主体限定为初创公司：FinTech代表“用科技颠覆传统金融体系的一系列初创公司”。美国商务部则将FinTech定义为“应用软件和科技来为客户提供金融服务的公司”。新加坡金融管理局（MAS）指出，金融科技是通过使用科技来设计新的金融服务和产品。\o"爱尔兰"爱尔兰国家数码研究中心（NDRC）把金融科技定义为一种“金融服务创新”，同时认为这个名词也可以用于指那些广泛应用科技的领域。SchumannandThomas（2017）把FinTech看作是金融创新过程。国内较早对金融科技的内涵进行较系统论述的学者是易宪容，他认为，金融科技既不是互联网金融，也不是科技金融，而是essence范式在金融业的延伸。是指在大数据背景下，利用现代科技及数据挖掘而开发的成本低、使用便利且有效的金融产品及服务。近几年，商业银行零售业务在某种程度上受到了互联网金融的影响，刘力欣、刘开强和乔桂明（2019）曾指出了商业银行零售业务目前存在的问题。近年来，在金融行业很流行的一个概念是大数据技术。商业银行零售业务也不断提出和研究过大数据理论，但是大数据技术实际运用到精准营销的案例不常见。曹诚（2017）认为互联网金融发展已经形成新的经济形态，商业银行必须以异业合作为突破口，打开零售业务新局面，为客户提供无边界的金融服务。比如邮储银行，近年来邮储银行也紧跟时代步伐，将“成为大型零售银行”战略作为转型目标。也提出了与其他企业联盟和大数据金融的构思。郭雅莉（2017）在发表的文章中也对商业银行零售业务进行过研究，他认为互联网金融的出现对商业银行是一个挑战，但更多的的商业银行从中得到了发展零售业务的机遇。大数据技术、金融产品的创新以及客户的精准营销都是商业银行应该大力推进的。1.1.2金融科技研究述评近年来，金融科技发展迅速，引起国内外学者的广泛关注。本文在梳理了国内外相关文献的基础上，对金融科技的概念内涵、发展历程等多个方面进行归纳和总结，以民生银行Z分行为例调研了金融科技对商业银行的影响。1.27Ps营销理论研究综述1.1.17Ps营销理论概念美国营销学者JerryMcCarthy教授在1960年提出了4Ps营销理论，将企业营销总结为包括产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion）等要素的经济活动。Booms和BITNET（1981）提出7Ps营销理论，建议在4Ps营销理论的基础上增加三个“服务性的P”即：人（People）、流程（Process）、有形展示（Physicalevidence）。1.1.27Ps营销理论研究述评从总体上看4Ps是从企业的立场出发，其营销核心在于产品，而7Ps则是倾向客户的角度，更多的关注除了产品以外的服务，是服务营销的基础。7Ps理论强调企业要关注客户，更要关注营销的整个过程，让企业将目光聚焦在可以控制的因素上，通过对这些因素的计划和实践，从而对经济、政治、人文这些不可控因素得以把控。本文将7Ps营销理论结合起来进行研究，丰富商业银行零售客户流失管理的研究内容，视角新颖。1.3长尾理论研究综述1.3.1长尾理论概念长尾理论也即是“二八定律”，传统信贷市场中的信贷模式遵循“二八定律”：规模较大的融资需求方数量较少，约有20%的客户占据了80%资金，而剩余20%的资金的资金在80%的客户中进行分配。Anderson（2004）的研究表明，“二八定律”已经不再适用于新型的电商经济模式，并据此提出了“长尾理论”：只要有足够宽阔的流通渠道，所有需求较少的产品共同占据的市场份额足以匹敌甚至超过种类较少的热卖品所占据的市场份额。1.3.2长尾理论研究主题“长尾理论”同样适用于金融行业中的现实问题。根据“长尾理论”，金融科技在缓解小微企业融资难困境中可以起到以下两点作用。一是金融科技推动金融服务向受金融排斥的长尾群体拓展，进而扩大资本市场的融资增量（Chiu和Koeppl，2019）。二是金融科技颠覆性地改变对信用识别、获得、评估、风险定价等方式的运用，以此来发现和挖掘金融的潜在需求（易宪容，2017）。因此，金融科技创新所产生的更高效的信息交互机制和高效的交易系统大大提高了交易的频率和数量，最大化资金借贷双方的效用，使得尾部变厚。虽然现代科技在金融领域的广泛运用拓宽了传统金融服务的范围，使普惠金融得以快速发展，但金融机构在为长尾客户提供基本服务的同时，也增加了新的长尾风险。学者梅超（2016）则认为以支付宝和微信为代表的网络金融支付平台的快速发展，这些互联网金融机构没有传统的物理经营网点，没有现场服务的员工，但却带来资产的急剧增长，尤其在年轻客户中更为明显，对于如何通过互联网方式维护长尾客户提供了很好的借鉴意义。