客户识别方法

客户识别方法（共9篇）

客户识别方法 篇1

1 组织市场与组织市场大客户

迈克尔·D·赫特, 托马斯·W·斯潘认为组织市场是“企业、政府、机构为了生产 (如原材料或零部件) 消耗 (如加工用料、办公用品、咨询服务) 、使用 (如设施设备) 或者转售……购买产品与服务的市场[1]。组织市场是一个广大且富裕的市场, 其交易金额远远超过消费者市场。IBM和通用电气的日常运作, 每天的采购费用超过6000万美元, 通用汽车每年的采购总额超过850多亿美元。将组织市场营销与消费者营销区分开来的关键在于购买者的属性、购买和使用方式。组织购买者具有购买数额大、地理区域相对集中、专业性购买、理性化购买、采购决策多元化、决策高层化等特征[2]。

在组织市场中, 大客户对企业具有长期价值和战略意义。大客户概念基于佩尔图的20/80定则, 即在企业中, 20%的客户的累计销售额会占到企业总销售额的80%, 甚至更多。这20%的客户对企业的销售业绩有非常特殊的贡献, 对于企业来说是大客户。营销学者普遍认为大客户又被称为重点客户、主要客户、关键客户、优质客户等, 是对产品或服务消费频率高、消费量大、客户利润率高, 对企业经营业绩能产生很大影响的重要客户。组织市场大客户和企业建立长期合作关系, 依靠信息共享、合作计划、技术共享和利益共享, 提升企业为组织客户量身定做整体解决方案的能力, 改善组织客户的物流服务, 帮助组织客户改善其产品制造速度、准确率和有效率, 使产品更具市场竞争力。同时组织客户为企业提供的服务支付溢价, 使企业获得更多财务收益。香港城市大学周南教授和武汉大学汪涛教授认为组织市场营销是市场营销学科的重要研究方向, 对组织市场客户进行研究是重要的研究课题[3]。

2 鲸鱼曲线识别法

Plinke (1997) 在如何从组织客户中挑选出高价值大客户中指出, 销售额是重要的选择指标, 有80%左右的德国企业都是基于销售额来衡量组织客户的价值。作业成本法的发明人之一罗伯特·卡普兰和V.G.纳拉亚南使用作业成本法, 绘制了企业各种客户的累计获利能力, 一幅被称为鲸鱼曲线的客户获利能力曲线图[4]。鲸鱼曲线的累积获利能力曲线表明:最能创造利润的20%的客户创造了总利润的150%~300%, 中间的60%的客户使企业不赚也不亏, 最无利可图的20%的客户使企业损失了总利润的50%~200%, 最后企业只能获得那最后的100%的总利润[5]。

根据不同客户的盈利能力对企业利润的贡献, 我们可以识别企业的大客户:第一, 给企业带来175%的累计利润的20%的组织客户是企业的优质大客户, 我们要重点发展与这类客户的关系, 使之为企业创造持续高额的利润。第二, 中间60%的组织客户使企业不亏也不赚, 是企业为数众多的中小型企业客户, 他们不是企业的大客户。第三, 最后的20%的组织客户给企业带来50%~200%的利润损失, 我们不能简单地把它们划分为劣质客户, 相反, 这20%的客户中很可能存在着企业的大客户。生产电热丝的康泰尔公司就曾惊讶地发现, 它的最大、最重视的客户之一, 通用电气公司电器部是最无利可图的大客户之一。企业发现大企业倾向于成为最能创造利润的客户、或者最无利可图的客户, 很少会处于中间位置;而企业对小客户销售量很小, 也不会产生大的亏损, 所以只有大客户才可能成为大的亏损源。

3 企业间战略协同关系和短期利润二维识别法

协同的概念源自系统科学中的协同学理论, 指在复杂大系统内, 各子系统的协同行为产生出超越各要素自身的单独作用, 从而形成整个系统的整体效应和联合效应[6]。安索夫在《公司战略》中首次提出了企业协同性的概念:“企业协同是指相对于各独立组成部分而形成的企业群整体的经营表现, 即两个企业之间共生互存的关系, 它是在资源共享的基础上产生的[7]”。罗伯特·巴泽尔和布拉德利·盖尔认为协同创造价值的方式主要有四种:对资源和业务行为的共享、市场营销和研究开发的扩散效应、企业的相似性和对企业形象的共享。乔尔·布利克、戴维·厄恩斯特 (Joel Bleeke&David Ernst, 2003) 的长期跟踪调查显示, 战略协同关系的不稳定率高达30%~50%。鲍尔索克斯等 (Donald J.Bow-ersox2006) 总结了协作关系失败的六个原因:目标不明确、缺乏信任、空口承诺、人员无法相处、运作框架不当、衡量不当。

组织市场大客户是对企业有重大战略意义的客户, 应该通过构建企业间战略协同关系, 使企业和客户的有限资源在战略进程中发挥最大的效用。最大程度地消除企业间障碍, 在协作系统内实现优势互补、资源共享, 降低生产成本, 提高服务质量、资源利用率和收益率, 获得难以模仿的竞争优势。Khanna, Gulati (1998) 就提出了维持战略协作稳定性的企业应该采取的行动:分享完全信息、经常更新联盟、采取长期观点、敢于做出承诺、正视矛盾不忙于下结论、争取每一个微小收获、小心选择合作关系。由此, 我们以企业间战略协同的稳定性和客户给企业带来的短期利润作为评价维度, 识别组织企业的大客户。如图2所示。

在第1象限, 客户给企业带来的短期利润偏低、且与组织企业的战略协同关系不稳定, 这样的客户称为瘦狗类客户, 表明此类客户不会给企业带来长期的利润和持久的合作关系。在第2象限, 客户给企业带来较高的短期利润, 但与组织企业的战略协同关系不稳定, 这样的客户称为明星类客户, 企业要对这类客户加以重视和培育, 以减少由于协同关系不稳定而带来的长期利润减少的风险。在第3象限, 客户给企业带来的短期利润较低, 但与企业建立了稳定的战略协同关系, 可判定为企业的潜在大客户, 企业应该加强对此类企业的成本分析, 控制服务成本, 提高服务价格, 逐步增加客户对企业的获利水平。在第4象限, 客户给企业带来较高短期利润的同时与企业建立了稳定的战略协同关系, 此类客户是企业真正的大客户, 其高额短期利润在稳定的战略协同关系保障下得以持续发展, 是企业的关键大客户。

4 组织客户购买行为识别法

组织大客户是企业长期的价值客户, 我们可以通过组织客户采购行为的关键要素对其进行识别。组织客户和个人客户在购买行为上存在较大差异。组织客户的数量较少, 在地理区域上相对集中;单次购买量大;购买决策复杂;定制采购, 注重服务;常以产品详细说明书以及技术标准为采购依据;买卖双方注重发展稳定持续的客户关系, 如无库存协议、实时采购—供应系统等。20世纪60年代, 罗宾逊、费雷丝、温德将组织购买分为3种类型:新任务购买、修正的再购买、直接再购买[8]。这是一种很实用的分类方法, 被广泛接受和认可。另一衡量客户价值的著名模型是RFM模型, 其中“R (Recency) ”表示客户最近一次购买距当前的时间间隔;“F (Frequency) ”表示客户在所考察的时间段内的购买次数, 即频率;“M (Monetary) ”表示客户在考察阶段购买的平均支付款项。Catherine Pardo和Peter Naude (2006) 指出组织客户价值中重要的一部分是交换价值, 通过产品和服务的收入结合服务成本和关系成本综合考虑。这里的服务成本和关系成本包含在所有权总成本的概念中, 此概念 (TCO) 由Lisa.M.Ellram提出, 指与采购商品或服务相关的所有活动流及这些活动发生所带来的成本[9]。TCO是战略成本管理的重要工具, 要求企业考虑那些与采购、占有、使用和处置商品和服务有关的成本。TCO包括价格, 订货发生的成本, 寻找和选择供应商的成本, 运输成本, 接收货物的成本, 检查成本, 存货成本和后处理成本等。采购时, 组织客户不会只是单独考虑价格来做出决策, 同时也强调特定产品或服务的总使用成本。

由此, 我们可以得出组织客户购买行为的关键要素, 并以此作为识别组织大客户的依据, 如图3所示。

此图分为两个层面, 第一层为利润层, 单次平均采购金额、采购频率、产品边际利润率和服务溢价比率是有助于企业利润增加的关键要素, 它们和企业利润正相关;第二层为成本层, 所有权总成本, 转换供应商频率, 订单加急和修改频率是在客户采购过程中为企业带来成本的关键因素, 它们和企业的利润负相关。

其中:

设定客户单次平均采购金额为Mi, i从1到n, 那么每个客户的单次平均采购金额是M1, M2, M3…Mn。

设定客户采购频率为Ni, i从1到n, 即给定时间的平均采购次数, 那么每个客户的采购频率是N1, N2, N3…Nn。

设定客户的产品边际利润率为Ri, i从1到n, 即客户采购产品的平均毛利润与产品平均价格的比率, 那么每个客户的产品边际利润率是R1, R2, R3…Rn。

设定客户为服务支付的溢价比率为Si, i从1到n, 即客户为整体解决方案或者服务支付的价格所占产品价格的比率, 那么每个客户为服务支付的溢价比率是S1, S2, S3…Sn。

设定客户的所有权总成本为TCOi, i从1到n, 即客户采购过程中产生的与采购、占有、使用和处置商品和服务有关的、在产品或服务整个生命周期中产生的成本, 那么每个客户的所有权总成本是TCO1, TCO2, TCO3…TCOn。

