银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模
银行个人客户流失预警模型的研究与应用
政务金融Government and Finance编辑：苏加友E-mail: ************政务金融Government and Finance以处理数值型数据，且对缺失数据和异常数据不敏感。
综合比较，本文最终选择梯度提升决策树进行二分类流失预测。
2.1 GBDT 算法概述梯度提升决策树是一种以分类回归树(Classificationand RegressionTrees，CART)作为弱学习器的前向分步算法和加法的集成模型[3]。
每一轮的迭代优化目标是上一个弱学习器的负梯度值，假设x 为输入样本集，y 为样本集对应的标签，第k -1轮的弱学习器为f k -1(x )，损失函数定义为L (Y ，f k -1(x ))，则当前迭代中利用损失函数的负梯度去拟合当前模型的损失近似值，从而拟合一个CART 回归树h k (x )，使得当前的损失函数值尽可能最小。
其中当前损失函数表示为：()()()()()1,,k k k L y f x L y f x h x −=+ (1)第k 轮的第i 个样本的损失函数的负梯度为：()()()()()1,k i i ki i f x f x L y f x r f x −=∂=−∂(2)则利用(x i ，r ki )，i =1，2，…，N 可以拟合出一棵CART 回归树，得到第k 棵回归树，其对应的叶节点划分为M 个单元R km ，m =1，2，…，M ，其中M 为叶节点的个数，每一个叶节点单元都有一个固定输出值c km 。
于是本轮回归树模型拟合函数可表示为：()()1Mk km km m h x c I x R ==∈∑(3)从而本轮最终得到的强学习器的表达式为：()()()11Mk k km km m f x f x c I x R −==+∈∑(4)2.2 GBDT 二分类算法目标函数GBDT 模型构建二元分类时常采用对数似然损失函数作为模型的学习目标，单个样本的损失函数如式(5)所示：()()()()()()()()()(),log 1exp 1log 1exp i i i i iiiL y f x y f x y f x f x =+−+−++−(5)其中y i 表示真实值，f (x i )表示样本x i 的模型预测值。
银行客户流失预测的数学建模分析
Ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅｌ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｎ ｂ ａ ｎ ｋ
ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅｒ ｃ ｈ ｕ ｒ ｎ ｐｒ ｅ ｄｉ ｃ ｔ ｉ ｏｎ
ＹＵ Ｃａ ｉ — ｘ ｉ ａ ｎ． ＺＨ ＡＯ Ｚｈ ｉ — ｒ ｏ ｎｇ
ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｂ ａ ｎ ｋ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｓ ．
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄ ｓ： ｍａ ｔ ｈｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎｇ ａ ｎ ｄ ａ ｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ；ｃ ｕ ｓ ｔ ｏｍｅ ｒ ｃ ｈｕ ｒ ｎ；ｄａ ｔ ａ ｍｉ ｎｉ ｎ ｇ； ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａｌ ａ ｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ ；ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｒ ｅ ｇｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄｅ １ ．
（ Ｄｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｔａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ Ｉ ｎｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，Ｔａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ ０ ３ ０ ０ ０ ８，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｗ ｉ ｔ ｈ Ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ （ Ｓ ＡＳ） ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ， ｗｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｙ ｆ ｏ ｕ ｒ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ
结合 业 务需 求做 了比较 ， 最 后选 择逻 辑 回 归模 型进 行 了客 户流 失预 测 ， 并 对银 行客 户保 留问题 提 出了有针 对性 的对 策建 议 。
银行信用卡客户流失预警模型建立
银行信用卡客户流失预警模型建立随着金融行业的逐渐发展和互联网金融的兴起，信用卡已成为人们生活和消费的重要工具之一。
然而，随着用户数量的增加和市场竞争的加剧，银行信用卡客户的流失问题也日益凸显。
银行需要建立一个有效的预警模型，可以及早发现客户流失的迹象，并采取有效的措施加以应对，以保持长期的客户关系。
一、问题的现状银行信用卡客户流失是一个全球性的问题。
据统计，全球信用卡客户流失率平均为20%左右。
而在中国，银行客户流失率高达30%-40%。
中国市场的客户流失主要集中在信用卡初发行后的头三个月内。
在这个时间段内，客户还没有完全适应信用卡使用方式，并且可能出现还款困难等问题，这给客户体验带来了诸多不便，容易导致信用卡流失。
二、预警模型的建立1. 数据挖掘银行可以借助数据挖掘技术，对客户的消费习惯、还款习惯、信用卡使用频率等数据进行分析，从而预测客户是否会流失。
首先，银行需要建立一个完整的数据库，收集客户的基本信息、月度账单、挂失记录等数据。
其次，通过数据挖掘算法，对数据进行分析，寻找与客户流失相关的因素。
2. 建立信用评分模型在银行内部，针对每个客户建立一个独立的信用评分模型是必要的。
该模型可以根据客户的历史信用记录、还款情况、透支额度等数据进行评分，从而判断客户的信用水平。
当客户的信用水平下降时，银行应当采取及时措施，以避免客户流失。
3. 制定有效的优惠政策银行可以根据客户的历史消费金额、还款记录等数据，制定一些适合客户的优惠政策，如提供积分兑换、消费返现等。
这些政策可以有效地促进客户的消费行为，从而增加客户的忠诚度。
同时，银行还需要根据客户个性化需求，提供更具吸引力的金融产品，以便吸引更多客户。
4. 加强客户服务银行的客户服务水平直接关系到客户的流失率。
因此，银行需要加强对客户的服务，提高服务质量。
可以通过提供客户热线、在线客服等方式，及时解决客户问题，增加客户满意度，以达到减少客户流失的目的。
三、总结银行信用卡客户流失问题虽然日益突显，但银行可以通过建立一个完善的预警模型来应对。
银行关键客户流失预警与挽留技巧
银行关键客户流失预警与挽留技巧【课程背景】随着国内金融改革的深入和利率市场化下行业竞争的加剧，维护老客户，开拓新用户，策反异行用户，挽留回流客户等客户管理工作将是银行行业2016年工作的重心。
如何通过银行客户的有效预警及时地挽留客户，如何对客户进行价值提升来保留客户，如何进行客户的有效挽留客户关系管理，将是银行对公对私客户经理必须提升的能力。
本课程将从银行客户预警、客户挽留、客户管理等角度以情景演练方式来提升银行客户经理的挽留能力。