另一方面，随着社会财富两极分化的现象越来越严重，“一九分布”越来越明显，如何为少量的中高端客户提供更多增值服务以及如何降低数量众多的长尾客户的服务成本，这是一个矛盾问题，由于资源是有限性的，解决一个问题就需要牺牲另外一个问题，鱼和熊掌不可兼得。1.3.3长尾理论研究述评总而言之随着互联网技术的发展，原先被忽略的大众消费群体逐步的被银行所关注，银行业一直秉承的“二八定律”在经营实践中已不能完全适应时代的发展需要，“长尾理论”的指导作用在企业实践中已逐步显现，越来越多的企业正在运用长尾理论进行经营规划。本文将长尾理论结合起来进行研究，从独特视角丰富商业银行零售客户流失管理的研究内容。1.4客户关系管理研究综述1.4.1客户关系管理理论概念客户关系管理（CustomerRelationshipManagement）简称CRM，是指企业运用有效沟通手段了解客户行为并进行干预和引导，以此达成客户保留从而创造企业利润。20世纪90年代至今，欧美营销理念不断从“以市场为中心”向“以客户为中心”转变，CRM概念以欧美国家营销理论为基础，最早在1999年由美国GardenerGroup提出，经过修改和完善，MichaelW.Einstein（2014）阐释了如何建立以客户为中心的产品以及客户管理策略，其主要内容包括了：建立以客户为中心的企业、分析客户和品牌决策间的关系和相互的影响、观察与分析客户的行为、利用大数据分析客户行为、制定客户相关的战略、从品牌决策、客户沟通和客户关系等角度来分析客户管理的策略。DavidL.Motherboard和DelI.Hawkins（2017）认为客户行为对产品以及客户关系产生影响，应当根据客户行为制定合理的产品和客户关系策略。AmurN（2014）从银行内部员工素质的角度对银行客户关系维护的问题进行了研究，他以NSC银行为研究个案，对该行内部115名员工进行了调查和分析，他将年龄、性别、教育程度和职位高低作为主要的变量，对这些变量对客户关系的长期性、维护客户关系的成本花费、客户满意度、忠诚度、销售成功率等CRM指标进行了测算，其结果显示，对于客户关系整体状况影响最大的因素是教育程度和职位两方面，相对来说，性别和年龄对这一结果影响较小。HarridanD,GrandchildrenN,SouthamptonM（2015）认为，银行客户关系的管理应该从银行自身和服务对象两个方面考虑，从银行自身的角度看，银行提供的产品的丰富性及其能够满足客户的需求是客户满意度的基础，除此之外，银行需要通过pre-cut技术对客户需求进行全面的、即时的响应。而从客户的角度看，银行客户的不同社会经济阶层，不同的教育程度以及不同的理财偏好决定了不同的需求和习惯，因此也会对客户满意度造成影响。这些因素同样可以通过CRM系统进行测算和改进。王伟，贾妙琼（2016）对客户关系管理需要与哪些技术结合进行了深入阐述。他们认为客户关系管理需要与数据仓库、数据挖掘技术结合起来，以提高客户关系管理的科学性和系统性。与企业资源管理（ERP系统）和供应链管理（SCM系统）结合，以全面拓展企业内外部的联系更。客户关系管理还可以与电子商务的整合，拓展企业的市场范围，同时也为企业客户关系管理带来了新的契机。从银行的角度看，目前客户关系管理对外部数据以及数据挖掘技术的依赖越来越大，通过电子化渠道来实施客户关系管理也是一大趋势。但是由于银行自身的特性，客户关系管理与企业资源管理和供应链管理的结合并不像其他行业那样重要。张真瑜（2016）认为商业银行市场营销的中心是客户，商业银行市场营销的本质就是人和人之间的市场经济活动，战略计划的中心是以客户为中心，满足客户需求，以此为基础制定营销计划和业务发展的目标。朱建国、刘银行（2017）强调了外部趋势的“五+”特点迫使了我国商业银行对公业务转型发展走向必然。首先是政府领域的“大财政+大基建”，其次是对公业务“投行化+流动化”，然后是收支渠道“系统化+网络化”，随后是存款资金“理财化+流动化”，最后是同行态势“竞合化+联动化”。同时也认为客户关系管理是第一要务，提出坚持“以客户为中心、以项目为抓手”，要及时了解客户需求和变化，做到一户一方案。李锦茹（2017）阐述了当下互联网金融背景下商业银行与对公客户之间关系的巨大转变，并且对互联网金融对我国商业银行产生的冲击进行了全面的分析，同时对互联网金融时代银行客户关系管理提出切实可行的对策。