设定客户的转换供应商频率为Xi, i从1到n, 是客户在给定时间内转换供应商的频率, 那么每个客户的转换供应商频率是X1, X2, X3…Xn。

设定客户的加急和修改订单频率为Yi, i从1到n, 是客户在给定时间内加急和修改订单的频率, 加急和修改订单显然会给企业增加客户服务成本、降低企业利润, 那么每个客户的加急和修改订单频率是Y1, Y2, Y3…Yn。

我们设定客户识别指数为Pi, 则有:

通过对上图中组织客户购买行为7大关键要素Mi, Ni, Ri, Si, TCOi, Xi, Yi的逐一测量, 并带入公式计算, 可以得出每个客户的识别指数Pi, 再对客户识别指数Pi进行从大到小的排序, 识别指数越大的客户排序越靠前, 排序靠前的客户被判定为组织市场的大客户。

5 结语

鲸鱼曲线识别法从客户盈利能力入手, 考察客户对企业利润贡献的作用, 以此识别企业的大客户。该方法源于作业成本法, 描述组织客户获利能力的普遍趋势, 揭示企业组织客户获利能力的一般规律。企业间战略协同关系和短期利润二维识别法从企业间战略协同关系的稳定性和组织客户对企业的短期利润贡献两维度识别组织大客户, 突破了鲸鱼曲线识别法单维度考察组织客户获利能力的局限性。组织客户购买行为识别法以组织客户购买行为的7大关键要素为着眼点, 构造客户识别指数模型, 综合考虑并测量与企业利润正相关的单次平均采购金额、采购频率、产品边际利润率和服务溢价比率, 和与企业利润负相关的所有权总成本, 转换供应商频率, 订单加急和修改频率。根据指数模型对客户识别指数进行测量和排序, 并把排序靠前的客户判定为组织市场的大客户。

摘要：组织市场是一个广大且富裕的市场, 组织市场的大客户对提高企业销售额和利润、建立长期稳定合作关系发挥着重要作用。作者基于作业成本理论、企业战略协同理论和组织购买行为理论, 提出三种组织大客户的识别方法:鲸鱼曲线识别法, 企业间战略协同关系和短期利润二维识别法, 和组织客户购买行为识别法, 期望对企业识别和发展组织大客户献计献策。

关键词：组织市场大客户,鲸鱼曲线,战略协同,组织购买行为

参考文献

[1]迈克尔.D.赫特, 托马斯.W.斯潘著, 侯丽敏等译.组织间营销管理[M].中国人民大学出版社, 2011.

[2]赵辉.组织市场中顾客价值及顾客价值链[J].经济研究导刊, 2007 (9) .

[3]周南, 汪涛.组织市场营销:市场营销学科重要研究方向[J].武汉大学学报, 2008, 61 (6) .

[4]Robert S.Kaplan, V.G.Narayanan.Measuring andmanaging customer profitability[J].Journal of CostManagement, 2001, 15 (09-10) .

[5]Robert S.Kaplan, V.G.Narayanan.The ExecutionPremium[M].Boston:Harvard Business Press, 2008.

[6]许国志.系统科学[M].上海:上海科技教育出版社, 2000.

[7]Ansoff, HI. (1965) , Corporate Strategy:An AnalyticApproach to Business Policy for Growth andExpansion[M].McGraw-Hill, NewYork, NY.

[8]罗伯特.丁.多兰.营销战略[M].北京:中国人民大学出版社, 2003.

[9]Lisa.M.Ellram.A taxonomy of Total Cost of Ownershipmodels[J].Journal of Business Logistics, 1994, 15 (1) .

客户识别方法 篇2

主要内容：

一、案例经过：

日前客户李某某持身份证到柜面要求查询并打印账户明细。柜员审查发现其开户时使用的身份证系假证件，账户卡开户金额为5元，余额56005元。柜员将这一情况报告了现场负责人。告诉他使用假证件的危害并告知他如不能提供真实有效完整的身份证明资料，银行将予以销户中止为之继续办理业务。李某某当场将假证件弯折，对自己的不诚信行为道歉并表示愿意根据银行要求提供真实完善的身份资料，要求保留其账户卡，请求不要将其使用假证件的事情告知公安机关。经仔细询问知晓：常年在xx工作的李某某近期打算购买住房，由于没有及时办理二代身份证又想当然地认为一代身份证不能用了。于是李某某将自己的近期照片寄回老家委托朋友“快速”办理了“二代身份证”并开立了一张牡丹灵通卡。了解李某某的真实意图后，让他提供了一代身份证（其实还在有效期内）、户口簿、户籍证明信，柜员重新识别并留存复印件收缴其假证件后，保留了其账户卡。

二、案例分析：

我们日常工作中遇到的身份证造假有两种情形：一种是身份不明或者是假名；一种是身份资料真实 而制作渠道虚假。人民银行联网核查公民身份信息系统的推广和实施，各金融机构在客户身份识别时的严格执行。前一种情形的假身份证已很少见，后一种情形却很常见。究其原因身份证补发手续复杂时间较长（60日内）且只能在户口所在地领取身在异地的客户感觉麻烦。于是乎急于使用身份证件的客户将自己原来留存的身份证复印件、近期的照片交给制假证者花费很少钱几天内就可以拿到与原证件表面看起来一致的身份证。这类假证件姓名、公民身份号码、相片、有限期、发证机关都是真实的，联网核查显示的内容与其一致，目前各金融机构使用的身份证识别方式大部分是视读而非机读给柜面识别带来很大的难度。稍有不慎就给假证件使用者以可乘之机，从而给银行的安全营运带来风险。因此发现使用此类证件开户者，“了解你的客户”，进而采取中止业务关系或者让其提供更加完善的真实有效的身份资料重新识别等措施显得尤为必要。

三、案例启示：

1、把握机会进行客户教育与客户共同营造诚信守法的经营环境。本案例中李某某的一代身份证，还

在有效期内。自己觉得时间太久了，形象发生了变化，周围的同事大都使用二代身份证，就想当然地认为自己的一代身份证不能用了。实质上是客户对开立账户证件的认识模糊造成的。对他开户证件知识普及诚信守法观念灌输客户愉快地接受。在日常工作中要把银行业协会公众教育内容落实到为客户办理具体业务中去，培养客户的风险意识、诚信守法意识、信用培养与维护意识。这样我们才能与客户共同营造良好的经营环境。

2、借助技术手段的提高迅速提高我们的能力。近期分行为网点配备二代身份证识别仪，我们要认真

学习精心研究迅速掌握提高识别能力。

3、加强柜员的风险意识教育及规章制度学习，培养高度的职业责任心。在工作中保持头脑清醒，执

客户识别方法 篇3

关键词：保险机构,反洗钱行动,客户身份识别

一、我国客户身份识别制度对保险机构的要求

我国实施客户身份识别制度的目的,是为义务主体监测分析交易情况,并发现和报告可疑交易、反洗钱行政主管部门调查可疑交易活动和恐怖融资活动、司法机关打击洗钱及相关犯罪提供基础数据信息,以提高反洗钱工作的有效性。我国《反洗钱法》、《金融机构客户身份识别和客户身份资料及交易记录保存管理办法》对保险机构客户身份识别的要求主要有:第一,保险机构要建立并完善关于客户身份识别的内控制度,并且要保证该项制度能够得到有效的执行;第二,保险机构在订立保险合同、解除合同、赔偿或者给付保险金达到一定金额时,应当进行客户以及客户的代理人、合同受益人进行身份识别;第三,当保险机构委托第三方机构代理业务时,应在合同内明确规定第三方机构对客户身份识别的义务,并为第三方机构履行该项义务提供相应的保证;第四,在客户行为或者交易出现异常等情形时,保险机构须重新识别;第五,进行客户洗钱风险等级划分和分类管理;第六,建立客户黑名单制度。

二、保险机构履行客户身份识别义务中存在的主要问题

(一)对客户身份识别的重要性认识不足

部分保险机构负责反洗钱工作的领导或直接工作人员对反洗钱工作的重要性及洗钱手段缺少应有的认识,导致这些保险机构大多以牺牲履行反洗钱的社会职责为代价,一味追求企业利润,其内在的矛盾使得保险机构难以真正深入了解自己的客户。因此,对反洗钱工作的安排和部署也就存在一定程度的应付思想。

(二)客户身份识别操作不规范、流于形式

客户身份识别制度以“了解你的客户”作为核心原则,其完整工作流程包括了解、登记、核对、留存四个环节。但在实际操作中,客户身份识别操作不规范,流于形式,仅重视留存证件而忽视对客户身份的真正了解和对证件有效性的核对。

(三)进行客户尽职调查困难

一是复杂的程序使客户尽职调查难以进行。在进行客户调查时,尤其是深入了解投保人与受益人之间的关系时,需要通过保险中介机构来进行,程序比较复杂。二是客户尽职调查与保险机构“客户至上”宗旨存在不相容性。客户尽职调查的内容就是要求客户提供真实身份证明和其他相关信息,而客户至上的含义则是一切以客户为重,为客户提供优质服务。当保险机构要求客户提供自己的相关信息时,客户就会认为保险机构是故意刁难或为难客户,从而以涉及商业秘密为由加以拒绝,甚至以到别的公司办理业务相威胁,使保险机构在履行客户尽职调查义务上困难重重。

(四)客户风险等级划分标准过于简单,划分对象不完整,划分工作流于形式

近些年来,在对客户风险等级进行划分的工作方面,保险机构还存在如下一些问题。第一,划分标准过于简单,可操作性不强。第二,划分对象不完整。如有的保险公司没有对通过电话销售、网络销售等非面对面业务建立关系的客户进行风险等级划分,有的寿险公司特别是在团险业务中只对投保人划分了风险等级,对被保险人、法定继承人以外的指定受益人没有划分标准。第三,划分工作流于形式。大多数的保险公司没有建立以客户为监测单位的风险等级划分流程,而是依照保单来对自己的客户进行风险等级划分。如果某一个客户投保了多份保单,则会发生同一个客户被划分为不同的风险等级的情况,这就会使保险公司无法总体把握客户的风险。

