大数据技术在公私联动营销中的应用思考

随着金融产品服务需求的日益多元化,推动个人和公司产品的联动营销,已经成为商业银行增强自身竞争力、提升客户价值的关键。公私联动营销工作的开展离不开新技术的支持。特别是大数据时代,大数据金融理念已深入人心,将大数据分析挖掘技术应用于公私联动营销具有重要意义。基于此,本文主要从意义、应用场景以及建议等方面对大数据技术在公私联动营销中的应用进行思考。

信用卡客户流失预测模型研究

信用卡客户大多拥有不同银行多张信用卡,但常用卡只有一两张,其余的休眠卡不仅无法为银行带来收益,而且增加了管理成本。基于此,本文通过对信用卡客户进行分析,利用SASEM工具建立了客户流失预测模型,并比较分析了决策树、逻辑回归和神经网络3种算法的性能,为挽留信用卡客户提供数据支持。