金融行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(編輯修改稿)
2025-08-10 02:27 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 60。 透過數(shù)據(jù)挖掘改善客戶服務(wù)中心的管理講解了一些數(shù)據(jù)挖掘概念性的東西，并舉出了那個(gè)經(jīng)典的“啤酒尿布”的案例。 7) 7) 金融信用決策的技術(shù)突破——數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用n n 引言n n 信用周期一般介紹n n 信用決策的簡化流程n n 信用決策技術(shù)解析n n 信用決策技術(shù)的幾個(gè)例子n n 信用決策技術(shù)帶來的利益n n 中國運(yùn)用信用技術(shù)的可行方案主要觀點(diǎn)：（1） （1） 抵押貸款有很多缺點(diǎn)，信用貸款都能彌補(bǔ)，所以信用貸款是好的，是趨勢。 （2） （2） 信用周期（Credit Life Cycle）：招商Account Acquisition立戶Account Origination信用決策管理CRM信用風(fēng)險(xiǎn)，市場管理（Risk amp。 Marketing）付帳管理（Billing amp。 Remittance）信用量管理（Line Increase amp。 Line Decrease）超支管理（Over limit）離走管理（Attrition）促銷管理（Promotions）定價(jià)管理（Pricing）再授信（Reissue）… …資信金融Securitization收帳Collection amp。 Recoverary（3） （3） 信用決策簡化流程外部內(nèi)部數(shù)據(jù)管理Data MGMT決策制定中心執(zhí)行系統(tǒng)Strategy Execution顧客或潛在顧客作用于Action反饋及信息收集Reaction（4） （4） 傳統(tǒng)的決策制定中心是主觀制定決策（JUDGEMENT），主觀決策存在一些不足，數(shù)據(jù)挖掘給決策技術(shù)帶來了突破。數(shù)據(jù)挖掘是從廣義的角度講的，包括統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。（5） （5） 預(yù)測解析（Predictive Analytics）：信用評分技術(shù)（Credit Scoring）。n n 內(nèi)在理解分析（Exploratory Analysis/KDD）：模塊識別和相關(guān)性分析。n n 決策建模（Decision Modeling）：通過圖論方法建立模型，對于給定的一個(gè)或多個(gè)決策建立數(shù)學(xué)關(guān)系。n n 策略優(yōu)化（Strategy Optimization）：在給定的一些限制條件下，尋找改進(jìn)利潤的最優(yōu)策略解。n n 策略精調(diào)（Strategy Refinement）
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