【课程目标】1、提升银行客户经理预警管理的能力，从而提前挽留；2、提高银行客户经理客户挽留的技巧，从而保留客户；3、提升银行客户经理价值提升能力，推动客户主动保有；4、提高银行客户经理客户管理能力，促成客户满意忠诚；授课方法：✧实例讲授、小组研讨、案例研讨、情境仿真、角色扮演授课时间: ✧二天授课对象：网点主任、对公客户经理、个金客户经理、理财经理第二部分课程大纲第一单元金融改革下对银行关键客户忠诚度的影响1.金融改革下各银行间的客户争夺战将越演越烈；2.民营银行的进入让银行行业间的客户抢夺面临更大挑战；3.利率的市场化下客户的趋利性让银行对客户的挽留与保有变得更重要；4.互联网金融对忠诚客户的存款分流有着深刻的影响；5.存款保险制与退出机制对客户忠诚度的影响；6.金融改革下客户忠诚度改变下的管理手段；7.金融改革下关键客户流失预期与挽留策略；第二单元银行重要客户的维系价值分析1、银行客户维系的价值1)开拓新客户与维系老客户的价值对比2)忠诚客户的价值分析3)提升客户的终身价值4)提升客户的在网价值2、银行客户流失的常见原因1)硬件原因分析：产品问题、增值服务、品牌美誉度2)软件原因分析：人员服务、投诉处理、顾客关怀、对比价值3、案例讨论1、如何对不满意的金融客户进行客户维系；案例讨论2：如何对一般金融客户进行客户维系；案列讨论3：如何对满意客户的进行客户维系；第三单元银行重要客户的预警管理方法1、金融客户流失预警常见情况2、金融客户流失预警常用方法3、金融客户流失预警机制建立4、金融客户流失预警的四大关键步骤——标杆案例1：中信银行对公客户预警方法案例——杆标案例2：招商银行对私客户预警方法案例——标杆案例3：建设银行私人银行客户预警方法案例第三单元银行重要客户挽留具体步骤和方法一、系统层面：建立客户挽留的体系1、如何建立客户挽留的体系？2、客户挽留体系的七绝剑法➢完善资料库➢建立预警机制➢预警客户分析➢建立拦截网➢客户挽留➢离行关怀➢经验共享二、操作层面：如何进行客户挽留第一部分挽留工作的价值1、谁更优秀？2、挽留前的心态3、挽留失败后的心态4、为什么会有这样的心态5、挽留工作的价值第二部分挽留工作的流程与方法一、建立信任1、如何进入客户的心？2、如何化解抗拒？3、营造让客户愿意讲话的氛围4、建立信任、满足客户情感需求的三项原则➢原则一－维护自尊，加强自信➢原则二－感同身受，表示理解➢原则三－征求意见，有需要时提供建议5、礼节性的提问二、探询原因1、我们常问的的问题2、初步的原因探询3、深度的原因探询4、客户不说的原因5、高风险的行为6、如何应对情绪客户？7、应对有情绪客户的实战技巧8、客户不说出真实原因怎么办？➢聚焦感情的提问➢聚焦事情的提问➢悬崖勒马9、客户说出原因➢太贵了➢利率不灵活➢离开本地➢用XX行➢显性需求➢隐性需求➢未知需求第三章、提出建议1、常见的高风险行为2、客户感知如何？3、提议的流程4、如何增强提议的影响力？5、超越客户期望6、促进客户接受建议的十种方法第四章、异议化解1、高风险的行为2、如何体面下台第五章、结束1、如何在结束中体现真诚？——情景演练1：对公客户到竞争商业银行贷款怎办？——情景演练2：对私客户不满你的个性关怀？——情景演练3：客户进行对私优势比较，觉得徽行没有优势想转行？——情景演练4：对公客户存款利率不理想，想转行？——情景演练5：不能达到理财客户的投资收益率？第四单元银行重要客户挽留的需求再满足1、什么是客户需求2、客户需求的几种类型3、如何倾听客户的需求以留住客户4、探询客户需求的提问逻辑1)问题的类型2)问题漏斗3)问的方式4)何为有效提问5、价值提升后的挽留技巧——标杆案例1：建行银行对公客户价值提升保有客户标杆案例——杆标案例2：华夏银行对私客户价值提升保有客户标杆案例第五单元银行重要客户提前挽留的预防——重要客户的再回归策略1、重要客户的再回归策略：1、1银行重要客户再回归的原则（一）、共赢原则（二）、互动原则（三）、关系原则（四）、创新原则二、大客户回归营销策略（一）、品牌营销策略（二）、主动出击策略（三）、体验营销策略（四）、关系营销策略（五）、价格促销策略（六）、资源整合策略（九）、创新营销策略标杆案例1：广州农商银行回归策略标杆案例2：浙江工商银行回归策略三、重要客户的回归营销方案策划（一）、优秀回归营销方案的标准（二）、回归营销的核心目标（三）、回归营销活动策划（四）、投入产出分析、可行性分析工具应用1：回归营销方案的制定工具工具应用2：回归营销方案规划工具四、完美的大客户回归执行管理工作（一）、金融客户回归前---明确了解回归前的规划（二）、金融客户回归回归中---回归细节与客户需求把控（三）、金融客户回归回归后---保持回归客户的持续管理标杆案例2：长沙银行深度客户关系管理标杆手册标杆案例2：长沙银行深度客户关系管理标杆话术库第六单元银行重要客户提前挽留的预防——客户关系管理策略1 