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在金融行业中数据挖掘的应用都有哪些（二）

2019-01-21

我们在上一篇文章中给大家介绍了在金融行业中数据挖掘的应用中的三个案例，在这篇文章中我们继续给大家介绍数据挖掘的应用，希望这篇文章能够给大家带来更多的帮助。

首先就是客户价值分析，这是根据“二八原则”，找出重点客户，即对银行创造80%价值的20%客户实施最优质的服务，通过对客户金融产品的使用频率以及持续性等指标判断客户的忠诚度。我们可以通过客户价值分析分析出更多有价值的内容。

接着给大家说一下客户流失预警，我们可以根据客户属性特征、存储款、贷款、金融产品使用等数据，运用数据挖掘技术，找到流失客户的共同特征，从而针对具有相似特征的客户还未流失前，进行有针对性的弥补或者营销活动，从而起到避免客户流失到其他公司的作用，起到稳定本企业客户的作用。这一项工作的意义重大。

然后给大家说一下新客户开发以及新产品推广，通过探索性的数据挖掘方法，如自动探测聚类和购物篮分析，可以用来找出客户数据库中的特征，预测对于银行营销活动的响应率。那些被定为有利的特征可以与新的非客户群进行匹配，以增加营销活动的效果。数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中，可以根据事先设定的标准找到符合条件的客户群，也可以把客户进行聚类分析让其自然分群，通过对客户的服务收入、风险、成本等相关因素的分析、预测和优化，找到新的可赢利目标客户。

最后给大家说一下贷款偿还预测贷款偿还预测对银行业务相当重要的。贷款偿还风险相关的因素包括贷款率，贷款期限，负债率，偿还与收入比率，客户收入水平，受教育水平，居住信息，信用历史等等，通过数据挖掘预测手段，可以提早预测哪些用户有可能偿还违约，哪些用户曾经贷款被拒但是预测结果却是低风险。这些内容都是银行十分关注的事情。

我们在这篇文章中给大家介绍了数据挖掘对银行业带来的实际案例的相关内容，关于这些案例我们由于篇幅原因就给大家介绍到这里了，在下一篇文章中我们就给大家介绍出更多有用的内容。

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