(五)缺乏系统支持和法律保障,难以有效发挥客户身份识别制度的作用

一是对个人身份证审核技术存在缺陷。保险行业还没有像银行业一样,全面采用公安身份信息联网查询系统对居民身份证进行联网识别,仅采取人工审核方式难以发现虚假身份证件。二是对企业身份证件审核缺乏识别系统。客户身份证件审核涉及技监、工商、税务等部门,而各保险机构均无权利到相关部门了解深层信息。例如,对法人实际控制人及股东身份信息的核实,在这些部门一般采取了保密措施,保险公司无法获取这些信息,这无疑加大了保险机构识别法人单位身份信息的困难。

三、解决保险机构反洗钱客户身份识别问题的对策建议

(一)努力营造客户身份识别环境

第一,广泛开展反洗钱客户身份识别制度的系列宣传活动,提高客户对身份识别制度的理解、认识,积极争取他们配合和支持,营造良好的客户识别社会环境。第二,人民银行应强化对保险机构反洗钱工作人员的业务培训力度并加强监管。一方面,制订业务培训计划,分层次、有步骤地对保险公司管理层和基层工作人员进行反洗钱培训;另一方面,制定保险机构反洗钱工作的监督管理制度,定期或不定期对各保险公司的反洗钱工作进行检查。第三,保险机构应加强对其各分支机构从业人员(尤其是一线柜台人员和保险代理人)反洗钱业务知识和技能的培训,逐步提高从事反洗钱工作人员的素质。

(二)认真梳理和制定客户身份识别工作制度和操作流程

保险机构应结合洗钱活动复杂多样的形势,根据反洗钱工作的新政策、新要求,完善工作流程和制度规定,促使保险机构反洗钱工作制度化、规范化、标准化,提升反洗钱工作的整体有效性。通过定期的培训提升内部职工的认识水平,从而保证业务人员在日常业务工作中认真按照工作流程进行,对身份证件或者其他身份证明文件按照规定进行核对并认真登记。同时,要增强持续识别的意识,即保险机构与客户的业务关系存续期间,应当对客户身份信息变动情况予以持续关注,及时更新客户基本信息,以便了解客户交易的目的和交易性质,识别可疑交易,并对获得的客户基本信息与先前已经掌握的信息进行对比,以求及时发现问题。

(三)完善保险公司客户风险等级划分工作

第一,适时修订、完善客户风险等级划分标准。第二,加强客户风险等级划分工作的培训,提高各业务部门和员工对客户风险等级划分标准的熟悉程度,强化员工的业务素质和对风险的识别能力。第三,整合各部门管理系统,增强技术管理。

(四)制订客户身份识别工作指引,建立以客户为单位的综合信息系统

一是引导保险机构完善客户身份识别制度,结合自身实际进一步明确信息证明和核实标准,尤其在出现异常交易和可疑行为等需要重新识别的情况下,明确对职业、联系方式、地址、资金来源等关键信息的证据佐证和核实指引。二是加强对客户身份识别业务流程和操作规程的整合,建立以客户为单位的综合信息系统,对客户信息进行集中管理,明确任何能够接触客户的工作人员均有实时更新客户信息的责任和义务,并实现客户信息的共享。

(五)加强部门合作,搭建第三方信息共享平台

应加强银行监管部门、保险监管部门、公安部门、税收征管部门、工商部门、水电通信等多部门的合作,建议以人民银行账户管理系统、征信管理系统、国际收支申报系统为中心,协调联合公安个人身份联网核查系统、工商登记管理系统、组织机构代码信息系统、税收征管系统以及水电、通信等部门系统数据,对上述基本信息进行资源整合,建立统一的客户信息管理中心。在确保安全、不泄密的前提下实现客户信息资源共享,以此来增强保险机构身份识别的真实性和准确性。

参考文献

[1]反洗钱岗位培训标准系列教程编委会.保险业反洗钱操作实务[M].北京:中国金融出版社,2014.

[2]李峰.金融机构执行客户身份识制度问题与对策[J].浙江金融,2012,(2):37.

[3]李世煜.财产保险公司反洗钱工作浅议[J].青海金融,2013,(1).

[4]玄立平,李函晟,张园园.保险公司客户风险等级划分工作存在的问题及建议[J].知识经济,2012,(15):95.

公司管理之客户识别与分类 篇4

客户分类的基本方法——销量排名

众所周知，当我们在对客户进行分类时，所采用的基本方法和原则就是“80/20原则”，根据“销量排名”对客户进行基础分类。

举例说明：表1是某品牌10个客户的年销量数据。

如果按常规的方法进行识别和分类，基本上可以得出以下2个结论：

前3位的客户，占了总销量的71%：根据“80/20原则”，这3个客户就是“重要客户（VIP）”

客户10，只占了销量的0.4%：根据销量贡献大小，这个客户基本可以“忽略不计”

在得出以上的基本结论之后，市场部（或促销部）在下一阶段工作中，对于资源的分配就会有2个倾向：

前3位的“VIP客户”根据“公平原则”就获得了不低于70%的资源配额

客户10基本上只有不多于1%的资源，甚至没有资源支持

当我们市场部（或促销部）按照这个方法决定了资源分配比例，销售人员拿着这些资源实际操作时，可能就会出现以下几种情况：

客户10是一个在12月底刚刚加盟的只做了半个月的专营店；如果按“8173.0元”的销量，它无法获得足够的资源在加盟的初期正常发展

客户2和客户3都是加盟超过12个月的专营店。客户2是在浙江杭州的一个专营店；客户3是在四川德阳的一个专营店；如果按照“销售排名和销量份额”分配资源，那么客户3获得的资源较少些。但事实上，当其他条件基本差不多时，从某种程度上而言，客户3对品牌的贡献要比客户2对品牌的贡献更大

客户1专营店里只有该品牌一个专柜；而客户2专营店里有4个竞争对手；如果按照“销售排名和销量份额”分配资源，那么客户2获得的资源较少些。然而，对品牌未来销量的潜力而言，客户2的潜力比客户1要多，可是获得的资源却少些

……

综合所述，如果单纯按年销量的排名或销量份额来进行客户识别，并按这种识别进行资源分配的话，导致的最终结果可能就是：该获得资源的没有资源；资源可以适当减少的却有很多资源被浪费。这就是为什么我们经常看到一些品牌的促销装，在有些专营店里严重缺货，而在有些专营店里还有很多库存。于是，针对这种情况，积极的销售人员或代理商会主动调剂。但多数情况下，都是任其自然。那么，到底是哪个环节出了问题呢？

客户分类的合理方法——多维度识别体系

以上问题的出现，其实错不在市场部（或促销部）对资源分配的不公，

而是“错”在“客户识别”的问题上。简单地说，就是大家常规所采用的“客户分类”体系过于“简单”，或者说只是采用一个“维度”的识别体系。这样就会导致在客户识别过程中，出现较大的偏差。其实，在品牌对终端网点的覆盖网络中，客户的多样性和差异性很大，单一识别维度一定会造成较大的误差。

另一个方面，对于不同的资源类型，考虑客户的哪些差异性也是非常重要的。比如：试用装资源的分配，到底是哪种类型的客户应该获得更多？一般情况下，很多品牌在分配试用装时，通常会按照销量贡献大小来分配，并没有考虑到试用装用在哪种类型的专营店会真正地起作用。

……

以上的思考，最终就会回归到一个很重要的管理技巧——客户识别和分类。

客户识别和客户分类

定义上，客户识别和客户分类是2个不同的概念：

客户识别（CustomerIdentify）：根据百度百科的解释，客户识别就是通过一系列技术手段，根据大量客户的特征、购买记录等可得数据，找出谁是企业的潜在客户、客户的需求是什么、哪类客户最有价值等，并把这些客户作为企业客户分类管理的实施对象。

客户分类（CustomerClassify）：根据百度百科的解释，客户分类是基于客户的属性特征所进行的有效性识别与差异化区分。客户分类以客户属性为基础的应用。客户分类通常依据客户的社会属性、行为属性和价值属性进行分类。

从以上的概念来看，“客户识别”是“客户分类”的基础。客户分类首先要进行客户识别。根据不同的识别属性识别出不同的客户，然后对客户进行有效地分类，这才真正做到“客户化”管理。

客户识别和客户分类的应用

在与一些本土化妆品企业管理者沟通时，我们一而再、再而三地强调“数据化管理”的重要性。在“客户识别”的管理中，数据是实现“客户识别”的基础。如果没有数据，就无法进行识别。这也是为什么大家还是习惯采用“单一销量”作为客户识别的方法，就是因为在本土化妆品企业中，只有销量数据是相对完整和准确的。其他如：专营店竞争对手销量、竞争对手数、竞争对手专柜尺寸、各省各市消费者购买能力、区域专营店网点数等很多数据都是缺乏的。

所以，要想做到真正的资源分配有效和公平，必须首先要解决“数据缺乏”的现状。在多数化妆品企业的日常管理中，缺乏销售人员对数据的收集、整理，导致了很多管理上缺乏“科学性”和“客观性”。

