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FInSight指间课堂:商业银行如何实现信用卡客户挖掘?,套现花呗收多少手续费

简介 本期的FInSight指间课堂将重点介绍潜在信用卡客户画像的生成过程及应用方法,此方法可为商业银行智慧营销解决方案提供支持。...

  本期的FInSight指间课堂将重点介绍潜在信用卡客户画像的生成过程及应用方法,此方法可为商业银行智慧营销解决方案提供支持。

  接下来将举例介绍如何通过数据挖掘来识别潜在客户的过程,从而拓宽客户获取渠道,助力金融机构智能获客。

  第一步:设定目标,识别潜在信用卡客户

  对现有客户,要全面、深入了解客户的不同需求,并推出有针对性的特色产品,从而提高客户使用率;对未申请信用卡的客户,要根据原有客户画像和交易行为,筛选出有可能成为企业客户的人群,也就是潜在信用卡客户。潜在的信用卡客户既是会高频使用信用卡的客群,同时也应是优质客户。

  在机器学习中,模型主要分为监督学习与无监督学习模型。监督模型是指有目标的去训练模型,让模型能起到预测的功能,潜在信用卡客户识别模型即为典型的监督学习模型。首先,我们要明确信用卡优质客户的标准,在未办理信用卡的客户中筛选出潜在优质客户。潜在优质客户可通过信用卡消费频次、金额、以及还款记录来进行定义。

  第二步:挖掘相关数据

套现花呗收多少手续费  这里的数据挖掘包括客户的基本信息数据(如性别、年龄、职业、教育情况等),信用卡的消费记录(包括使用频率,每月刷卡金额等),账户信息数据(如坏账,退还支票等)花呗套现怎么套不了,以及客户的其余行内数据,例如活期、定期、理财、信贷等信息。

  第三步:对数据进行特征工程

  特征工程主要分为四步 - 特征构建、特征选择、特征抽取、特征监控。在银行内的客户数据除进行普通的数据关联以及聚合统计外,还需进行大量的时间序列特征工程。银行内的大部分数据为账单或流水数据,因此在对此类数据进行特征工程时,需要一套完整的银行类时间序列特征处理方法论。

  第四步:构建模型

  明确目标客户:根据第一步的结果,可对客户进行标签定义,将所有的信用卡客户划分为高价值客户、潜在高价值客户、普通客户以及不良客户。其中高价值客户为刷卡量最大、高收入、还款能力强且信用水平较高的客户;潜在高价值客户为高收入、信用水平高,但刷卡量不足的客户;普通客户为刷卡量大,但是消费水平、收入水平不高,且信用水平良好的客户,此类用户很难转化为高质量客户;不良客户则是收入水平低、信用水平低、消费金额小、还款能力低的客户。

  建模预测:此种问题属于分类模型,并且存在数据不平衡性,因此可使用基于树的算法构建预测模型,也可以使用惩罚学习算法提高少数类的分类错误成本。

  第五步:评估结果

京东白条套现安全快速  分类模型的预测效果可以使用混淆矩阵来展示,有了混淆矩阵后可以使用准确率、精确率、召回率、F1-score对模型效果进行评估。如下图所示:

  TP:将正类预测为正类

  FN:将正类预测为负类

  FP:将负0类预测为正类

  TN:将负类预测为负类

  从模型角度,正常情况下,评价分类器好坏的评估指标通常使用准确率,但是第四步中提到的数据可能存在不平衡问题,此时准确率不再是适合的评估指标,可以使用F1-score作为评估指标。分类模型的评估指标还可以有很多种,例如ROC曲线,AUC,KS值,IV值等。

如何套京东白条  从业务角度,可根据不同的业务需求对结果进行总结。例如,潜在高价值的刷卡量提升了多少蚂蚁花呗不能提现吗,为银行带来了多少利益。

  第六步:部署

  最后根据预测结果,可以对目标客户进行个性化营销。在落地的同时监测落地结果,可以从模型及业务角度同时进行维护和改进。

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  在以往的实际应用中,泛钛客科技通过数据挖掘技术区分出了数十种潜在客户,包括但不限于信用卡潜在高价值客户套分付是什么意思 。再根据模型结果锁定目标客户,对其匹配智能触达及精准推荐策略。在信用卡场景中,该模型帮助国内某城商行成功挖掘了潜在高质量信用卡新客户,占全体客户10%,并助力激活了现有信用卡客户中25%的睡眠客户,高质量信用卡客户命中率高达90%。

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