数据挖掘技术在银行信用卡业务中的应用

厦门大学硕士学位论文数据挖掘技术在银行信用卡业务中的应用姓名：蔡建森申请学位级别：硕士专业：工商管理指导教师：刘震宇20080401数据挖掘技术在银行信用卡业务中的应用作者：蔡建森学位授予单位：厦门大学相似文献(10条)1.学位论文蒋翊凌基于数据仓库的银行业务数据挖掘研究2006随着四大国有商业银行股改政策的一步步深入，以及2006年底中国加入世贸组织过渡期的结束，国内各个商业银行都在加快建立现代金融企业的步伐，迎接这一系列的挑战和新的要求。在这些挑战中，首先面临的是营销方式的改变，国内商业银行不能再按以往的传统固定模式进行营销，而是要针对客户的需求，设计有针对性和个性化的银行产品。在面对海量的银行数据时，数据仓库和数据挖掘技术就显现出非常卓越的优势，它可以帮助银行操作人员更简单、更快的了解客户需求，给予银行领导者决策支持，这些帮助具有重要的意义。本文重点研究了我国商业银行如何在构建数据仓库的基础上运用数据挖掘技术开展个人理财和银企合作。就个人理财业务中面临的客户细分和客户流失问题进行重点分析，并以此为实例构建模型，运用决策树和聚类分析实现模型，并对结果进行分析和预测。通过这些研究，并且结合银行实际情况的调研，解决实际银行业务操作中，因为客户情况各不相同，继而进行客户分类比较困难这个棘手的问题，更对潜在的流失客户进行预先了解，进行及时地维护跟踪，起到预警作用。同时，也希望这几个模型，能够在银行业务的基础上，加以修改后推广到其他相类似的客户业务领域中，充分发挥数据挖掘的经济价值。本文希望通过这几个模型的研究，为将来在银行业务中，广泛推广数据挖掘技术做试探性的尝试。也希望为个人理财和银企合作业务的操作人员提供有价值的信息，为更好地满足客户的需求做出一点贡献。2.学位论文孔维强基于数据仓库的数据挖掘在银行业务中的应用研究2003该文以建设银行洪山支行的需求为背景,论述了数据仓库以及数据挖掘在银行业务中的应用.概述了面向主题的银行数据仓库的构建方法,论述了客户分类、风险预测以及业绩考核系统模型的构造方法.在客户分类、风险预测系统中,使用了决策树以及多维序列模式的数据挖掘方法,通过建立银行客户分类的决策树,可以对客户进行分类并以此对银行业务的风险进行预测,重点讨论了决策树的生成算法以及剪枝算法,并分析了一般决策树方法的优缺点及一些改进算法;多维序列模式方法的使用,可以根据客户以往的交易记录以及客户基本信息,对客户的行为序列模型进行分析预测,同样可以达到风险预测的目的.该文提出了基于PFP-tree的多维序列模式挖掘的方法,该方法是对FP-Tree算法的改进,最后对PFP-tree方法的有效性、完整性进行了证明.在客户业绩系统中,使用了建立在面向客户经理主题以及面向机构主题的数据仓库基础上的OLAP方法.3.学位论文赵艳霞个人银行业务CRM及其数据挖掘的应用研究2006本文主要研究了我国商业银行分析型CRM，从数据仓库与数据挖掘技术的角度来分析个人银行业务客户关系管理。首先介绍了商业银行CRM的体系架构和商业银行分析型CRM的主要应用技术及方法。然后描述了个人银行业务CRM系统功能，详细介绍了个人客户业务信息管理系统和客户信息分析系统。接下来运用层次分析法着重分析了个人住房贷款客户信用度分析和信用卡客户信用度分析。最后应用数据挖掘工具分析银行信用卡客户的行为特性和信用，探讨了信用卡客户的行为评分模型，根据还款值RA和近度R、频度F、值度M四个指标应用SOM算法划分客户群，并识别出银行的重要客户群；并找出典型的信用卡客户群所包含的关联规则，为制定更好的银行营销战略和更好地管理银行的信贷风险提供依据。借助客户关系管理和应用数据挖掘工具来进行设计新金融产品、优化商业银行的管理决策，从而提升商业银行自身的核心竞争力。4.学位论文黄勇面向银行业务的数据分析系统的设计与实现2007随着我国加入WTO，金融领域进一步开放，行业竞争越来越激烈，对信息化建设提出了更高的要求。