赵欢（2018）发现贵州HX农商行在客户关系管理方面主要存在管理理念传统，管理方法和技术落后，管理渠道单一，客户忠诚度和粘性低，客户管理标准不一致以及内部机构不合理等问题。在结合贵州HX农商行实际发展的基础上，对贵州HX农商行客户关系管理的改善提出转变传统客户关系管理理念、对客户个性需求进行分析、拓展客户关系管理渠道以及改善内设机构和引导员工转变客户关系管理思维等建议。1.4.2关系营销理论概念关系营销最早在1983年由美国营销专家Berry提出，他将关系营销描述为：“通过与客户建立某种既定关系而实现客户开拓、维系和挽留。”经过不断研究，Berry（1995）将关系营销定义完善为“企业通过承诺和交换实现稳固和谐的客户关系从而达到企业最终既定目的。”MorganandHunt（1994）对比了关系营销在社会交易和经济交易两个角度的异同，指出其核心是建立、促进和保留客户关系。周洁（2020）指出我国在西方关系营销理念的基础上形成了具有中国特色的关系营销。她认为现今企业必须充分依靠关系营销建立消费者、员工、供应商、经销商等的良好关系，才能实现企业的长足发展。Colgate（1998）提出新客户的开发成本可能是维系现有客户满意成本的5-10倍，可见发展新客户明显要比维系老客户成本更大，维护存量客户要比拓展新客户更为有效。孙继华、张婷婷（2017）年对关系营销和顾客忠诚进行了研究，他们认同关系营销的中心就是提升顾客忠诚，顾客满意则直接影响着顾客忠诚，而服务质量和关系信任则是保持客户的主要因素。企业要坚持“以客户为中心”的服务理念，通过提高客户管理能力、创新产品和服务使客户满意，提升顾客忠诚，建立长远的合作关系。关系营销在商业银行中的应用日趋明显，不少学者对其进行了探索研究，如张磊（2019）认为商业银行关系营销是由内部和外部关系营销构成，外部关系包括客户、新闻媒体、监管机构、合作单位等，内部关系包括员工、企业文化、核心价值观、组织构架等，内部营销是外部营销成功的关键，商业银行应借助关系营销制定科学合理的营销方案。1.4.3客户流失与控制理论概念LeavenedSusanM.（1995）将客户流失定义为客户不再向原企业购买产品和服务，客户流失的原因主要可以分为由于内外部原因造成的客户不便、对产品定价的不满意、同业市场竞争激烈、对服务失败的应对迟缓等8类。劳晓琨（2018）通过数据挖掘的方式使用Logistic回归模型算法建立客户流失模型，分析影响电信客户流失的关键因素，找出关键因素后，采取相应的客户挽留措施，取得了良好效果。HemostatJain等（2020）通过使用Legit模型和Legitboos算法详细分析电信客户交易行为，建立有效的客户流失预测模型，在正确的时间识别客户身份，确认哪些客户离开服务的概率最高，针对这部分客户给出有效的计划以挽留客户。商业银行客户由于极低的转换成本可以充分自主地选择任一银行为其服务，这与电信客户群体具有极高的相似度。在金融科技浪潮的冲击下，目前商业银行零售客户大量流失，商业银行也越来越重视将数据挖掘技术运用于客户流失分析和流失客户挽留工作中。潘波（2019）基于Boost算法预测分析商业银行零售客户流失，他把流失客户归类为四类流失场景，根据不同的流失场景应分别采取差异化客户流失管理策略，主要包括加快金融创新、丰富金融产品、提升服务水平、拓展营销渠道等。严淼根（2020）提出目前商业银行零售客户流失主要表现为客户资产流失，他将银行客户流失的原因归纳为消费需求、资金流动、理财投资、归还贷款等原因，他认为银行需要借助预警模型来警示客户流失，其中逻辑回归模型和随机森林模型在客户流失预测分析中，有较好的效果，根据客户流失的不同原因应采取不同的流失管理策略。1.4.4客户关系管理研究述评综上所述，国外对客户关系管理的定义研究很多，较为成熟，研究内容多样，研究视角较多，方法多样。而国内研究时间相对较晚、数量相对较少。本文试图从客户关系角度，在客户关系管理、营销、流失控制上探讨民生银行Z分行客户关系管理当中的问题和解决方案。1.5银行业务风险管理研究综述1.5.1银行业务风险管理概念最初，外国商业银行主要是高风险交易所。经过数百年的发展，商业银行经历了改革和发展。BeverlyJHitler和KevinJStir（2005）认为电子信息革命和互联网的兴起改变了传统银行业务模式，增加了物理网络和业务发展模式。电话银行、网上银行、ATM、终端等新型金融产品的出现，从根本上改变了银行的经营模式。此种扩张不仅降低了门店的消费相关成本，还改善了顾客便利性和提高银行盈利渠道。HairMaritza（1950）提出了均值方差法来评估无限制条件下的资产组合风险。