会员管理的重要技巧——会员识别和会员分类

同样，就如我们今天的很多专营店经营管理者热衷于会员管理一样。要做到有效地会员管理，首先大家必须要学会和掌握一个基本的技巧和能力，那就是“会员识别”。在大家会员资料库里，有成千上万，甚至几十、上百万的会员，这些会员存在很多的差异性。哪些会员需要试用装？哪些会员需要礼盒装？哪些会员需要新品？如果要想真正做到“资源有效地利用”，就必须对所有的会员进行有效地识别，然后对这些会员进行分类。这其实也是客户识别和客户分类应用的另一个重要领域。

客户识别方法 篇5

1.1 网点人员对客户身份识别的重要性认识不足

首先,客户身份识别制度实施后无疑加大了一线柜面员工的工作量和工作压力,因而对客户身份的识别从主观上存在抵触情绪。其次,金融机构对员工的绩效考核只与收入紧密挂钩,在一些员工中难免出现“反洗钱工作做得好无正面激励,做不好又要承担责任,影响个人收入及晋升”的消极想法。

1.2 客户身份信息核实不完整

开户时核实客户身份信息不全。大多数金融机构在与客户第一次建立业务关系或进行交易时,仅进行一般性了解,对于客户提交的各种身份证明文件,基层金融网点仅能做到对形式要件的审核,也大多只局限在客户的姓名、性别、国籍、联系方式、身份证件种类、身份证件号码等客户身份最基本信息,而对职业、住所地(经常居住地)/ 工作单位地址、身份证件有效期限等客户身份的基本信息就在实际核查中忽略了,存在客户身份信息不完整现象就很常见。

对于存量客户的持续识别不够。对发现存量客户存在职业不明、有效证件过期等身份识别方面的问题,金融机构往往无法采取有效手段要求客户及时更新。

1.3 联网核查公民身份信息系统尚需完善

反洗钱工作的基础和核心是客户身份识别制度。这一制度贯穿了银行业务的各个领域、各个产品以及办理业务的各个环节和渠道。但在实践操作中,由于联网核查公民身份信息系统数据采集和维护更新等方面的原因,目前公安部全国人口基本信息资源库尚存在少量误差数据,金融机构在进行联网核查时,联网核查结果不一致的现象就会时有发生。虽然遇到以上情况时不得随意拒绝为客户办理业务,有关业务处理具体比照2007 年8 月人民银行支付结算司下发《关于联网核查公民身份信息若干业务处理问题的紧急通知》(清算结算中心[2007]001)执行,随着反洗钱风险控制力度的不断加大,客户身份联网核查系统优化刻不容缓。

2 完善客户身份识别的思路

2.1 完善现有基础管理系统,将反洗钱工作的要求纳入会计稽核差错范围

完善现有会计稽核管理系统。目前,银行会计稽核中心下发网点差错回复中虽然也会涉及客户身份识别方面的内容,但制度要求的覆盖面不全,只是在实名制执行上有要求,而对一次性交易、重新识别、留存有效证件、新开户时缺失基本信息、证件过期等制度规定要求就非常少或者没有。正是这个原因养成了网点柜员没有" 差错意识"。应尽快完善会计稽核系统的建设,使系统能按照客户身份识别的要求与实际业务进行对接,以弥补前台执行的偏差,减少人为差错现象。

完善现有业务核心系统。业务核心系统是各金融机构实现经营管理的基础,将“客户身份核查”制度纳入业务核心系统,就是要从根本上解决对制度要求的不作为现象,实现机控来彻底解决人为因素带来的合规隐患。

2.2 加强反洗钱制度学习,提高从业人员反洗钱工作能力

随着反洗钱法规的的修订和不断完善,对客户的身份识别、风险识别往往依赖反洗钱人员的知识和经验积累,这就要求建立一支高素质的反洗钱队伍。金融机构的反洗钱培训不仅局限于照本宣科的制度学习上,更要采取多层次、多渠道的反洗钱业务培训,丰富和提高从业人员的反洗钱知识和技能,全面提升金融机构从业人员反洗钱工作的整体水平。

2.3 提高联网核查公民身份信息系统的完整性和准确性

了解客户的真实身份,这不仅是“实名制”制度的要求,更是规避洗钱风险的第一道关口。2008 年以来,监管机构对商业银行营业机构履行联网核查公民身份信息情况纳入到专项检查当中,从结果分析,执行效果喜忧参半。究其原因主要还是联网核查系统要么没有和金融机构的业务系统形成共享,要么联网核查系统的准确性是导致银行柜员核查率不高的直接因素。解决这一问题的瓶颈一是公安部门必须跟进联网核查系统维护和优化,二是金融机构的业务系统必须实现信息共享,同时所有开户实现系统的双向关联。

2.4 从技术层面对金融机构客户身份信息识别标准化

即对客户提供的信息种类及相关证明文件、凭证作出标准化的规定,使客户无论在哪一家办理业务,提供的证明文明都是统一一致的,也可防止金融机构为争取业务而在客户身份识别时宽严不一而形成恶性竞争。对居民身份证阅读机制定统一技术标准。在技术条件及法律条件成熟的情况下可否建立以公民身份证号码为其唯一的金融机构账号。目前,金融机构仅与公安系统联网,只能核查公民身份信息,对机构客户,还应与工商、税务、技术监督等单位的客户身份信息系统联网,改变仅凭金融机构一线人员通过客户填单、证件核对、临柜询问、资格审查等手工方式来获取客户身份简单信息的现状,也可及时查询证件变更、信息更新情况,掌握机构客户证明文件的有效性。

监管要求在提高,银行需要对客户身份进行识别的交易却天天都在发生,及早从思想和物质上做好准备,应成为商业银行避免更大合规风险的自主选择。

摘要：随着《中华人民共和国反洗钱法》及其配套的规章的出台,为履行反洗钱职责和义务提供了坚实的制度保障。客户身份识别作为反洗钱的一项核心工作,其执行效果的好坏直接关系到反洗钱后续工作的顺利开展。但在实际工作检查和调查中发现,金融机构在客户身份识别的重要性认识、识别手段以及风险管理等方面还存在一些问题。针对实际工作中存在的问题,如何充分发挥金融机构从业人员更好地履行反洗钱义务,提高客户身份识别能力,切实防范洗钱风险,是我们亟待解决的问题。

企业集团客户贷后信用风险识别 篇6

近年来,我国涌现了一批以资本为纽带,具有较强竞争力的跨地区、跨行业、跨所有制和跨国经营的大型企业集团,对我国经济结构调整升级、经济增长质量与效益的提高都起到了重要作用,并逐渐成为各家商业银行重点拓展的信贷客户群体,在贷款的增量中所占比重呈现逐年上升的趋势。但是,一些集团性客户通过关联交易、资产重组、产权变动等逃避银行债权,使银行遭受巨大损失并使得银行处于一种较单一客户更高风险水平之下。

企业集团是以一个或少数几个企业为核心,以资产、契约或其他安排为纽带,由多个具有独立法人资格的企业或其他法律实体,按照自愿、平等、互利的原则组成的具有多层次组织机构、并从事多元化业务经营的经济组织。集团内部成员具有独立法人资格,集团整体不具有独立法人资格。但是,由于集团成员之间的各种纽带连接,集团成员在对外经营上保持步调一致,使得集团整体实质上是一个经济实体。根据集团客户是否具有协同效应可将其划分为生产经营型集团、资本运作型集团和一般关联型企业集团三种类型。

大多数有关企业集团的理论和实证研究主要关注横向联合或以大银行为中心的企业集团(资本运作型集团客户)[1]。不过,人们普遍认为,工业经济实力来源于紧密结合在一个纵向联合集团体系中的技术创新企业(生产经营型集团客户)[2,3]。Packer在最近的一项研究中发现,1999年美国直属关联企业的公司债券收益差要比非直属关联企业的高[4]。然而,在1997年的样本中,其平均收益差却比非直属型企业的低,这意味着最近几年平均而言直属关联企业具有更高的信用风险。

随着信用市场的发展和集团下属关联企业为获得技术创新资金而发行证券活动的开展,分散直属关联企业信用风险的需要预期会不断增长。可以预见,测量与识别这样的关联企业的贷后信用风险以及规避此类信用风险十分必要。因此,集团客户贷后信用风险的识别成为商业银行贷后管理关注的焦点。

2 集团客户贷后信用风险识别模型

2.1 KMV信用风险模型

信用风险和违约概率模型具有悠久的历史。Altman的Z分数模型[5,6]就是在实际应用和学术领域被广泛采用的标准模型之一。这类模型的参数是根据观察获得的违约客户的历史数据估计得到的,违约概率则是使用一系列财务比率进行预测得到的。和Altman模型不同,KMV模型并不使用真实的违约数据而是根据观察到的公司资产和负债的市场价值来计算其违约概率[7,8]。学者们和金融机构广泛地运用这种以期权为基础的分析方法测量和识别公司的信用风险。

期望违约概率EDP或者实证获得的条件违约概率定义为:

$\begin{array}{l}\text{Ρ}\text{r}({\rm M}V{}_{A,{\rm T}}<D{}_{{\rm T}}|{\rm M}V{}_{A,0})\\ =\text{Ρ}\text{r}(\ln [{\rm M}V{}_{A,{\rm T}}]<\ln [D{}_{{\rm T}}]|\ln [{\rm M}V{}_{A,0}])\\ =1-{\rm N}\left[\frac{\ln ({\rm M}V{}_{A,0}/D{}_{{\rm T}})+(r{}_{AC}-\sigma {}_A^2/2)\tau }{\sigma {}_A\sqrt{\tau }}\right](1)\end{array}$

式中,MVA为公司资产的市场价值;D为债务价值;MVE为股东盈利或者股权市场价值;σA为公司资产市值的波动率;rAC为资本成本;τ为到期时间;N(·)为标准累积正态分布函数;下标0和T分别表示当前时间和未来的某一时间点,为了能够利用大多数金融数据,和会计时期相对应,设T为1年。即