国内金融企业的IT建设经过多年的发展，正在从数据大集中向应用集成和金融创新阶段过渡。但是，国内金融企业数据管理应用的普遍现状是：虽然金融企业汇集了海量的数据信息，但是缺乏挖掘这些数据背后隐藏知识的手段和工具，因而无法发现数据中存在的关系和业务规律，更难以根据现有的数据预测未来业务的发展趋势。与此同时，国际性金融企业广泛使用数据挖掘技术，在同业竞争中获得了优势地位，而且立足原有业务领域，创新金融服务和产品。对于国内金融企业，强大的竞争对手和激烈的攻势即将到来，实现客户资源整合、与客户关系互动的信息化，更具有价值和意义。论文的重点在研究多种数据挖掘技术的基础上，通过对金融企业信息系统的数据进行采集与分析，提出了数据挖掘与J2EE架构技术结合的设计思路，将正在运行的、各自独立的多个数据源统一组织，形成企业级数据仓库。并寻找其中的规律与联系，实现多种应用分析与预测模型，为金融企业形成高效、准确的经营战略提供支持；同时，可以更好地防范金融企业业的经营风险，开拓新的金融服务市场，获取更大的经济效益。基于金融企业内部已经建立的Intranet内联网络，结合Internet技术，采用了B/S网络架构，使用了J2EEEJB中间件来实现数据挖掘和数据分析功能。论文设计的目标是，构建基于数据仓库的客户分析、风险管理分析、市场分析等分析预测应用模型，验证数据挖掘在这些应用系统产生的决策支持作用。在系统设计中，使用了面向对象的分析、统一建模语言(UML)，并采用数据挖掘技术和J2EE架构技术进行系统分析和设计。5.学位论文章文泉数据挖掘在网上银行业务拓展中的应用2007随着中国加入WTO，银行业的对外开放程度不断加大，国内银行间的竞争不断加剧，各家银行都在积极寻求各种方法以提高服务质量，增加收入，降低成本。近年来网上银行以其低成本、突破时空限制等优点，成为各家银行业务发展的重点。然而网上银行业务与传统银行业务间有着许多差异，使得网上银行的目标客户定位、产品选择等方面都不够明确，业务发展和市场推广营销带有一定的盲目性。因此寻找网上银行特有的客户特征、业务特性成为该项业务突破瓶颈的当务之急。首先结合网上银行业务发展的需求，对相关的业务数据进行采集整理。在此基础上，对业务数据进行深度挖掘，引入对银行服务渠道的分析，从而了解网上银行渠道特有的客户特征和使用规律。其中重点采用了关联规则挖掘网上银行渠道主要业务中以及其与其他渠道主要业务品种之间的关联关系，选择聚类分析方法挖掘使用网上银行渠道的优质用户特征，而在网上银行渠道的交易量变动趋势和时段特征，选择时序数据方法进行挖掘分析。通过对上述几种不同挖掘方法的组合运用，为网上银行的挖掘潜在客户，改进业务流程，丰富业务品种等工作提出建议。6.学位论文徐浩数据挖掘技术在个人银行业务中的应用2005随着我国进入WTO，金融行业逐步开放，个人客户作为商业银行客户资源的重要组成部分已经成为中外银行争夺的焦点。目前国内商业银行对个人客户提供的产品、服务缺乏针对性，对个人优质客户的识别能力差、营销策略单一。其主要原因在于缺乏有效的手段衡量个人客户价值的大小，不能准确对客户进行细分和实施差异化的营销策略。而我国商业银行基本都已完成数据大集中，积累了海量的客户数据，并且正逐步进行数据仓库的构建，因此，如何充分利用银行海量的客户数据，从中挖掘中隐藏的有用的知识，为商业银行个人银行业务的发展提供强有力的支持，具有重要的意义。数据仓库、数据挖掘技术正是在这种数据海量积累，客户数据分析需求增长的情况下应运而生的。在商业银行中，建设以客户为中心的数据仓库，应用数据挖掘技术对分散在各个事务型信息系统中的客户数据、交易数据等进行分析，已成为银行增强竞争力的有力武器。本文提出了基于客户贡献利润、客户交易量以及客户交易频率的客户价值分析模型，并将该模型应用在银行个人客户细分的挖掘分析上，通过K-Means、Kohonen聚类方法对客户进行分类，然后在分类的客户数据上进行C5.0决策树的训练，生成分类规则，并对生成的分类规则进行了交叉验证。