根据Maritza的研究，投资组合有助于避免和解决风险并获得最佳回报。美国经济学家威廉夏普（WilliamSharp）使用资产定价模型来分析个人财务管理的风险，强调选择投资组合来解决个人财务风险的重要性。EugeneA.Ludwig（2012）认为银行需要要想防范风险，需要强化审计工作，另外对底层资产定期进行压力测试，建立压力测试模式并进行推广。国外学者对操作风险的计算度量也是较为深入的，John（2014）将国外两家著名的数据公司中关于操作风险损失的数据进行分类分析和挖掘，给出了一个理念较新的计算度量操作风险的方法——极值法。与此同时，ArcaneChapel（2015）对于操作风险管理体系和架构方面，提出操作风险管理流程优化：建立操作风险管理绩效考核、风险管理企业文化、运用各种先进技术以及测评工具。而后Nu，Backhouse，Silva（2015）用实证的方式将操作风险管理体系在银行内部运用，并得到了良好的评估效果。EEichmann，CAvocado，SInterlining（2014）使用真实世界的数据来评估现实依赖模型对估计总监管资本的影响，最终比标准巴塞尔方法规定的要小38%。CChecker，NGather（2017）通过评估包括声誉损失在内的金融公司的操作风险的后果来填补这一领域的空白。Han（2016）主要目的是加强“三道防线”模式，从而更有效地管理由于流程和系统不充分和不成功，人为因素以及那些可能因外部因素而出现的操作风险。国内学者彭佳玉（2019）认为各大金融机构面临转型需求，市场竞争力强，理财业务人员在销售时经常对产品收益等信息进行夸大而对风险问题避而不谈或者轻描淡写，也是风险事件产生的原因。王凌云（2019）提出，强化操作风险识别，对操作风险进行识别、监测、评估、计量与报告等工作，从源头防控操作风险。通过前中后台职责分工，联动各部门，运用各种系统，计量工具，对已经发生的风险或可能会发生的操作风险做好计量工作，提前预知风险的负面影响，对已经发生的负面影响进行计量用来估算处理成本等。谢荣华（2019）提出银行理财业务的开展需要以客户利益为基础，对理财产品进行相关真实的介绍，产品数据进行真实的披露，并且在销售中提示相关的产品风险，保证客户和银行的利益。同时银行要加大理财产品的创新和研发，以便满足更多的客户需求。赵丹（2020）认为银行需要从提高信息科技技术、加强居民理财意识及转变银行分业经营观念这三个方面入手防患业务风险。1.5.2银行业务风险管理研究述评综上所述，国内外学者目前在银行业务风险管理方面的研究成果相对丰富，研究主要从风险现状分析、风险分类防范、风险控制体系建设等多方面进行研究，认为风险管理需要运用风险识别、风险控制及风险监测等方法。相对于成熟的国外研究理论，国内的研究还是存在差距，本文希望从当前市场化经济大环境下出发，围绕银行金融科技发展，以民生银行Z分行为研究主体，以小见大，结合各位学者的经验，提出对当下我国银行零售客户流失管理更具实践意义的建议。1.参考文献[1]邓典雅.大数据背景下商业银行精准营销的设计与应用[D].华南理工大学,2018.[2]范枻.互联网金融视角下,商业银行信贷业务转型策略研究[J].时代金融,2020(20):91-91.[3]高航.新常态下我国商业银行零售业务发展研究[J].现代商业,2019,(21):160-161.[4]姜丽丽.商业银行零售业务转型发展思考[J].时代金融,2017(06):87-88.[5]劳晓琨.基于Logistic回归模型和SVM的企业客户流失研究[D].西安电子科技大学,2018.[6]李国峰.银行客户关系管理[M].北京：企业管理出版社,2013.53-55.[7]李健.互联网金融1.0时代商业银行应用大数据部署数字化营销的策略研究[J].现代管理科学,2017(09):33-35.[8]李锦茹.互联网金融时代商业银行客户关系管理面临的挑战与对策[J].金融经济,2017(10):160-161.[9]刘若飞.基于客户生命周期的精准营销策略探析[J].科技促进发展(应用版),2011(2)：36-38.[10]刘永章,叶伟春.银行营销[M].上海：上海财经大学出版社,2001.30-65.[11]梅超.解决“两个90%”的问题推动大零售业务快速转型——中国工商银行江门分行大零售战略转型先行先试的思考与探索[J].杭州金融研修学院学报,2016(02):44-47.[12]潘波.基于数据挖掘的Z银行零售客户流失研究[D].浙江工业大学,2019.[13]彭佳玉.