2．数据集中的问题

　　随着系统的集中度增加，银行与客户之间的距离却越来越远，对客户与市场需求的反应越来越慢。

　　现有的数据大集中的模式，显然是“以银行为中心”的，而不是“以客户为中心”，它无法做到客户价值和银行利益兼顾，在强调规范化的时候忘记了服务的特色化，在强调集中利于管理决策的同时忽略了经营的差异化。数据与应用都在总行，总行不可能为各分行做个性化服务，分行没有能力也没有机会做个性化服务。解决不了差异化问题，就不可能为客户提供差异化服务。这些都是与CRM理念背道而驰的。

　　数据集中也不便于各分行的数据采集和分析。分行需要数据，必须先通过总行，总行也不可能根据各地的不同需要给出数据。

　　事实也证明，在数据大集中的过程中，银行的客户在不断地流失。某银行省分行数据集中到总行的几个月时间内，个人存款余额暴跌80多亿元人民币。这些流失的客户转移到了那些没有搞大集中的银行与地方性银行。以丢掉优质客户为代价来实现数据大集中，这是决策者意想不到的结果。

　　3．客户信息残缺混乱

　　我国银行业实行实名制还不到六年时间，也就是说银行的历史数据中有客户信息的并不多，1999年11月1日之前的历史数据基本上没有用处。实施实名制后，能采集到的客户信息也很少，绝大多数仅有姓名和证件号，仅有这些信息，要实现客户关系管理远远不够。

　　如要对客户细分，必须知道客户的性别、地域、收入、职业、学历等信息，否则对客户的细分最多只能按客户的产品进行很粗的分类。如不知道客户的联系方法，客户关系管理就无从谈起。

　　数据集中并没有做到信息的集中统一。不管是已经完成数据集中的银行，还是正在进行数据集中的银行，他们的一些系统还是分散的，没有做到完全的集中。有的仅仅是实现了储蓄和对公业务的集中，又各有一套独立的卡系统、信贷系统等。这样同一客户在同一银行就有不同的信息表现，甚至不能发现他是同一客户。即便是同一客户，在不同系统中存储的信息也可能是矛盾冲突的,没有一个系统能够提供全面真实的客户资料。这就可能出现让客户感到难以理解与忍受的事:即使客户在银行有数千万元存款，他也可能得不到数千元的信用卡透支额度。客户信息分散混乱的直接结果是银行服务能力与服务质量无法满足客户需求。

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