商业银行个人客户特征身份的识别——基于Logistic模型的研究

发布时间：2017-10-17 00:17

  本文关键词：商业银行个人客户特征身份的识别——基于Logistic模型的研究

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【摘要】：本文通过客户行为多重特征代理方法构建了一个具有弱指导性质、用于识别商业银行个人客户特征身份的Logistic识别模型。该模型在目标群体的规模预测准确性与个体预测准确性之间的权衡过程保证了金融业务决策的精准化。对建模样本组、同期与非同期对照组、业务实践组的评估与检验表明,识别模型表现稳定,用于测试的目标客户群平均识别率可达到80%,为商业银行识别具有隐性特征与身份的客户群提供了一种新尝试,也为基于特定身份的客户群体进行一揽子金融产品研发、客户细分与精准营销打下基础。
【作者单位】： 中国工商银行产品研发中心数据挖掘团队;中国工商银行产品研发中心;
【关键词】： 商业银行 个人客户 身份识别 Logistic识别模型 数据挖掘
【分类号】：F832.33
【正文快照】： 一、引言及文献回顾利率市场化与互联网金融背景下,商业银行在产品创新、风险管理与客户服务等诸多方面受到严峻考验。客户在与商业银行的互动中也扮演着越来越重要的角色。在商业银行经营理念逐步转变为以客户为中心的过程中,从客户维度出发的研究逐渐成为银行开展产品研发与

【参考文献】

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本文编号：1045721