客户终身价值管理技能篇✓客户终身价值管理的作用✓重新认识我们的存量客户✓存量客户的满意与忠诚✓存量客户关系管理的误区✓存量客户关系管理的要求✓存量客户关系管理的深层发展2、存量客户终身价值管理实践篇➢存量客户投诉处理➢存量客户发展技巧➢存量客户再消费技巧➢存量客户生命周期管理➢存量客户不同阶段的客户终身价值管理：➢合作阶段、伙伴阶段、战略阶段和间隔阶段——标杆案例1：广发银行对公客户客户关系管理方法——杆标案例2：兴业银行对私客户客户关系管理方法——标杆案例3：工商银行对私客户客户关系管理方法。
用户流失报告客户流失的模型构建与应用
用户流失报告客户流失的模型构建与应用用户流失报告1. 引言用户流失是指用户停止使用某个产品或服务的行为，对于企业来说，用户流失是一项严重的问题，不仅意味着对现有用户的损失，还可能影响企业的声誉和市场份额。
因此，构建有效的用户流失模型并将其应用于实际业务中，对于企业来说至关重要。
2. 客户流失的模型构建为了构建客户流失的模型，我们首先需要收集和整理大量的数据。
这些数据可以包括用户的个人信息、使用行为数据、交易记录等。
接下来，我们需要对这些数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等步骤。
2.1 数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以去除重复、缺失或错误的数据。
这可以通过使用数据清洗工具或编写自定义脚本来实现。
清洗后的数据将更加准确可靠，有助于后续的分析和建模工作。
2.2 特征提取特征提取是指从原始数据中提取出最能反映用户流失情况的特征。
这些特征可以包括用户的年龄、性别、消费金额、使用频率等。
我们可以使用统计学方法或机器学习算法来选择和提取这些特征。
2.3 模型选择与训练在选择模型时，我们可以根据实际情况选择适合的算法，如逻辑回归、随机森林或神经网络等。
然后，我们可以使用已准备好的数据集来训练模型，并使用交叉验证等方法评估模型的性能和准确性。
3. 客户流失模型的应用客户流失模型的应用可以帮助企业识别潜在的流失用户，并采取相应的措施来挽回这部分用户。
以下是一些常见的应用场景：3.1 个性化推荐通过分析用户的特征和行为数据，我们可以向用户提供个性化的推荐。
这样，用户能够更容易找到自己感兴趣的产品或服务，从而增加用户的粘性和留存率。
3.2 定向营销客户流失模型还可以用于定向营销，即向有流失风险的用户提供定制化的优惠、礼品或服务。
这样一来，用户可能更有动力继续使用产品或服务。
3.3 潜在用户预测通过客户流失模型，我们还可以预测未来可能出现流失的用户。
这样，企业可以提前制定相应的措施，以减少流失率并增加用户的忠诚度。
银行信贷风险预警模型构建与验证
银行信贷风险预警模型构建与验证随着金融市场的不断发展和创新，银行业的信贷风险管理日益重要。
为了更好地把控信贷风险，银行需要建立有效的预警模型，以便及时发现潜在风险并做出相应的措施，保护自身和客户的利益。
本文将从银行信贷风险预警模型的构建与验证两个方面进行探讨。
一、银行信贷风险预警模型的构建1. 数据收集与整理银行信贷风险预警模型的构建首先需要收集相关数据，并进行整理和清洗。
数据的来源可以包括客户的个人信息、财务状况、历史借贷记录等。
通过对这些数据的分析，可以识别出一些客户特征和行为模式，作为构建模型的重要基础。
2. 特征工程在构建信贷风险预警模型时，需要对收集到的数据进行特征工程，即根据经验和专业知识，选择合适的特征，并对其进行加工和处理，以便更好地反映信贷风险。
特征工程可以包括特征选择、特征变换、特征扩展等方法，旨在提取出能够有效刻画风险的特征，并为后续建模提供可靠的输入。
3. 建立模型在收集和整理好数据，并进行特征工程之后，可以根据具体需求选择合适的建模方法。
常用的建模方法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。
根据实际情况，可以采用单一模型或组合多个模型的方法建立信贷风险预警模型。
同时，为了提高模型的稳定性和准确性，需要进行模型参数的优化和选择。
4. 模型评估与验证模型的构建并不是最终目的，还需要对模型进行评估和验证。