$\begin{array}{l}ED{\rm P}=\text{期}\text{望}\text{违}\text{约}\text{概}\text{率}=1-{\rm N}(d{}_2)(2)\\ d{}_1=\frac{\frac{\ln {\rm M}V{}_A}{D}+\left(r{}_{AC}+\frac{\sigma {}_A^2}{2}\right)\tau }{\sigma {}_A\sqrt{\tau }}(3)\\ d{}_2=d{}_1-\sigma {}_A\sqrt{\tau }(4)\end{array}$

可根据观察到的公司股权市场价值波动率σE来估计公司资产的波动率σA,并且如果假定债务的波动率为0,债务和净资产不相关,则σA与σE的关系可简化为:

$\sigma {}_A=\frac{{\rm M}V{}_E}{{\rm M}V{}_A}\sigma {}_E(5)$

式(2)给出了一个特定时间间隔(在本文中为1年)内资产的市场价值将下降到目前债务水平以下的概率。可使用Black-Scholes模型获得隐含的资产市场价值,然后代入式(4)以获得N(d2)。

2.2 公司股权市场价值波动率与期望违约概率的估计

①股权市场价值波动率和一些相关参数的计算与估计

根据KMV信用风险模型估计公司的期望违约概率的关键是估计股权市场价值波动率,同时,利用其它给定的参数求得资产的市场价值。对于股权市场价值波动率的计算,国外的研究是通过计算股权的市场价值变动率的标准差来获得。例如,John对股票价格波动率的研究表明,使用近90~180天的每日股票收盘价估计其波动率的效果相当好[9]。但是由于我国上市公司的股权结构比较特殊,因此,以股价的历史波动率代替股权市场价值未来一年的波动率,并采用张玲等[10]提出的如下方法来计算股价的历史波动率和股权的市场价值。

每一公司股权市场价值的年波动率σH计算公式为:

$\sigma {}_{{\rm H}}=\frac{\sqrt{\frac{1}{n-1}{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}u}{}_i^2-\frac{1}{n(n-1)}\left({\displaystyle \sum _{i=1}^{n}u}{}_i\right){}^2}}{\sqrt{\frac{1}{n}}}(6)$

其中:n为一年内的交易周数,ui为股票周收益率,$u{}_i=\ln \frac{s{}_i}{s{}_{i-1}}‚$

股权市场价值计算公式为:

$\begin{array}{l}\text{上}\text{市}\text{公}\text{司}\text{股}\text{权}\text{市}\text{场}\text{价}\text{值}\\ =\text{流}\text{通}\text{股}\text{市}\text{场}\text{价}\text{值}+\text{非}\text{流}\text{通}\text{股}\text{市}\text{场}\text{价}\text{值}\\ =\text{流}\text{通}\text{股}\text{数}\times \text{每}\text{股}\text{价}\text{格}(\text{年}\text{度}\text{均}\text{值})\\ +\text{非}\text{流}\text{通}\text{股}\text{数}\times \text{每}\text{股}\text{净}\text{资}\text{产}\end{array}$

如果每股净资产小于0, 则每股净资产取值为0。

公司债务面值D为公司财务年报中总负债面值,考虑到数据和工作量的限制,设定τ=1。

在上述数据的实际计算中,本文利用了“分析家”证券分析软件的2005年数据和该软件提供的公式和所带的内部函数。

本文使用资本的加权平均成本估计资本的成本,公式如式(7)所示:

$r{}_{AC}=\frac{{\rm M}V{}_E}{{\rm M}V{}_E+D}r{}_e+(1-\gamma )\frac{D}{{\rm M}V{}_E+D}r{}_D(7)$

其中,re是净资产的成本,rD是债务的成本,γ是公司的税率。为此,假设CAPM成立以计算净资产的成本。对于每一公司每年的beta(β)可使用资产部门的BETA函数从数据库中获得。债务成本被简化为支付的利息除以在上一年承担主要利息的债务。

给定上述参数数据和资本的成本,资产的市场价值可通过一个迭代过程获得,资产波动率也同时在这一迭代过程中确定。

②期望违约概率的估计

根据每年的基础数据估计每一母公司和集团下属所有关联企业的违约概率。与许多研究将重点放在估计违约概率的绝对水平不同,本文将重点放在估计每一企业随时间变化的EDP相对于绝对水平的相对大小。

2.3 企业集团违约指标KMVj的设计

利用母公司样本数据可以获得母公司的信用价差,即标准公司债券收益减去标准政府债券收益。但是,由于不可获得企业集团的信用价差数据,需要构建一种替代指标。为此,本文设计了一种纵向联合企业集团(生产经营型集团)的违约指标KMVj作为其信用价差的替代。所建立的违约指标为分析和识别生产经营型集团的整体信用风险提供了一个基准,并可以为银行制定贷款决策、为投资者评价生产经营型集团每一个直属关联企业发行的证券质量提供有用信息。

本文首先用KMV期权定价方法计算得到某一企业集团所有关联企业的期望违约概率EDPij,然后对它们进行加权平均获得该企业集团的违约指标KMVj,其中每一企业均以一定的直属关联度与母公司相关联。根据每一企业与母公司的直属关联强度对EDPij分配权重,将母公司拥有的净资产所有权作为关联强度的替代指标,也可使用集团内部销售交易数据作为关联强度的替代指标。

首先,设由集团母公司j(j=N,T,H)持有的直属关联企业i(i=1,…,I)的净资产所有权的简单比重为Wij.给每一个直属关联企业设定一个同等的权重,母公司j在直属关联企业i的净资产所有权相对比重FRij定义为:

$FR{}_{ij}=\frac{W{}_{ij}}{{\displaystyle \sum _{j=1}^{J}W}{}_{ij}}(8)$

接着,将FRij作为权重进行加权平均,获得如下的平均违约概率:

${\rm K}{\rm M}V{}_j=\frac{{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm I}}E}D{\rm P}{}_{ij}FR{}_{ij}}{{\rm I}}(9)$

其中:EDPij是根据历史净资产波动率计算获得的母公司j旗下的直属关联企业i的期望违约概率,KMVj则为母公司j旗下的企业集团违约指标,可作为该集团客户总体的贷后信用风险的度量。

2.4 企业集团违约指标和母公司信用价差关系的VAR估计

使用二变量VAR模型可以进一步考察母公司的信用价差和企业集团违约指标之间关系的动态性。

含有M个变量滞后k期的VAR模型可表示为:

$Y{}_t=A+\Pi {}_{1}Y{}_{t-1}+\Pi {}_{2}Y{}_{t-2}+\cdots +\Pi {}_{k}Y{}_{t-k}+u{}_t(10)$

式中:Yt=(y1t,y2t,…,yMt)′,

$\Pi {}_j=\left[\begin{array}{cccc}\pi {}_{11j}& \pi {}_{12j}& \cdots & \pi {}_{1{\rm M}j}\\ \pi {}_{21j}& \pi {}_{22j}& \cdots & \pi {}_{2{\rm M}j}\\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ \pi {}_{{\rm M}1j}& \pi {}_{{\rm M}2j}& \cdots & \pi {}_{{\rm M}{\rm M}j}\end{array}\right]‚j=1,2,\cdots ,k$

ut=(u1t,u2t,…,uMt)′~IID(0,Ω),

Yt为M×1阶时间序列列向量,A为M×1阶常数项列向量。Π1,…,Πk均为M×M阶参数矩阵,ut~IID(0,Ω)是M×1阶随机误差列向量,Σ为协方差矩阵。

进一步地,还可以使用VAR模型检验一个变量与另一个变量之间是否存在因果关系。xt对yt是否存在因果关系的检验可通过考察VAR模型以yt为被解释变量的方程中是否可以把xt的全部滞后变量剔除掉而完成。

VAR模型中以yt为被解释变量的方程可表示为:

$\begin{array}{l}y{}_t={\displaystyle \sum _{i=1}^k\alpha }{}_{i}y{}_{t-i}+{\displaystyle \sum _{i=1}^k\beta }{}_{i}x{}_{t-i}+u{}_t\\ y{}_t={\displaystyle \sum _{i=1}^k\alpha }{}_{i}y{}_{t-i}+{\displaystyle \sum _{i=1}^k\beta }{}_{i}x{}_{t-i}+u{}_{1t}(11)\end{array}$

检验xt对yt存在格兰杰非因果性的零假设是,H0:β1=β2=…=βk=0。

如果xt的任何一个滞后变量的回归参数的估计值存在显著性,则xt对yt存在格兰杰因果关系。

3 实例

3.1 基于T、H和N企业的集团客户违约指标

本研究从我国某商业银行信贷管理信息系统中选取1999~2005年在该行有贷款且财务报表(资产负债表、利润表和现金流量表)齐全的三个生产经营型集团,代号分别为H、N、T,这三个集团的特点是内部成员单位与母公司之间是一种直属关联关系。企业的财务报表和资本市场数据来源于证券之星(www.stockstar.com)、中国证券报网络版(www.cs.com.cn)等权威证券网站和该商业银行信贷管理系统。本文利用收集到的样本数据,识别企业集团整体的贷后信用风险,并实证考察企业集团整体的信用价差与其母公司的信用价差之间的关系,探索生产经营型集团整体的信用风险在多大程度上与其母公司的信用风险相关,为商业银行投资决策和信用风险管理决策提供依据。

通过由每年公布的注解来确定企业集团与其关联企业之间的直属关联度,这一注解表明某公司是N、T和H集团的直属关联企业还是一个独立企业。接着对这些企业进行检查以观察母公司是否是企业的一个主要股份持有人(净资产所有权)。此外,考察每一成员是否直接和母公司相关。本文发现直属官联分类方法与净资产所有权分类方法是一致的。

