决策树C4.5算法在银行信贷业务工作中的应用研究

在银行的信贷业务中,银行贷款员需要分析数据,要预测哪些贷款申请者是安全的,银行是否有风险。对于这类问题,文中利用数据挖掘技术中决策树C4.5算法,以一个具体的案例详细讲解了C4.5算法的原理及其实现算法,通过分析以往客户贷款的信息,建立预测模型和模型解释,并通过提取模型中的规则对银行进行信贷业务时可以预测客户是否是安全的,为降低银行信贷风险起到了一定的辅助作用。     

数据挖掘在银行个人客户信用等级分类中的应用分析

从银行客户信用等级分类入手,分析了客户价值和分类的重要性,并对某商业银行客户信用等级分类指标体系研究,采用粗糙集数据挖掘理论知识,为银行客户信用等级分类提供决策支持。     

商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。通过分析银行客户流失的原因,提出了建立客户流失预测模型的方法。利用模型,发现预测流失群体,预测流失趋势,进而制定有效的控制策略,最大限度地降低客户流失率。为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析方法。     

客户分类管理过程模型研究

客户分类管理是CRM的核心内容之一,科学有效的客户分类管理对于企业具有重要的意义。本文提出一种客户分类管理过程模型,并对应用于模型的算法和技术进行介绍。该模型对客户能同时进行分类和类型转化预测,为企业的客户关系管理工作提供决策支持,提升了管理水平。     

基于数据挖掘的银行客户违约率预测

本文运用数据挖掘技术对银行客户违约率的预测方法进行了研究,提出了对银行客户违约率进行预测的分析模型和计算方法,并给出了具体的计算步骤,最后以实例进行说明.     

银行业的客户忠诚与实现基础

随着改革开发步伐的加快,我国商业银行不断融入到激烈的市场竞争中.对客户资源的争夺成为银行业获得市场竞争优势的关键.为此,银行在获得客户资源的同时,对客户进行准确的分类,实施个性化管理.同时,还要转变经营思想,坚持以客户为中心的理念,合理调整银行内部结构,重组业务流程,构建客户先进的信息技术服务平台,建立以客户为中心的企业文化,广揽优秀的银行客户经理,实现银行客户对企业的忠诚.     

基于SOM的商业银行客户细分研究

本研究探讨了银行客户细分方法的选取,确定了目前较为合适进行客户细分的维度,选用了自组织神经网络(SOM)作为客户细分的算法,在此基础上建立了银行客户细分的模型,并进行了实证分析研究.     

基于客户分类时间窗车辆路径问题的多种群遗传算法

本文从顾客差异化的角度出发,利用聚类分析对客户分类,提出了基于客户分类时间窗约束的车辆配送路径数学模型,该模型克服了传统时间窗车辆配送模型对各个客户不加区分的不合理性。根据此模型,本文设计了多种群并行遗传算法进行求解。实验结果表明,该算法相对于标准遗传算法,有效地克服容易早熟收敛的缺点,其结果更加接近最优解。     

商业银行客户价值评价及客户分类研究

WTO开放以来,国外的很多银行都陆续进入我国,给我国的金融市场造成了猛烈的冲击。商业银行要想在激烈的市场竞争中存活,就要不断抢占客户和市场,对客户价值评价和客户分类进行研究,已经成为了一种必然的手段。通过对商业银行客户价值评价准则的描述,研究分析了商业银行客户价值评价和分类过程中存在的问题,并提出了合理的改进方法,即建立完善的客户价值评价体系;按需分类,更好地为客户服务;以客户满意为宗旨,创新产品种类;建立完备的数据库,让信息资源得以共享。进而增加银行的经济效益,推动我国金融市场的健康、稳定、可持续发展。     