评估模型的有效性和稳定性，验证模型对未知数据的预测能力。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
同时，也可以通过交叉验证、训练集和测试集的划分等方法进行模型验证。
通过评估和验证，可以进一步改进模型，并为实际应用提供可靠的依据。
二、银行信贷风险预警模型的验证1. 数据收集与整理银行信贷风险预警模型的验证需要收集关于风险事件的数据，并对其进行整理和清洗。
这些数据可以包括各类风险事件的发生次数、损失金额等信息。
通过对这些数据的分析，可以识别出潜在的风险因素，并为模型验证提供依据。
金融大数据分析 第7、8章 银行客户流失预警分析、银行卡盗刷风险预警分析
第 七 章 银行客户流失预警分析 7.5.2 客户数据缺失值填充
填充后再次查看数据集统计信息，可以发现SEX列的缺失值已经全部填充完毕（SEX列 ，count=1000），填充后的数据集统计信息如图7-3所示。
图 7-3缺失值填充后的数据集统计信息
第 七 章 银行客户流失预警分析 7.5.3 客户数据异常值过滤
第 七 章 银行客户流失预警分析
7.2.3 流失客户行为分析
流失客户与非流失客户 相比存在以下显著区别
流失客户最近一次购买金融产品和上一次购
1
买金融产品的时间间隔较长，最近一次卖出 金融产品和上一次卖出金融产品的时间间隔
较短。
流失客户近期购买金融产品的总次数或总金
2
额较少，卖出金融产品的总次数或总金额较
5-6月的客户交易特征数据
第 七 章 银行客户流失预警分析 1. 客户7-8月的交易行为数据
python代码：
shares_df_7_8 = shares_df['2013-7':'2013-8'].groupby('CUSTNOID').agg({'OCCURSHARES': [buy_count, buy_sum, sale_count, sale_sum]}).OCCURSHARES shares_df_7_8['CUSTNOID'] = shares_df_7_8.index shares_df_7_8.rename(columns={'buy_count': '七八月买入次数'， 'buy_sum': '七八月买入金额', 'sale_count': '七八月卖出次数', 'sale_sum': '七八月卖出金额'}, inplace=True) shares_df_7_8['8月末持仓份额']= shares_df_7_8['七八月买入金额']- shares_df_7_8['七八月卖出金额'] shares_df_7_8.describe(include='all')
银行数学建模竞赛案例
银行数学建模竞赛案例以下是一个可能的银行数学建模竞赛案例：题目：银行客户流失预测模型背景：某银行希望通过数学建模来预测客户的流失情况，以便采取措施提高客户的留存率。
该银行提供各种金融服务，包括储蓄账户、贷款、信用卡等。
要求：针对该银行的客户数据库，建立一个客户流失预测模型，并使用该模型预测未来一年内的客户流失率。
数据集：- 客户特征数据：包括客户的年龄、性别、职业、收入、信用评级等。
- 服务使用情况数据：包括客户是否使用过各种金融产品，如储蓄账户、贷款、信用卡等。
- 客户流失数据：包括客户是否在过去一年内流失。
任务：1. 数据探索：对提供的数据进行统计分析和可视化，了解数据的分布、关联性等。
2. 特征工程：根据数据探索的结果，选择合适的特征用于模型建立，并进行数据预处理（如缺失值处理、标准化等）。
3. 模型建立：选择合适的机器学习模型或统计模型来建立客户流失预测模型。
可选择的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
4. 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能，并选择合适的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）。
5. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，可以尝试不同的特征选择、模型调参等方法。
6. 未来预测：使用优化后的模型预测未来一年内客户的流失率，并给出相关报告和建议。
参考解决思路：1. 数据探索：使用统计方法和可视化工具对数据进行探索，分析客户特征和服务使用情况之间的关系，并观察流失客户与非流失客户的差异。