本文的研究希望能为商业银行开展个人银行业务、实现客户细分提供思路，为国内银行实行差异化服务策略、提升服务质量、更有效地参与竞争提供帮助。7.学位论文许德璋数据挖掘技术在个人银行业务中的应用2007随着我国进入WTO，金融行业逐步开放，个人客户作为商业银行客户资源的重要组成部分已经成为中外银行争夺的焦点。目前国内商业银行对个人客户提供的产品、服务缺乏针对性，对个人优质客户的识别能力差、营销策略单一。其主要原因在于缺乏有效的手段衡量个人客户价值的大小，不能准确对客户进行细分和实施差异化的营销策略。而我国商业银行基本都己完成数据大集中，积累了海量的客户数据，并且正逐步进行数据仓库的构建，因此，如何充分利用银行海量的客户数据，从中挖掘中隐藏的有用的知识，为商业银行个人银行业务的发展提供强有力的支持，具有重要的意义。数据仓库、数据挖掘技术正是在这种数据海量积累，客户数据分析需求增长的情况下应运而生的。在商业银行中，建设以客户为中心的数据仓库，应用数据挖掘技术对分散在各个事务型信息系统中的客户数据、交易数据等进行分析，己成为银行增强竞争力的有力武器。本文提出了基于客户贡献利润、客户交易量以及客户交易频率的客户价值分析模型，并将该模型应用在银行个人客户细分的挖掘分析上，通过K-Means、Kohonen聚类方法对客户进行分类，然后在分类的客户数据上进行C5.0决策树的训练，生成分类规则，并对生成的分类规则进行了交叉验证。本文的研究希望能为商业银行开展个人银行业务、实现客户细分提供思路，为国内银行实行差异化服务策略、提升服务质量、更有效地参与竞争提供帮助。8.学位论文张子法面向银行业务分析的双层数据模型设计与实现2007本课题的研究是笔者在参与中国交通银行银行某分行(在本文中以下简称：“ABOCOM银行”)决策支持系统项目开始的。ABOCOM银行经营理念正逐步向注重以盈利能力为中心，通过对业务系统数据进行量化统计分析，实现向产品创新、服务创新、流程创新、经营模式创新和管理创新转变。为此，该行急需建设一套完整的应用分析系统，以满足管理和决策的需要。同时，该行也认识到要想在竞争中取胜，获得更人的收益，至关重要的是，必须充分利用现有业务系统数据，对当前利历史上业务系统产生的数据进行深层次地挖掘、分析，从人量数据中提取信息，为企业管理层和各级业务层提供快速、准确和方便的决策支持，为此提出了建立本行企业级数据仓库平台，并在数据仓库平台的基础上建立业务的决策支持系统，进行相关业务分析和数据挖掘，做到真正的基于数据的决策支持。建立ABOCOM银行决策支持系统的重点和难点是“数据组织”和“数据使用”两个问题。“数据组织”解决的是如何集成该行8个异构的数据源系统数据和以及数据扩展的问题；“数据使用”解决的是数据应用的效率问题。两个问题的核心也就是ABOCOM银行企业级数据仓库平台数据模型设计和实现的问题。在本项目的数据模型设计和实施过程中，采用面向银行业务分析的双层数据什模方法，该方法是在银行数据仓库和数据集市两个层面上进行数据建模，数据仓库数据模型是存储业务流程中产生的基础数据，是面向流程式的设计方式，其设计满足数据库第二范式模式，解决数据组织问题；数据集市数据模型是直接面向业务主题、业务需求的，采用多维建模方式，解决数据使用的效率问题。统一的银行业数据仓库和数据集市双层数据模型的建立，高效地组织和存储了ABOCOM银行业务流程所产生的业务数据，实现了ABOCOM银行统一数据视图以及在之基础上的业务执行结果视图，为ABOCOM银行建设和实施了资产负债管理、客户关系管理、利润贡献度分析、财务管理、风险管理、绩效考核等智能化相关的内容，并且在实际的经营管理和决策支持过程中发挥着积极的作用。本文所述面向银行业务分析的双层数据模型是符合当前和未来商业银行进行业务分析所需的数据的组织模式，其设计结果是一种可产品化的IT应用研发成果，本论文的研究成果作为一种软件产品，已经成功地应用在了ABOCOM银行和