基于银行授信视角的江苏省铜加工及冶炼行业分析研究

文章主要从银行的视角对江苏省铜加工及冶炼行业进行了分析研究，提出了江苏省铜加工行业的授信原则、审批要求，并对授信客户进行了细致的分类。     

两阶段启发式算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用

对带时间窗约束的物流配送车辆路径问题，构造了一种两阶段启发式算法。算法第一阶段采用k-means算法将客户泶类分群，算法第二阶段对每一客户子类采用禁忌搜索算法优化车辆路径。仿真实验结果表明，该算法是有效的。     

商业银行客户风险的监控与管理

客户风险的种类与特点 风险是指行为主体为获得收益而遭受损失的可能性。客户风险是从客户角度考察银行面临的金融风险，或者说它是在银行不能直接控制的环节上发生的、且最终给银行带来损失的风险。由于客户是银行生存的根基，所以说客户本身的风险也就是银行的风险。从客户的角度来看，风险大     

基于数据挖掘技术的信用卡客户的信用评价

本文以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象,介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用,并通过weka软件进行实证分析,从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。     

基于计算机进程调度的银行排队规则研究

如何有效地缓解银行排队问题以提高客户满意度一直是银行业的一个难题。目前银行采用的"先到先服务"排队规则不利于银行服务效率和顾客满意度的提高。本文以客户等待容忍时间为依据,借鉴计算机操作系统的进程调度算法,提出了"高响应比优先"银行排队规则。根据客户等待时间和业务需求时间之和,与业务需求时间的比值计算客户接受服务的动态优先权。数据分析结果表明:"高响应比优先"规则能提高银行的工作效率和客户满意程度。     

基于多分类器的移动通信客户信息挖掘

移动通信领域中的客户信息挖掘是数据挖掘和商务智能领域中典型应用之一,具有较高研究意义和商业应用价值。在基于决策树的数据分类算法基础上,采用相异度计算原理进行分类,重点对移动通信客户是否可能成长为高价值客户的分类进行了研究。测试结果表明,本文所提出的组合分类方法是完全可行的。     

基于布尔关联规则对商业银行信用卡增加客户消费的探究

对于布尔关联规则是基于挖掘数据之间的关系而生成的一种规律。就目前而言,关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中,它可以成功预测银行客户需求。而在中国,由于数据库的虚假性和一些金融制度的不完善,还没有过多的运用于实际操作。本文基于对关联规则中的布尔规则及其算法,对中国特殊不完备金融体制下的银行促销手段进行探讨。利用基础效应希望给予一些启示。     

企业流动型客户占有率及其效益的马尔科夫预测

客户关系管理是目前各界探讨的一个热点问题。从适应客户关系管理对客户数据深入挖掘的需要出发,将客户分类为流动型客户和稳定型客户,流动型客户可分为高利润客户和低利润客户。对企业产品对流动型客户的占有率以及由该客户创造的效益选用马尔科夫预测模型进行预测和效益评估,有利于指导企业的运作,也有利于预测结果的准确。     

什么样的CRM更适合现代银行

现代的银行业务正在由以“资金为中心”向以“客户为中心”的运营模式转变，认为客户永远是银行的第一资产。客户关系管理(CRM)成为银行以“客户为中心”的有效工具。那么，银行的CRM有什么特点呢?什么样的CRM能够保证银行和客户的双赢呢?     

银行集团客户风险控制

随着我国银行体系市场化改革的逐步深入，银行风险管控能力明显提高，与此同时银行贷款集中度不断提高，集团客户占比明显上升。但是，目前商业银行对集团客户的风险管理方面尚处于起步阶段，对于集团客户信贷风险管理，商业银行监管方面普遍存在难以防范关联融资、难以控制关联风险。因此本研究将对银行集团客户的风险控制进行简要论述。     

银行服务质量管理现存的问题分析

随着市场竞争的激化，银行客户群体素质的提升，客户对银行服务的需求也在不断增加，原有的设施完备、环境优良、营业人员行为规范、接待服务统一标准等简单要求已经远远不能满足现在的客户需求，人们要求的是细心、耐心、贴心、热心、发自真心的服务，是想客户之所想、全身心的服务。按照中国银监会“以客户为中心”的服务理念，银行的服务质量管理仍需进一步提升。