2. 特征工程：根据数据探索的结果选择重要的特征，并对数据进行预处理，如处理缺失值、进行标准化或归一化等。
3. 模型建立：根据任务的要求选择合适的模型进行建立，可以尝试多种模型并进行比较。
4. 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能，并选择合适的评估指标进行评估。
5. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试不同的特征选择、模型调参等方法来提高模型的性能。
6. 未来预测：使用优化后的模型对未来一年内客户的流失率进行预测，并给出相关报告和建议，如哪些客户群体容易流失，可以采取什么措施来提高他们的留存率等。
客户分层和流失预警模型
13% 13%
75%
高中低
忠诚度中等客户偏好分类 (47496)
1% 34%
65%
保养型 机修型 保养/机修兼具型
忠诚度中等客户 多为保养偏好 占65%
忠诚度模型建模使用的指标：
一般维修自费维修次数、一般维修自费保养次数、一般维修索赔次数、实际到店时间与保养计划吻合度、来访类别为“咨询
需求”的比例。
定义流失目标
定义客户范围
构建初始变量
模型分析
模型结果
老定义
1年未到店的客户为流失客户。具有局限性，流失了才发现客户，无法提前挽回客 户。
新定义
在老定义的基础上做了扩展，将具有流失倾向的客户定义为流失（当前时间点倒 推12个月的到店次数，比倒推24个月降幅达到70%的客户），通过前阶段的流失 客户特征，预测未来客户流失的概率。新定义能过尽早捕获客户意图。
高价值客户不同偏好分布 (97971)
不同综合价值分类客户分布
11% 39%
50%
高价值 中等价值 低价值
9% 11%
21%
59%
大事故维修型 机修型 机修/事故兼具型 小事故维修型
高价值客户 多为大事故维修型
占比59%
中等价值客户偏好分类 (424087)
5% 12% 13%
44%
26%
机修/事故兼具型 事故维修型 全面型 返厂频繁型 其他
• 流失倾向中23.5% • 流失倾向低
中低27.5 %、低22.6%
0.49
0.63
高：63%以上；中：49%-63%；低：49%以下。
流失预测模型建模使用的指标：
最近24个月月均总到店次数、最近24个月月均自费维修到店次数、最近4个月总到店次数、最近4个月自费维修到店次数、
银行客户流失挽回模型
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商业银行客户流失预测模型研究
商业银行客户流失预测模型研究近年来，随着我国金融市场的不断开放和市场竞争的日益激烈，商业银行的市场份额越来越受到挑战。
客户流失是一个重要的问题，一旦客户流失，银行将失去该客户的贡献，同时需要耗费更多的人力物力和时间去发掘新的客户，因此客户流失预测模型的研究成为商业银行需要解决的重要问题。
一、商业银行客户流失的原因客户流失是银行经营过程中一个常见的现象，银行需要对客户流失的原因有所了解，这样才能从根本上解决这一问题。
在商业银行客户流失的原因方面，主要分为以下几个方面：（1）服务质量不足。
商业银行作为服务性机构，业务的顺畅和高质量的服务对客户而言非常重要，如果银行的服务质量不足，将会影响客户对该银行的信任和忠诚度。
（2）利率和收费问题。
客户会为自己的账户选择收益率和收费率更高的银行，如果银行利率和收费不具有优势，那么很有可能会失去客户。
（3）产品创新能力。
创新能力在竞争激烈的金融市场中越来越重要，在同类产品之间，创新能力会对客户选择产生影响。
（4）个性化服务问题。
客户在金融活动中具有个性化需求，如果商业银行不能根据客户的特殊需求来提供相应服务，将会失去该客户。
二、商业银行客户流失预测模型的研究商业银行面临的客户流失问题，需要利用预测模型来解决。
预测模型分为时间序列模型、回归模型和机器学习模型等。
（1）时间序列模型时间序列模型是一种数据分析方法，能够从时间角度对数据进行建模，能够反映时间序列中的定期和非定期变化，具有较高的预测准确率和精度，但只能处理单一变量的预测问题。
（2）回归模型回归模型是一种统计预测方法，它可以通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来实现对未来数值的预测。