个人理财业务风险解析与防范[J].中国科技投资,2019,000(003):93,95.[14]蒲克强.“十二五”时期我国商业银行零售业务发展战略研究[J].当代经济管理,2019,(04):81-85.[15]钱用道.现代商业银行市场营销理论与实务[M].上海：东方出版中心，2000.80-101.[16]邱勋.规则监管时代下传统金融机构的互联网金融发展对策研究[J].西南金融,2016(01):18-21.[17]孙继华,张婷婷.关系营销背景下顾客忠诚度的影响因素及管理对策探讨[J].当代经济,2017(24):3.[18]王凌云.商业银行个人理财业务的风险及对策[J].中外企业家,2019,No.639(13):33-33.[19]王伟,贾妙琼.客户关系管理(CRM)的评述与展望[J].郑州航空工业管理学院学报,2016,034(005):56-61.[20]王彦博,周学春,王茜.FinTech时代商业银行零售客户标签体系建设与数字化营销应用[J].银行家,2018,93(1):88-91.[21]王英姿,王先瑞.互联网金融背景下传统商业银行业务创新转型研究[J].全国流通经济,2019(30):158-159.[22]王雨昕.互联网金融化背景下城市商业银行业务发展策略研究[J].中国集体经济,2021(02):89-90.[23]魏克哲.基于全面风险管理的商业银行内部控制系统研究[J].财会通讯,2014.[24]吴朝平.零售银行数字化转型:现状,趋势与对策建议[J].南方金融,2019,000(011):94-101.[25]谢荣华.商业银行个人理财业务发展策略研究[J].财经界(学术版),2019,No.507(05):41-41.[26]严淼根.客户流失预警研究与应用[J].金融电子化,2020(6):3.[27]易宪容.金融科技的内涵、实质及未来发展——基于金融理论的一般性分析[J].江海学刊,2017(02):13-20.[28]张磊.金融营销的新形势及商业银行的关系营销[J].财经界,2019(21):1.[29]张真瑜.我国商业银行市场营销创新对策研究[J].企业改革与管理,2018(01):101-103.[30]赵丹.浅析我国商业银行个人理财业务风险管理[J].福建质量管理,2020,000(003):143-144.[31]赵欢.贵州HX农商行客户关系管理问题对策研究[D].对外经济贸易大学，2018[32]周洁.浅谈关系营销在我国企业中的应用[J].中国管理信息化,2020,23(12):1.[33]朱建国,刘银行.大型商业银行对公业务转型发展研究[J].农银学刊,2017,02(15):40-44.[34]AlvarezBashing,Mosaic,Amir,Afar.CustomerValueAnalysisinBanksUsingDataMiningandFuzzyAnalyticHierarchyProcesses[J].InternationalJournalofInformationTechnology&DecisionMaking,2018(17):819-840.[35]AndersonC,Thelongtail[J].Wired,2004(10):170-177.[36]AnshanM,UnawareMN,AimSA,ETAL.Customerrelationshipmanagementandbigdataenabled:nationalization&customizationofservices[J].AppliedComputing&Informatics,2018,18(3):130-176.[37]BaZ,HuangD.ShadowBankinginaCrisis:EvidencefromFinTechDuringCOVID-19[J].JournalofFinancialandQuantitativeAnalysis,2021,56.[38]CheckerC,GigahertzN.Modelingoperationalriskincorporatingreputationrisk:Anintegratedanalysisforfinancialfirms[J].Insurance:MathematicsandEconomics,2017,72(JAN.):122-137.[39]ChiuJ,KoepplTV.Blockchain-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