以 N、T和H的直属关联企业组成的全部样本开始,这些企业至少列表在一个股票交易板块上。几个企业由于它们的主要商务线并不直接与生产相关而被从样本中排除。其它企业也由于缺乏股票价格数据而被删除。在跨越7年的时间框架中,若干个企业一直存在,一些企业是直属关联企业的衍生,或新的企业加入成为直属关联企业,因此在企业集团违约指标计算过程中直属关联企业的数量每年是不同的。对于N集团,直属关联企业的数量从1999~2000年期间的20个变化为2005年的5个。对于T集团,直属关联企业的数量从2000年的13个变化为2003~2004年的21个。对于H集团,直属关联企业的数量从2000年的6个变化为2005年的8个。详细的数据可参看表 1。

计算获得的T、H、N企业集团违约指标值如表2所示。计算发现,N的企业集团违约指标值一贯高于T的企业集团违约指标值。

然后计算每一企业集团的违约指标和每一集团母公司的信用价差之间的相关关系。母公司的信用价差被简化为标准公司收益减去标准政府债券收益。以每一周为基础,用估计的净资产波动率计算企业集团违约指标。对于N和H集团,存在39周数据点(2004.9.5~2005.5.29),对于T集团有91周数据点(2003.9.6~2005.5.29)。总体上,几乎没有发现企业集团违约指标和母公司的信用价差之间存在关系的证据。通过估计二变量VAR模型考察母公司的信用价差和企业集团违约指标之间关系的动态性可以进一步深入研究这一问题。

3.2 VAR估计结果

本文根据观察到的每一母公司(T、H、N公司)的信用价差和企业集团违约指标估计两变量自回归(VAR)模型。对于企业集团N和H,存在39个数据点(2004.9.5~2005.5.29),对于T有91个数据点(2003.9.6~2005.5.9)。对企业集团违约指标取一次差分。

估计下列等式:

$Y{}_t=A+{\displaystyle \sum _{k=1}^L\Pi }{}_{k}Y{}_{t-k}+u{}_t,E(u{}_t{u}^{\prime }{}_t)=\Sigma (12)$

其中:Yt是时间t母公司信用价差的对数差分和企业集团违约指标的对数差分构成的2×1向量。A和Πk是2×1和2×2参数矩阵。L是VAR系统的滞后长度,ut是具有协方差矩阵Σ的2×1误差向量。使用AIC信息准则确定VAR系统所要求的滞后量,确定滞后长度为2完成VAR估计。对于描述线性因变量,滞后长度为2是足够的。

计算表明, T公司的信用价差CST和企业集团违约指标KMVT之间的相关系数为0.523, N公司的信用价差CSN和企业集团违约指标KMVN之间的相关系数为-0.321, H公司的信用价差CSH和企业集团违约指标KMVH之间的相关系数为-0.067。

注: CSj表示母公司j的信用价差,KMVj为计算获得的母公司j旗下的企业集团违约指标,j=N,T,H.括

号中的数字为滞后长度。

VAR参数估计结果表明,在传统的统计显著性水平上,并未发现信用价差解释了企业集团违约指标变化的实证证据(详见表3)。这些结果对于基于KMV模型的企业集团违约指标是有效的。然而,存在一些证据表明企业集团违约指标可能能够解释母公司信用价差的变化。在T和H的VAR分析中,对于企业集团违约指标,T统计量是统计显著的。因此,在预测母公司的信用价差随时间变化过程中,企业集团违约指标能够包含有用信息。

格兰杰因果检验的结果表明,企业集团违约指标不是母公司信用价差变化的原因(详见表4)。在传统的统计显著性水平上,“母公司信用价差对企业集团违约指标不存在Granger因果关系”的相反假设也不能被拒绝。与相关关系的发现相一致,本文发现企业集团的违约指标和母公司的信用价差之间最多存在一种弱关系。这意味着母公司的信用价差可能并不反映企业集团的违约风险。或者可以说,母公司的投资者认为关联企业的信用风险并不影响母公司的风险轮廓。

4 评论

本文研究了企业集团客户贷后信用风险的识别问题,并实证考察生产经营型企业集团的信用风险与其母公司的信用风险之间的关系。由于不能够获得企业集团的信用价差,本文设计了一个企业集团违约指标KMVj.利用由KMV开发的修正Black-Scholes模型,获得T、H、N生产经营型企业集团的违约概率。本文发现,企业集团违约指标并不与母公司的信用价差相关,进一步地,在一个二变量VAR框架中,在传统的统计显著性水平上,企业集团违约指标并不是母公司信用价差变化的原因,反之亦然。换句话说,用有限的数据集,几乎没有发现任何实证证据表明母公司的信用价差和企业集团的违约风险之间存在关系。

由生产经营型集团直属关联企业发行的债务证券的投资者,例如在深沪交易所上交易的某基金,能够通过持有一定数量的与母公司相关的有价债券,规避关联企业的信用风险。一个可能的风险规避方法涉及使用母公司的信用违约交换,另一个可能方法是对母公司股票或综合等价物的期权购买。采取这些规避措施是基于母公司信用风险和企业集团信用风险之间存在正的相关关系的假设。但是,本文并未发现存在这样的实证关系。本文初步的实证发现表明:使用母公司的信用票据或相关的有价债券规避与直属关联企业相关的信用风险可能是困难的。进一步的研究将直接扩展实证分析的时间域并提高计量分析水平,以及扩大数据集以包括非列表的直属关联企业,并最终将违约概率与期权及外汇交易风险相联系。

参考文献

[1]Hoshi T,et al.Corporate financing and governancein Japan[M].Cambridge,MA:MIT Press,2001.

[2]Lincoln J R,Abmadjian C L,Mason E.Organiza-tional learning and purchase-supply relations inJapan:Hitachi,Matsushita,Toyota compared,Calif[J].Manage.Rev.,1998,40:241~265.

[3]Namiki N.Parent-subsidiary relationships:someobservations from financial statement data[J].SAMAdv.Management.J.,1999,64:15~19.

[4]Packer F.Credit risk in Japan’s corporate bond mar-ket[Z].Current Issues in Economics and Finance(Vol.5).Federal Reserve Bank of New York,1999.

[5]Altman E I.Financial ratios,discriminated analysisand the prediction of corporate bankruptcy[J].Journal of Finance,1968,23:589~609.

[6]Altman E,Narayanan P.Business failure classifica-tion models:an international survey[A].Altman E.Bankruptcy,credit risk,and high yield junk bonds[C].Malden,MA:Blackwell,2002.

[7]Cossin D,Priotte H.Advanced credit risk analysis[M].Wiley,LTD,2001.

[8]Duffie D,Singleton K J.Credit risk[M].Princeton,NJ:Princeton University Press,2003.

[9]Hull J C,White A.The impact of default risk on theprices of options and other derivative securities[J].Journal of Banking&Finance,1995,5:299~322.

客户识别方法 篇7

随着我国电力市场的逐步确立, 电力市场营销已成为绝大多数供电公司的重要工作。然而, 与其他行业不同的是, 电力市场营销活动不能仅仅考虑客户对电力的需求, 同时应将供应方和需求方的资源进行整体规划, 要兼顾社会利益, 实现资源使用的最低社会成本。党的十七大报告在阐述加强能源资源节约和生态环境保护问题时也指出, 要建设科学合理的能源利用体系, 增强可持续发展能力。而供电公司作为电能供应企业, 在追求企业效益的同时, 也要发挥其社会职能, 为能源资源的节约和生态环境保护做出贡献。

电力大客户一般是指用电容量大、负荷高的客户。虽然在总客户中所占的比例很小, 但其用电量却占很大比重, 这一点符合80/20原则。而且, 大客户中有很大一部分是大工业用户, 所以对大客户进行环保、节能引导是比较高效的办法, 同时可以为环境保护做出贡献, 符合科学发展观的精神, 为经济的可持续发展, 为国民经济更好、更快地发展做出应有的贡献。

2 电力大客户识别与定位在环保、节能营销中的应用模型

要对电力客户进行营销工作, 首先应该对其进行识别与定位, 然后根据其特点制定相应的营销策略。

根据以上营销目标, 建立如图1所示的四区间分析矩阵模型。其中横轴表示电力客户对环境的污染程度, 纵轴表示电力客户对电能的依赖程度。图中7对同心圆分别表示7种类型的企业。每一对同心圆的外圆都表示电力客户对环境的污染程度, 面积越大表示对环境的污染越严重;内圆表示电力客户对电能的依赖程度, 其相对于外圆的面积比例越大表示该电力客户对电能的依赖程度越高。需要说明的是, 图中的同心圆4和6都是浅灰色的, 表示这类企业现在使用的主要能源都不是电能, 但是电能却可以作为其替代能源。

下面对每一个区间内大客户的特点进行逐一的分析, 并制定相应的营销策略。

(1) 右上角区间 (高污染/高依赖)

这个区间的客户对电能有很强的依赖性, 而且对环境的污染也很严重。所以, 供电公司对其有比较强的控制力, 应该将营销的重点放在治理污染上。营销策略为:鼓励客户节能减排、治理污染, 将其对环境的污染程度与电价和供电公司提供的服务等级挂钩。以年为单位, 对客户治理污染的水平进行比较和评估, 对污染治理好的企业可以实行电价优惠或其他优惠政策。如图1中的企业1, 营销的目标是将其逐渐转变为左上角区间的企业2, 对环境的负面效应越来越小。

(2) 左上角区间 (低污染/高依赖)