回归模型具有统计学上的严密性和可解释性，但对于非线性关系表现不佳。
（3）机器学习模型机器学习模型是一种通过训练数据来预测未来事件的模型，具有对复杂非线性数据拟合能力，具有广泛的应用前景，但也存在模型解释性较差的问题。
三、商业银行客户流失预测模型的应用商业银行客户流失预测模型的应用需要将预测结果应用于实际业务中，一般来说，可以通过以下几个方面进行应用：（1）制定差异化产品策略。
银行客户流失预警系统的研究与实现
银行客户流失预警系统的研究与实现一、引言银行客户流失一直是一个很严重的问题，尤其在竞争激烈的市场环境下，客户沉淀和流失比例的高低已经成为银行业评价客户关系管理质量的一个重要指标之一。
早期的客户流失预警系统是通过简单统计模型来计算客户沉淀率、转移率等指标进行判断，但这种方法无法准确地识别出哪些客户是高风险客户，无法很好地解决问题。
随着大数据和人工智能技术的发展，客户流失预警系统也得到了极大的发展。
本文将对银行客户流失预警系统的研究和实现进行深入探讨。
二、问题描述客户流失是银行客户关系管理中非常重要的一个问题，因为客户流失不仅会造成银行盈利问题，且客户流失还会导致与客户建立的长期的信任关系和合作关系失去。
理解银行客户流失预警系统的定义取决于银行如何定义“流失”标准。
然而，通常使用的方法是将客户分为不活跃、转移和流失期三个等级，不活跃客户表示暂时停止使用了银行产品和服务的客户，转移客户表示银行的一个品牌向其他品牌转移而退出当前产品和服务，而流失客户表示银行客户已经从服务渠道中退出。
三、相关研究随着互联网的发展，研究银行客户流失的技术也在不断进步，成为银行业一个热门研究领域。
目前，比较有代表性的研究包括传统的客户流失预警模型、人工智能技术的客户流失预警模型、以及个性化客户流失预警模型等。
1.传统的客户流失预警模型传统的客户流失预警模型主要由统计模型组成，使用各种统计方法构建模型并实现流失预警，例如多元逻辑回归、因子分析、生存分析等等。
这种方法定期计算出每个客户的生存概率，以及客户流失的时机。
这些模型主要利用客户的基本信息、历史交易信息和其他可获得的交易数据等。
2.人工智能技术的客户流失预警模型人工智能技术的客户流失预警模型可以根据大量数据得到精准预测结果，这种方法通过使用人工智能技术来识别潜在的高风险客户。
一种较常见的方法是使用机器学习算法来快速分析所有客户数据、趋势和模式从而预测流失率。
这种方法不需要建立常规模型或需要大数据进行分析的其他在传统银行模型上所遇到的各种问题，因此比较具有优势。
银行行业中的客户流失预测模型构建
银行行业中的客户流失预测模型构建随着科技的发展和金融行业的日益竞争，保持客户的忠诚度对于银行业来说变得越来越重要。
客户流失是银行业中一个常见的问题，因此建立客户流失预测模型成为银行业中至关重要的工作。
本文将介绍银行行业中的客户流失预测模型构建的方法和步骤。
首先，构建客户流失预测模型的第一步是数据收集和准备。
银行需要收集包括客户个人信息、账户活动信息、交易信息、产品使用信息等多种数据。
这些数据可以从内部数据库、银行系统、客户调查和市场研究等渠道获取。
在进行数据收集时，保证数据的准确性和完整性非常重要，因为这将直接影响到预测模型的精度和可靠性。
接下来，数据预处理是构建客户流失预测模型的关键步骤之一。
首先，需要进行缺失值处理，可以选择删除缺失值较多的变量或者采用合适的插值方法进行填补。
其次，对于分类变量，需要进行独热编码或者频率编码等处理，将其转换成数值型变量。
同时，还需要对数值型变量进行标准化处理，确保不同变量之间的单位差异不会对模型的结果产生影响。
此外，还需要处理异常值和离群值，以提高预测模型的准确性。
在数据预处理完成后，下一步是选择适当的特征。
特征选择的目的是筛选出对客户流失影响较大的特征变量，以减少模型的复杂度和提高模型的解释性。
常用的特征选择方法包括相关性分析、信息增益等。
通过这些方法，可以选择出与客户流失相关性较高的特征变量，用于模型的训练和预测。
构建客户流失预测模型的下一步是选择适当的算法。
常见的预测算法有逻辑回归、决策树、支持向量机等。
逻辑回归是一种常用的二分类算法，可以预测客户是否会流失。
决策树算法能够根据特征变量的取值划分样本，从而预测客户的流失情况。
支持向量机是一种强大的分类器，可以通过构建超平面来区分不同类别的样本。
根据具体的情况和需求，选择合适的算法进行模型构建。
