商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)技術(shù)探索——從日常交易流水到價(jià)值客戶發(fā)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2020-12-16 08:40
商業(yè)銀行實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷戰(zhàn)略的目標(biāo)是將有限的營(yíng)銷資源精準(zhǔn)投放到目標(biāo)客戶,達(dá)到資源利用效率最大化。準(zhǔn)確定位價(jià)值客戶是中國(guó)商業(yè)銀行實(shí)施營(yíng)銷戰(zhàn)略過(guò)程中迫切需要解決的難題。本文通過(guò)基于客戶日常交易流水?dāng)?shù)據(jù)搭建的重構(gòu)交易網(wǎng)絡(luò),創(chuàng)新地將客戶交易行為模式的研究轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的識(shí)別,并提出兩類研究框架:第一類基于同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)獲得客戶交易屬性;第二類通過(guò)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)獲得客戶綜合屬性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)得出了以下結(jié)論:第一,僅基于客戶基礎(chǔ)屬性的客戶價(jià)值分類效率很低;第二,將基于重構(gòu)交易網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)獲得的交易行為屬性納入分類指標(biāo),分類效率顯著提高;第三,將客戶基礎(chǔ)屬性和交易行為屬性放入統(tǒng)一的研究框架之下,價(jià)值客戶分類效率最高。本文提出的研究方法不僅可以運(yùn)用于商業(yè)銀行,也可以用于第三方支付企業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)商及政府部門(mén)等具備網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)體,進(jìn)行客戶行為模式研究及其他相關(guān)應(yīng)用。
【文章來(lái)源】:上海金融. 2020年08期 北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)
【部分圖文】:
客戶屬性分布(不同年齡段男女?dāng)?shù)量分布)
客戶交易網(wǎng)絡(luò)示意圖
(一)框架本研究提出兩類研究框架。研究框架一(圖4)對(duì)基于交易軌跡數(shù)據(jù)所搭建的同構(gòu)交易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí),模型輸出為每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于一組嵌入坐標(biāo),進(jìn)而獲得客戶的交易行為屬性表征。將交易行為屬性與客戶基礎(chǔ)屬性作為分類模型輸入,對(duì)具有價(jià)值分類標(biāo)簽的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分類模型訓(xùn)練。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法的分析與驗(yàn)證[J]. 王巖,唐杰. 中文信息學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]商業(yè)銀行基于客戶行為數(shù)據(jù)的客戶畫(huà)像研究[J]. 郭松. 智庫(kù)時(shí)代. 2018(47)
[3]基于客戶畫(huà)像和GBDT算法的客戶價(jià)值預(yù)測(cè)方法[J]. 馮娟娟,辜麗川,饒海笛,史先章,焦俊,王超,陳衛(wèi). 洛陽(yáng)理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(03)
[4]基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷應(yīng)用研究綜述[J]. 龔敏,劉廣丹. 市場(chǎng)周刊(理論研究). 2016(07)
[5]中國(guó)大型商業(yè)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷管理機(jī)制研究[J]. 王文碩. 金融論壇. 2011(01)
[6]商業(yè)銀行零售管理及目標(biāo)客戶流失概率預(yù)測(cè)研究[J]. 陳建成,馬文揚(yáng). 金融論壇. 2007(12)
博士論文
[1]協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)的稀疏性與冷啟動(dòng)問(wèn)題研究[D]. 孫小華.浙江大學(xué) 2005
本文編號(hào):2919874
【文章來(lái)源】:上海金融. 2020年08期 北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)
【部分圖文】:
客戶屬性分布(不同年齡段男女?dāng)?shù)量分布)
客戶交易網(wǎng)絡(luò)示意圖
(一)框架本研究提出兩類研究框架。研究框架一(圖4)對(duì)基于交易軌跡數(shù)據(jù)所搭建的同構(gòu)交易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí),模型輸出為每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于一組嵌入坐標(biāo),進(jìn)而獲得客戶的交易行為屬性表征。將交易行為屬性與客戶基礎(chǔ)屬性作為分類模型輸入,對(duì)具有價(jià)值分類標(biāo)簽的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分類模型訓(xùn)練。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法的分析與驗(yàn)證[J]. 王巖,唐杰. 中文信息學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]商業(yè)銀行基于客戶行為數(shù)據(jù)的客戶畫(huà)像研究[J]. 郭松. 智庫(kù)時(shí)代. 2018(47)
[3]基于客戶畫(huà)像和GBDT算法的客戶價(jià)值預(yù)測(cè)方法[J]. 馮娟娟,辜麗川,饒海笛,史先章,焦俊,王超,陳衛(wèi). 洛陽(yáng)理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(03)
[4]基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷應(yīng)用研究綜述[J]. 龔敏,劉廣丹. 市場(chǎng)周刊(理論研究). 2016(07)
[5]中國(guó)大型商業(yè)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷管理機(jī)制研究[J]. 王文碩. 金融論壇. 2011(01)
[6]商業(yè)銀行零售管理及目標(biāo)客戶流失概率預(yù)測(cè)研究[J]. 陳建成,馬文揚(yáng). 金融論壇. 2007(12)
博士論文
[1]協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)的稀疏性與冷啟動(dòng)問(wèn)題研究[D]. 孫小華.浙江大學(xué) 2005
本文編號(hào):2919874
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