大数据算法的精确制导:信贷客户识别以及特征要素分析

摘要：

在大数据时代,将银行信贷业务与"机器学习+关联规则"算法有效结合,以智能化、自动化和准确度为目标,构建既符合行业特点又能和大数据关键技术结合的算法模型,精准地识别出风险客户,深入地挖掘出优质客户,解析出影响客户类型的关键要素,可为银行产品创新和服务创新提供有力的支撑.研究表明,我国银行业客户资源依然受传统模式的制约,银行应发挥互联网在生产要素配置中的作用,留住客户、拓展客户,创造新的服务、新的价值.

关键词：大数据分析、机器学习、关联规则、客户识别

分类号：F830.33(金融、银行)

资助基金：本文得到国家科技支撑计划课题"村镇金融服务关键技术及系统研发与示范"项目编号:2014BAL07B00的资助.

在线出版日期：2016-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：29-33