这个区间的客户同样对电能也有很强的依赖性, 但其对环境的污染却不严重。很明显, 这类客户为供电公司创造丰厚利润的同时又做到了环保, 是典型的“明星电力大客户”。尽管如此, 这些客户在日常工作和生产中消耗大量的电能, 其中难免会存在许多人为的浪费, 如果能够减少浪费, 不但可以使他们的用电成本降低, 同时也为社会节约了能源。因此, 对此类大客户的营销重点应该放在节能上。

此类客户又可分为两类:一类是非生产和盈利型的电力大客户, 如一些大的居民区和大学机构等;另一类是生产盈利型的电力大客户。

对于前者, 供电公司的营销策略应为加强节能宣传, 引导用户科学用电。

对于后者, 这里用“电能有效利用率”来评价大客户的节能情况。电能有效利用率的计算公式如下所示:

电能有效利用率=一定时期所使用的电量÷一定时期的产值。

电能有效利用率可以在一定程度上反映该企业电能的使用效率, 所得的数值越小, 证明电能使用效率越高, 浪费也就越少。供电公司可以使用这个指标来衡量企业的节能情况。不过, 电能有效利用率受到多方面因素的影响, 与企业所在行业有关, 也与企业本身的生产管理水平有关, 所以此指标不能在企业之间进行比较, 应该将一个企业在不同时间段 (通常为1年) 的电能有效利用率进行纵向的比较。如果电能有效使用率下降, 那么供电公司应该对这些公司进行一定的电价优惠或者其他方面的优惠政策。而且, 供电公司也应该和企业多合作, 为企业提高电能有效使用率提出建议, 与企业建立协作式的大客户伙伴关系。达到供电公司、用电大客户、社会三赢的局面。图1左上角区间中, 从2到3便可描述这个过程。

(3) 左下角区间 (低污染/低依赖)

这个区间的电力客户对电能的依赖度比较低, 说明电能并不是其主要的能源;而且, 这些企业对环境的污染程度也不高。

此区间的电力客户也可分为两类:一类是电能可作为其替代能源的客户, 如图1中的同心圆4;另一类是电能无法作为其替代能源的客户, 如图1中的同心圆5。对于前者, 尽管现在其对电能的依赖不强, 但是这些客户是有潜在价值的, 供电公司在制定营销策略时, 应该分析这些客户不使用电能作为其主要能源的原因, 然后依此制定相应的营销策略, 鼓励他们使用电能, 将其转变为高价值客户, 如图1中, 从4到3的转变过程;对于后者, 供电公司不需要付出太多的精力, 只需要维持和这些企业的关系即可。所以, 我们可以称这个区间的企业为机会主义客户。

在图1中, 从5到4的转变过程中, 使用的是虚线箭头。因为: (1) 从能量转换角度来看, 电能和其他能源大都是可以相互替代的, 只是需要考虑到成本和其他一些技术性问题; (2) 圆的面积变小, 说明企业对环境的负面效应越来越小, 这也代表了企业发展的方向 (从7到6的转变过程使用虚线也是同样的原因) 。

(4) 右下角区间 (高污染/低依赖)

与“低污染、低依赖”区间相同, 本区间的电力客户也分为两类, 电能可作为替代能源的客户 (图1中的同心圆6) 和电能不能作为替代能源的客户 (图1中的同心圆7) 。所不同的是, 本区间的电力客户对环境的污染程度比较高。

对于电能可作为替代能源的客户, 其营销策略与“低污染、低依赖”区间中的4相似, 鼓励其使用电能作为能源;同时, 鼓励客户节能减排、治理污染, 将其对环境的污染程度与电价和供电公司提供的服务等级挂钩。将其逐渐转变为左上角区间的企业, 如图1中, 从6到2的转变过程。

对于电能不可作为替代能源的客户, 供电企业可以制订与“高污染、高依赖”区间中1相同的营销策略。但是, 由于本区间的客户对电能的依赖程度低, 营销的效果不会很明显。因此, 供电企业对这类客户无需投入过多精力。

综上所述, 对不同区间的客户, 应根据其特点, 采取不同的营销方式, 可以达到比较好的效果。对供电企业来说, 图1左下角和右下角两个区间中, 电能可作为替代能源的客户是供电公司需要重要开发的客户, 这些用户对电能的需求有着巨大的潜力, 供电公司可以通过引导这些企业使用电能, 来开拓新的电力市场, 增加企业的收入。

3 评价指标体系的建立

要对电力大客户进行上述分析, 必须对客户的“电能依赖程度”和“对环境的污染程度”进行评估。为此, 我们采用评价指标分析的方法。

图2为指标评价体系。客户目前的经济贡献由售电量、平均电价和用电电压等级构成, 这代表着客户使用电能的多少。售电量越大, 电压等级越高, 平均电价越高, 表示客户对于供电企业更有价值, 对电能的依赖度也越高。

客户的发展潜力包括电能在企业总能源中所占的比例和负荷、电量增长趋势, 间接反映了客户的发展前景。

客户的用电管理水平对电网的安全有着直接的影响, 也就是说, 客户的用电管理水平越高, 说明客户对电能的使用越重视, 也反映了客户对电能的依赖程度。从电网运行的影响因素来看, 客户用电设备的可靠性以及客户与电力公司大客户管理工作的配合情况, 可以反映其管理水平。其中, 设备的可靠性以设备的购买年份、品牌以及型号3个方面来考虑, 这些是用电管理的硬件环境;与电力公司的工作配合情况, 即错避峰预案执行情况、大客户管理工作执行情况, 以及用电信息提供的及时性和准确性等。

因此, 电力客户对电能的依赖程度评价指标分别为:售电量、用电电压等级、平均电价、

电能在企业总能源所占的比重、负荷和电量增长趋势、设备可靠性及运行环境、工作配合情况, 共7个指标。电力客户对环境的污染程度的评价指标有:噪声污染、废物污染、废气污染、废水污染, 共4个指标。

综上所述, 将电力客户对电能的依赖程度以及对环境污染程度的一般形式表示为以下两个数学公式:

式中, D为电力客户对电能的依赖程度, P为电力客户对环境的污染程度, Fi为影响因素 (评价指标) , Wi为对应的权重。

对于每一个影响因素 (评价指标) , 都需要确定其权重, 这里使用层次分析法 (AHP) 来确定权重, AHP采用1～9标度方法, 对不同情况进行评比。下面对“电力客户对电能依赖程度”各指标的权重进行确定。组织专家对7个指标进行两两比较, 打分结果如表1所示。

根据表1的数据, 建立判断矩阵:

由方根法算得评价要素权重的近似值为:W1′=2.225, W2′=0.730 6, W3′=0.730 6, W4′=3.614 7, W5′=0.621 2, W6′=0.438 7, W7′=0.730 6。进行规一化处理后得到评价因素权重向量:W1=0.244 7, W2=0.080 4, W3=0.080 4, W4=0.397 6, W5=0.068 3, W6=0.048 2, W7=0.080 4。因此, 对应于λmax的特征向量为W= (0.244 7, 0.080 4, 0.080 4, 0.397 6, 0.068 3, 0.048 2, 0.080 4) T, 再进行一致性检验, 由n=7, RI=1.32, 为此CI= (λmax-n) / (n-1) =0.008 6。因此, 一致性比例CR=CI/RI=0.006 5<0.1, 故认为判断矩阵B是可以接受的, W即为最后求得的各要素权重, 如表2所示。

以上便是“电力客户对电能依赖程度”各指标权重的确定过程, 与“电力客户污染程度”各指标权重的确定过程相同。

指标的评价是一个动态的过程。首先, 评价指标的选取应该根据电力公司不同时期的工作重点有所侧重, 可以通过指标的调整, 来反映电力公司关注点的变化;其次, 在不调整指标的情形下, 各指标权重的变化, 也可反映出工作重点的调整, 比如供电公司要重点对电力客户的“废气污染”进行治理, 此时的“废气污染”指标就应该设置高权重, 对电力客户进行分类, 以此来确定重点关注的客户。

4 结论

本文系统地阐述了电力大客户识别与定位在环保节能中的应用, 通过对大客户在环保节能方面的识别与定位, 制定了对应的营销策略, 充分地发挥了供电公司的社会职能, 为社会的可持续发展做出了贡献。

尽管如此, 供电公司上述营销策略的实施必须有其他政府部门的合作与支持, 例如:各电力大客户的环保信息需要从政府的环保部门来获取;节能指标中的电能有效使用率的计算需要获得大客户企业生产方面的信息, 这需要从税务部门获取等。此外, 供电公司为了发挥其社会职能, 对电力大客户的环保、节能进行引导, 势必会增加供电公司的成本。从经济学角度来看, 此举属于“外部经济”, 即整个社会从中受益, 而供电公司却承担了这些成本。因此, 政府部门要对供电公司进行一些政策优惠或者其他方面的补偿。

参考文献

[1]杨建萍.供电企业大客户管理的探讨[J].电力需求侧管理, 2004 (1) :28-31.

[2]彼得·查维顿.大客户识别、选择和管理[M].北京:中国劳动社会保障出版社, 2003.

