FinTech时代基于大数据挖掘的银行产品推荐模型研究

FinTech时代,产品推荐模型研究是商业银行实现精准营销的关键所在。针对此问题,人们在大数据挖掘技术发展基础上,提出了不同的推荐算法。本文着重探索利用K-means聚类算法结合关联规则挖掘中支持度和置信度的思想,形成基于客户细分的产品推荐模型。实证分析结果表明该模型具有较好的应用效果。随着国内银行业的竞争压力日益增大,各商业银行为了满足不同类型的客户需求,不断推出各种银行产品。在此背景下,银行需要一套行之有效的模型来为客户精准、快捷地推荐相关产品,实现银行与客户的共赢。