商业银行客户分类新体系探索

商业银行客户分类体系是其业务经营的重要内容。采用何种方法对客户进行分类一直是实践中讨论的问题。运用多元统计的因子-聚类分析方法,从风险要素和价值要素两个维度来重新设置银行信贷客户分类的方法,有利于探讨银行的信贷客户分类的新思路和有效途径,为银行信贷管理和风险控制提供科学的方法支持。

商业银行客户分类新体系探索

商业银行客户分类体系是其业务经营的重要内容。采用何种方法对客户进行分类一直是实践中讨论的问题。运用多元统计的因子-聚类分析方法,从风险要素和价值要素两个维度来重新设置银行信贷客户分类的方法,有助于为银行的信贷客户分类提供新思路,从而为银行信贷管理和风险控制提供支持。

论银行客户分类与客户保护——兼评阿尔及其家庭与萨拉兴银行和萨拉兴-阿尔派银行纠纷案

萨拉兴银行和萨拉兴—阿尔派银行在向客户销售金融理财产品时,未根据监管法律规定进行必要的专业客户和零售客户划分,未评估所销售金融理财产品的适宜性,未尽到合理的谨慎和尽职调查义务,给阿尔先生及其家庭带来重大经济损失,DIFC法院因此判令两个银行承担赔偿责任。这起由于金融机构不当销售理财产品而使客户遭受损失并提起赔偿诉讼的案例,对于我国的银行机构和客户也具有参考和借鉴意义。

基于核SVM的银行客户分类研究

人工智能技术为金融行业的发展带来更多的机遇。针对银行客户潜在价值的分析与发掘,帮助金融机构制定合理的策略,处理客户关系。文章面向真实银行数据集,提出基于支持向量机(SVM)模型的客户分类方法,并引入核函数来增强SVM的拟合能力,通过与K-means、随机森林、决策树等传统机器学习分类算法进行实验分析比较,结果表明,基于核函数的SVM算法具有良好的效果,能准确地实现客户分类,更有助于加强对客户的了解。

基于覆盖度的银行客户分类模型

投资收入是银行的主要收入来源之一。近年来,客户的投资意向显著降低,银行的投资收入减少。因此,银行希望将营销工作重点放在订阅概率更高的客户上。然而,繁多的客户样本以及客户信息导致银行的客户筛选工作低效。面对庞大的客户信息数据,粗糙集理论可以在不影响决策分类结果的前提下,通过属性约简删除属性集中的冗余属性,并导出问题的决策规则,提高效率。但在传统的属性约简过程中,没有针对进入正域的噪声样本进行控制,导致噪声特征被加入约简集。本文基于高效的相关族定义覆盖度,限制进入正域的样本。实验结果表明,覆盖度算法能够提高分类算法准确度及稳定性。最后,本文并将算法运用于银行客户分类实际问题中,剔除无用信息,筛选出关键属性,提高了分类准确度和稳定性,构建简洁高效的银行客户分类模型。

基于聚类分析的银行客户关系管理策略研究

本文将数据挖掘聚类技术应用于银行客户分类,分析了银行交易特征数据;构建了数据模型,对60万条样本数据进行了K-means聚类;采用轮廓系数对聚类结果进行了评估,并基于聚类结果进行了客户二维分类,据此制定出更有效的客户关系管理策略。