客户识别方法 篇8

一、项目主要内容

第一, 基于对社交网络的连接和节点的刻画构建影响力评估指标体系。本方案使用社交网络分析方法, 对社交网络的连接和节点两个方面进行刻画, 构建影响力评估指标体系。连接刻画指标包括五度二系数一距离, 节点刻画指标包括自身刻画和交往圈刻画。最终的指标体系可分为三个层次:客户自身, 一级交往圈, 二级交往圈。

第二, 结合业务场景, 综合考虑社交网络的连接和节点刻画指标建立高影响力客户识别模型。把连接刻画指标和节点刻画指标纳入到高影响力客户识别模型, 全面考虑影响力衡量因素。客户影响力在不同的业务场景的表现是不同, 为了准确衡量客户的影响力, 需要结合具体的业务场景。本方案基于离网客户保有和产品营销推广两种业务场景, 分别建立了“离网流失高影响力客户识别模型”和“产品营销高影响力客户识别模型”。

第三, 高影响力客户识别模型和客户保有、流量经营模型的组合应用。通过高影响力客户识别模型和其它模型的组合应用, 改变原有的营销思路, 变“目标客户的直接精确营销”为“利用高影响力客户社交网络营销”。“离网流失高影响力客户识别模型”和客户保有的“离网流失预警模型”组合进行客户保有, 保有的重点是高流失倾向的高影响力的客户, 防止了高影响力客户离网的同时防止了受其影响的其它客户的离网;“产品营销高影响力客户识别模型”和流量经营的“流量产品偏好模型”组合进行产品推广, 推广的重点是向高影响力客户推荐他偏好的产品, 通过高影响力客户带动其它客户对该产品的使用。

二、项目具体实现

项目主要包括四层:

数据层:社交网络数据和客户基础数据, 客户消费数据。社交网络数据包括语音话单、短信话单、飞信数据和139邮箱数据, 它们都是客户的社交网络行为数据。计算层:处理数据层数据。计算层计算两大类指标:连接刻画指标和节点刻画指标。连接刻画指标是客户的交往圈的连接特征, 包括五度二系数一距离。其中五度是“度”, “出度”, “入度”, “密度”和“集中度”, 二系数是“群聚系数”和“便利系数”, 一距离是“顺序距离”。节点刻画指标是客户及客户的交往圈的属性特征, 包括自身刻画和交往圈刻画。最终的指标体系可分为三个层次:客户自身, 一级交往圈, 二级交往圈。模型层:基于离网客户保有和产品营销推广的业务场景和指标层构建的指标体系, 运用层次分析法, 建立“离网流失高影响力客户识别模型”和“产品营销高影响力客户识别模型”。应用层:“离网流失高影响力客户识别模型”和客户保有的“离网流失预警模型”组合应用于离网流失场景;“产品营销高影响力客户识别模型”和流量经营的“流量产品偏好模型”组合应用于产品营销场景。

三、项目创新点

创新一:构建五度二系数一距离社交网络连接刻画指标, 创新影响力衡量标准。本方案构建了五度二系数一距离的社交网络连接刻画指标。五度是指:度, 出度, 入度, 密度和集中度;二系数是指:群聚系数和便利系数;一距离指:交往圈顺序距离。社交网络连接刻画指标从多个角度对客户的社交网络连接的特点进行了刻画, 描述了客户与其它客户之间的通信联系特征。

创新二:基于连接和节点2方面5类指标构建高影响力客户识别模型, 提升模型准确率。原有的客户影响力评估模型主要基于客户属性, 但是客户间的关系才是客户影响力的核心, 因而影响力评估时要更多的考虑客户间关系及影响。客户影响力不仅和客户与客户间的连接相关, 而且也和客户自身及客户联系的对象的特征相关。建模时全面考虑了这些因素, 构建了2方面5类指标:连接刻画指标和节点刻画指标。连接刻画指标包括五度二系数一距离三类, 节点刻画指标包括自身刻画和交往圈刻画两类。而且不同业务场景下客户影响力的表现是不同的。建模时考虑了不同的业务场景, 分别建立了“离网流失高影响力客户识别模型”和“产品营销高影响力客户识别模型”, 提高了高影响力客户识别的准确率。

创新三:利用高影响力客户社交网络创新营销模式, 提升营销资源效率。通过组合高影响力客户识别模型和具体场景的原有模型, 进行客户影响力营销, 这种营销思路是对原有营销思路的变革, 变“特定客户的直接精确营销”为“利用高影响力客户的间接影响营销”。它使营销资源的使用变得更有针对性, 让单个客户能分到更多的营销资源。然后通过这些客户对他的社交网络中的广大客户的影响, 放大营销的效果和营销资源的使用效率。因而, 在客户影响力营销的思路下, 离网客户保有的营销重点是潜在高离网倾向的高离网流失影响力客户, 产品营销推广的营销重点是高产品营销影响力客户。

四、效益评估

选取2013年3月份的传统离网预警模型、高影响力客户识别模型进行离网预警以及随机抽取各50万用户, 观察3个月后的实际离网情况。实验结果表明:对高流失倾向的高影响力客户模型命中率高于单纯根据离网流失预警模型命中率, 能在相同营销成本的投入下, 对高流失倾向的高影响力客户进行保有可以有效降低其离网率。

参考文献

[1]陈宁.360圈社交网站发展战略研究.北京邮电大学, 2008.

客户识别方法 篇9

案例一:深圳市两家贸易公司先后于2013年底在某省某银行开立一般存款账户, 账户申请人开户时持企业全套资料原件, 营业执照注册地为广东深圳市, 经营范围涉及商贸、电子产品、技术服务等, 法定代表人身份证地址为外省农村 (非广东省) 。账户开立一周左右开通网上银行, 开始利用网上银行频繁交易。一年半内交易累计金额数十亿元, 日终不留余额, 交易异常。

案例二:2015年3月份起, 不断有某省边远地区的同村或同乡农民 (年龄多为80后) , 在陪同人的带领下, 先后到该省某银行10多家分支机构和网点, 要求开立银行卡/贵宾卡及网银账户, 要求将借记卡网银勾连本人在广东地区番禺支行等开立的同名账户。开户者本人对开立网银的用途及功能并不熟悉, 柜台人员在询问客户开立网银的用途时, 客户不予以正面回答, 或答复含糊, 也有客户回答是作外汇买卖或网上购物。据不完全统计, 短短4个月, 就有上百人前来办理此类业务, 并呈上升趋势, 从交易情况发现, 此类账户多在广东进行外汇实盘买卖, 当日交易频繁, 日终不留余额, 且不是本人交易, 均由他人代理。

二、银行业金融金融机构客户身份识别难点

(一) 代理开立对公银行结算账户难以识别实际控制人

代理开立对公银行结算账户现象比较普遍, 很少有法定代表人或单位负责人亲自去办理银行结算账户开户业务。现实中, 代理人主要有两类:一是申请开户单位法定代表人或负责人授权的单位工作人员, 二是专业代理公司工作人员。现行法律法规规定, 法定代表人或者单位负责人授权他人办理单位银行结算账户开立业务的, 被授权人应是授权单位工作人员, 受理营业机构应采取审核被授权人工作证件、电话联系法定代表人或者单位负责人等措施予以核实, 并留存电话记录等联系资料。第二类代理人员显然不是授权单位工作人员, 但其手持授权单位授权业务委托书, 且大多注明其系该单位工作人员, 形式审查均合规。在当前注册公司门槛降低情势下, 如不法分子大量注册公司开立账户从事非法活动, 金融机构无法将其与正常合法公司区别开来, 拒绝为其服务, 存在隐患。

(二) 异地银行结算账户进一步核实客户身份和交易目的难

在“地球村”大背景下, 异地经营、异地开户现象屡见不鲜, 也属正常。然而多起案例监测表明, 存在大量在某地开户, 而实际交易则发生在其他地区的交易主体, 且交易多通过网银等非柜面方式进行。银行在为其开立账户时, 大多只审查其提交的形式要件, 对于客户是否在本地居住, 开户原因等难以通过有效方式进一步核实, 因此只能在开立后将其设为高风险客户, 而无法在开户时拒绝其开户要求, 将风险控制在萌芽状态, 否则存在地域歧视嫌疑。

(三) 特殊情况下居民有效身份证件真实性核实难

银行业金融机构虽然可以通过公民联网核查信息系统核查开户人身份信息情况, 但由于信息有限, 潜存风险。一是证件换发后原身份证件继续有效, 二是临时身份证未纳入联网核查系统, 无法辨别真伪。

(四) 社会公众防范意识差

银行业机构普遍反映, 仍有很多客户对洗钱等违法犯罪的警惕性认识不足, 对自身的身份信息和账户信息保护不足, 对银行业机构客户身份识别的工作配合不够, 使得银行客户身份识别效果差。更有甚者, 为了几百元的好处费, 听从不法分子的指示以自己的身份为犯罪分子开立工具账户, 干扰正常金融秩序。

三、相关建议

(一) 适时开展客户身份重新识别工作

银行应密切关注内外部洗钱犯罪形势, 结合监管部门监测重点和上级行工作要求, 适时开展相关客户身份重新识别和风险排查工作。尤其应针对代理开立账户和异地账户等高风险业务定期开展风险排查。

(二) 加强日常管理和交易监测工作

银行应将代理人开户、异地开户、非柜面业务等作为洗钱风险点, 并将其作为客户洗钱风险等级划分的重要因素, 合理划分客户洗钱风险等级, 并据以开展客户风险管理工作。客户要求开通网上银行、手机银行等非面对面业务时, 银行应加强审核和控制。开通非面对面业务必须由客户本人亲自办理。银行应重新严格审核客户提供资料的真实性、完整性、准确性, 合理确定网上银行转账限额。发现具有多种可疑特征的交易, 受理机构应关闭客户账户的网上银行转账功能, 要求客户到银行网点柜台办理转账业务。加强对高风险客户和业务的资金监测频度, 发现异常及时向监管部门和公安机关报告。

(三) 协商公安机关提供居民身份相关信息

建议公安机关将临时身份证纳入联网核查系统, 或协助银行机构出具“某某公安机关为某某人开立临时身份证”的证明。同时, 将居民身份证历次换发记录纳入联网核查系统, 方便银行机构识别客户有效证件, 堵截冒名开户等违规开户行为。

(四) 加强社会宣传和风险提示