基于大数据与人工智能技术的理财客户流失预警模型研究与实现

理财客户存在到期后将资金转至行外不再购买该行理财产品的情况,如果能够提前发现这类将要流失的客户,进而针对性地对客户营销挽留,可以有效减少理财业务规模下降。通过对存量理财客户进行机器学习算法建模,基于Spark大数据与人工智能技术,根据客户的理财到期月数据构建流失预警模型,预测其下月底是否会真正流失,从而可以在客户真正流失之前做出相应的营销干预。结果表明,使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法准确率(Accuracy)为93%,召回率(Recall)为95%,AUC(ROC曲线下的面积)值达到0.91,对客户流失预测取得较好效果。

基于R语言的运营商4G用户流失预警模型研究

为了减少运营商核心资源的流失,降低4G用户流失率,通过采用与大数据技术紧密结合的R语言技术,从消费异动、竞争对手影响、不正常沉默和长期异地漫游等维度设计建模指标,基于逻辑回归分析搭建了4G用户流失预警模型,并通过卡方检验和ROC分析等方法验证了模型的正确性。该模型预测效果明显,可以很好地对4G用户的状态进行精准定位,以达到对4G用户的保有。

基于logistic模型的证券公司客户流失预警分析

伴随着中国经济的高速发展和经济全球化的不断加深,客户流失问题比争夺客户更需要证券公司的高度关注。文章从反映客户交易情况的指标出发,采用K-均值聚类获取客户流失状态;接着通过6种逐步回归方法进行变量筛选,并建立logistic客户流失预警模型;再对模型的泛化能力进行检验并基于证券公司的业务特点给出分析。研究结果表明:反映客户交易活跃度的指标是证券公司实施客户流失预警的关键,进而为证券公司有针对性地挽留客户提供有效的方法和可行的建议。

商业银行客户流失风险预警模型研究

目前,商业银行在客户竞争方面面临着严峻挑战。面对激励的市场竞争,如何尽可能留住老客户,减少客户流失是目前商业银行应重点关注的问题。对于客户流失风险的问题,可以采取的办法是建立客户流失预警模型,对可能未来发生的客户流失进行预测,以便及时采取措施预防客户流失,制定有效的控制策略。文章采用基于显著性检验的决策树模型——卡方自动交互检测法(以下简称CHAID),建立商业银行客户流失预警模型,并通过十字交叉验证等方法对模型进行评估,提高模型的准确性。最后根据模型反映的情况,对商业银行的客户流失风险提出相应建议。

电信企业流失预警管理体系建设

信息技术的日新月异,市场竞争的加剧,客户面对越来越多选择并变得越来越挑剔,固有的电信运营商不得不面对日趋严重的客户流失和话务流失问题。如何保持客户、话务存量,如何缓解流失,成为目前电信运营商市场经营一个重点工作。但是通过过去几年流失挽回营销工作实践发现,一旦客户已经出现流失结果,再对其执行挽留策略,成功的可能性很小;同时也发现,在客户出现流失征兆但尚未构成流失结果的时候,应用挽留策略,成功率大大增加。因此,改善以往对流失结果作判断再执行营销挽留的做法,研发流失预警模型、执行流失预警派单,建立基于各个营销环节并促使各环节形成闭环的流失预警管理体系,是将电信企业精确营销落到实处的关键。

融合多源数据的证券企业客户流失预警研究——以某券商A为例

近年来,随着金融证券行业的蓬勃发展,市场饱和度越来越高,企业获取新用户的成本也越来越大,因此客户流失问题受到证券公司的广泛关注。本文以某券商A为研究对象,通过融合证券公司的多源数据信息,建立了一套流失预警体系,该体系通过变量挖掘、模型建立和模型应用三个模块,实现对A证券公司客户流失行为监控和预警的目的。

基于Logistic回归的通信业客户流失预测与挽留研究

国内移动通信市场不断发展,高新增客户率已经成为过去,三大运营商越来越重视存量经营。如何准确的从大量的数据中发现客户行为,预测潜在流失客户,根据客户流失行为特征推荐合适的挽留策略,越来越受到关注。文中以某移动通信企业客户数据为研究样本,通过数值处理以及筛选预测指标,使用logistic回归方法构建客户流失预警模型,预测出潜在的流失客户,并且通过案例库为潜在流失客户推荐挽留策略。

基于C5.0算法的航空客户流失分析

客户流失问题是长期困扰航空公司的重大问题,并且在航空业方面一直未被重视。利用决策树模型中的C5.0算法建立了航空公司的客户流失预警模型,并用真实的航空公司营业数据进行了实证分析。结果表明,该模型具有较好的准确性和预测性,为航空公司提供了准确、可靠的决策指导。

决策树算法在客户流失建模中的应用

为了降低客户流失风险,构建了客户流失分层预警模型,对不同流失预警等级的客户,采取不同的营销策略进行维系。通过收集流失客户样本、数据清洗、因子筛选和样本抽样构造建模数据,并采用剪枝优化后的决策树确定流失客户的特征画像,建立客户流失分层预警模型,最后利用混淆矩阵衍生指标验证了模型具有较好的准确性。

广电领域客户流失预警系统的建设与应用

本文叙述了如何在广电领域利用数据挖掘技术,建设并应用客户流失预警系统。文章重点介绍了客户流失预警系统的技术架构、建设内容;提出了如何利用用户特征数据进行建模;阐述了预警应用系统的管理流程及应用功能。数据表明,东方有线客户流失预警模型具有良好的精度;客户流失预警系统的应用能有效降低用户流失率,为企业带来了巨大的价值。

中小微企业风险评估后的信贷策略研究

本文主要针对某银行对中小微企业信贷策略的研究,利用在年度信贷总额固定的前提下,作了信贷市场发展前景,采用层次分析法、Logistic回归模型,借助Excel、RStudio、Matlab数值分析软件,结合客户画像体系评估中小微企业的风险等。首先针对不同信誉评级下的客户流失度和贷款年利率,构建客户流失预警模型,将中小微企业按客户流失度划分为三种类型;其次结合函数关系图像得出不同信誉评级、不同客户流失度下的信贷额度区间和贷款年利率区间,针对一些突发因素,构建负激励的防止道德风险模型,从而对信贷风险管理中贷款人违约的道德风险进行控制,降低信贷风险产生的可能性,使得贷款双方利益最大化;最后结合现实因素,增加相关约束条件,在银行年度信贷总额固定以及信贷风险较低时,为使得银行信贷获利最大化,我们通过建立线性规划模型,从而得出信贷额度和信贷利率的数量关系,给出该银行在年度信贷总额固定时对这些企业的信贷策略。