中信银行并行技术助力 客户企业双赢

　　中信银行作为国内第二家信用卡客户突破千万级的股份制商业银行，面对客户规模的急剧扩张，敏锐认识到产品和服务的个性化及差异化已成为产业未来发展的重要因素，满足客户的个性化需求、以客户为中心、倾听客户呼声、对不断变化的客户期望迅速做出反应将成为企业成功的关键。而营销作为直接与客户接触的渠道，一方面其形式和内容均直接关系到客户满意度，另一方面客户感知又影响营销成功率进而影响信用卡整体收益，因此具有重要意义。

　　面对新的挑战，中信银行开始进行客户关系管理体系(CRM)的优化，在IT系统建设上通过专题信用卡数据集市、数据库营销、实时BI、营销CRM、协同决策等系统逐步进行落实，在组织架构上通过客户经理转型、完善产品部门架构等逐步予以调整，致力于形成科学的CRM体系。同时全面、深入地了解客户，建立以客户为中心的营销、管理、服务、分析系统，改善与客户关系有关的业务流程，将各项营销活动/服务的注意力集中于满足客户的需要上，按客户的偏好使用适当的渠道与之进行交流并适时提供优质服务。

　　作为CRM体系建设中的重要一环，中信银行提出了建立一套快速、精准的信用卡客户数据库营销系统的目标，以解决以往营销中凭经验制定营销方案、缺乏先进的系统和精准的策略支撑、对历史营销方案和数据没有统一的管理、对营销方案无法进行精确评估和优化等弊端。该系统在并行计算技术和数据挖掘模型的支撑下，实现了营销全流程管理、目标客户精准定位、营销策略/渠道/客户权益智能管理等预期目标，极大提升了中信银行信用卡业务的客户关系管理水平。数据库营销系统采用了先进的体系架构和设计思想，主要表现在：

　　1) 先进的并行计算架构成就卓越的大规模计算性能

　　该系统是以信用卡数据集市先进的并行计算能力为基础的。中信银行在国内率先采用第三代数据仓库并行计算技术构建信用卡数据集市，基于第三代数据仓库主流平台Greenplum提供的MPP+ShareNothing的先进架构，充分发挥数据均匀分布和Hash分布的特性，突破了高速I/0的瓶颈，实现了海量数据的高速并行加载和计算，极大提升了营销数据指标处理时效和准确性。信用卡数据集市每天500G的增量数据可在3小时内并行加载完成，近1000个复杂指标可在3小时内并行加工完成。中信银行通过极低的初始投入成本，取得了卓越的大规模计算性能，已被列为业内标杆，并因此荣获2012年《亚洲银行家》亚太区“Best Data Infrastructure Project”奖。

　　MPP+ShareNothing并行计算架构利用集群策略，提升计算性能

　　2) 全流程营销管理、模块化营销配置管理

　　基于并行技术的数据库营销系统，集营销活动策划、实施、监控、分析、反馈流程于一身，实现了信用卡客户营销的数据集中存储和各类活动的全流程模块化配置管理，每个营销活动策划时即可实时看到策划方案的数据情况及效果预估，从而支持更针对性的目标客群定位，策划方案定稿后实施时间从2周缩短到1天，营销活动得以快速推向市场。同时业务部门和技术人员通过该系统进行协作，促进了前后台的融合与协同，形成了全民BI的氛围。

　　3) 与数据挖掘技术无缝衔接，模型策略迅速落地实施，提升了营销成功率

中信银行引入先进的In-DataBase数据库内分析技术，使得专业的数据挖掘团队能够借助Greenplum平台强大的并行计算能力，利用多种分析工具进行数据建模，并在统一的CRM体系下，将数据挖掘成果在数据库营销系统中快速落地实施，实现从实验室研究到上线投产的无缝衔接，为营销注入商业智慧，充分发挥模型策