平安银行消费金融业务数据挖掘技术应用研究

发布时间：2020-05-04 05:36

【摘要】：在我国经济增速放缓,国家鼓励通过消费拉动经济增长的大环境下,目前消费已经成为带动我国经济发展的主要动力,消费金融近几年呈爆发式增长趋势。越来越多的市场主体参与进来,银行业不再占据消费金融市场的主导地位,如何进一步提升用户体验和深化场景逐渐成为银行消费金融业务发展的重中之重。银行掌握着大量的金融数据,随着大数据、云计算以及人工智能等技术与金融业务的深度融合,不断推动银行业向“金融+科技”方向转型升级,在这一过程中,数据挖掘技术应用最为广泛且发展较为成熟。本文以数据挖掘技术在平安银行消费金融业务中的应用现状为切入点,重点从客户关系管理、风险控制以及服务与产品创新等角度进行介绍,最后分析数据挖掘在具体应用中存在的问题,进而提出应用优化建议,并对全文进行研究总结,最后提出数据挖掘技术在平安银行消费金融业务应用的未来发展与展望。通过研究分析,得出如下结论:一是数据挖掘技术极大的提升了平安银行消费金融业务的核心竞争力;二是数据挖掘技术可以更好的服务于银行的客户关系管理、风险防控以及产品和服务创新等流程,帮助其进行科学决策。本文在研究中发现,数据挖掘技术在平安银行消费金融业务中的应用尚处在起步阶段,仍存在一些不足:如数据收集和处理不够规范化、“金融+科技”人才不足、数据存储容量增长与更新速度远远落后于数据增长的速度等,然后从四个方面提出优化建议:一是提升数据收集与处理能力;二是加快“金融+科技”复合型人才团队建设;三是加快PaaS基础平台的推广与试点工作;四是采用多元化的数据挖掘方法,进一步优化数据挖掘技术在平安银行消费金融业务中的应用,进而助力平安银行消费金融业务快速发展。
【图文】：

消费金融,银行,文献综述,行业应用

6图 1-2 研究框架图二、研究内容本文分五个部分进行研究平安银行消费金融业务数据挖掘技术的应用，首先在绪论部分阐述了研究背景与意义、国内外文献综述、研究思路与研究内容、研究方法创新与不足；第二章对消费金融发展的理论基础、数据挖掘含义及行业应用研究进行阐述；第三章先是分析平安银行消费金融业务发展的背景与现状，然后分析数据挖掘技术在具体应用中存在的不足；第四章分析如何进一步优化数据挖掘技术在平安银行消费金融业务中的具体应用；第五章对全文进行总结，并提出未来发展展望。

流程图,数据挖掘,商业,流程

数据挖掘技术在商业领域的应用重心一般是放在对客群回报率（ROI）、潜在消费者画像上，企业按照预期业务目标，，大量收本信息、交易行为等相关数据，并整合分析，探讨消费者的行为习惯以帮助企业真实掌握客户的实际需求，并根据客户需求快速做出决策产品、什么时间推出、如何定价等，实现多样化、差异化服务和精准用数据挖掘技术跟踪监控产品的销售情况以及消费者的使用情况与反业在重点销售哪些产品、何时如何调整价格等方面进行决策，进而有利利润情况，降低库存，增加销售额。（见图 2-2）
【学位授予单位】：安徽财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.13;F832.2

【相似文献】