在模型构建完成后，需要对模型进行评估和验证。
常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。
准确率是指模型在预测中正确分类的样本所占的比例，精确率是指预测为正样本的样本中真正为正样本的比例，召回率是指真实的正样本中被模型正确预测为正样本的比例。
基于机器学习的客户流失预警模型构建与分析
基于机器学习的客户流失预警模型构建与分析现代企业面临的一个重要问题是客户流失，即客户由于各种原因选择停止购买产品或服务。
客户流失对企业来说意味着失去了可靠的收入来源和声誉。
因此，预测和预防客户流失变得非常重要。
本文将介绍一个基于机器学习的客户流失预警模型，该模型可以帮助企业及时识别潜在的流失趋势，并采取适当的措施以挽留客户。
首先，我们需要了解什么是客户流失预警模型。
客户流失预警模型是通过分析和建模客户的行为和特征，来预测客户流失的概率。
该模型可以根据客户的历史数据和其他相关信息，识别出可能出现流失的客户，并提供个性化的建议和解决方案以留住客户。
构建一个有效的客户流失预警模型需要以下几个步骤：1. 数据收集和准备：收集与客户流失相关的数据，例如客户的购买记录、消费行为、投诉记录等。
同时，还可以考虑一些额外的信息，如客户的个人特征、家庭背景等。
这些数据将成为我们构建模型的基础。
2. 特征工程：在模型构建之前，需要对原始数据进行特征工程，以提取和选择对客户流失具有预测能力的特征。
这可能包括计算一些统计指标、创建新的特征、删除无效或冗余的特征等。
特征工程的目标是提高模型的准确性和效率。
3. 模型选择和训练：选择适合客户流失预测的机器学习算法。
常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等。
通过将历史数据划分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型并使用测试集来评估模型的性能。
4. 模型评估和优化：使用评估指标（如准确率、召回率、F1 分数等）来评估模型的性能。
根据评估结果，对模型进行调整和优化，以提高模型的准确性和鲁棒性。
5. 部署和应用：在模型经过优化并达到预期性能后，将其部署到实际应用中。
根据客户的行为和特征，实时对客户进行流失预测，并提供个性化的建议和解决方案。
这将帮助企业及时采取措施来挽留客户，减少客户流失率。
除了基本的模型构建和分析，还可以进一步改进客户流失预警模型。
1. 数据增强：通过收集更多的客户数据，包括更多的细分特征和行为特征，以提高模型的准确性和覆盖范围。
基于决策树的客户流失预警模型构建与应用
基于决策树的客户流失预警模型构建与应用随着互联网技术的不断发展和普及，各个行业都在不断地向数字化转型，企业也开始更加注重客户关系的管理。
然而，客户流失问题也成为了企业面临的一个大难题。
如何及时预警并且把控客户流失，对于企业的稳健发展非常重要。
本文将基于决策树，探讨如何构建客户流失预警模型，并进一步应用于实际业务当中。
一、数据处理构建客户流失预警模型的第一步就是数据的筛选和预处理。
我们需要的是一份包含有客户特征和是否流失的数据集。
在此过程中，需要确保数据的质量和准确性。
要根据业务背景和实际情况，对数据进行清洗，包括但不限于：删除重复值、去除异常值、处理缺失值等操作。
选择出有代表性的特征变量，从而为模型训练打好基础。
二、特征工程为了进一步优化模型的表现能力，我们需要对特征进行进一步的处理和调整。
特征工程旨在通过对变量的加工操作，提取出更加能够反映问题本质的特征。
这个过程中，常常包括以下几个方面：1. 特征选择：从数据集中筛选出对问题影响最大的特征变量。
可以基于业务理解和数据分析的结果，利用统计和机器学习方法进行特征排序和评估。
2. 特征变换：对特征进行变换，使其能更好地反映问题的内部关系和逻辑。
常见的特征变换有：log变换、归一化、区间缩放等。
3. 特征构造：利用已有的特征变量，生成新的特征变量。
最典型的例子就是“一年内平均订单金额”，这个特征是由原有的“订单数”和“订单金额”计算得出。
三、建模过程在进行建模之前，需要为模型划定目标，即客户流失的条件和标准。
这与业务的实际需求有关。
在确定好目标之后，我们可以选择不同的建模算法。
本文采用的是决策树算法。
决策树是一种基于树形结构的建模方法，能够利用分类变量和数值变量来预测目标变量的值。
决策树的整个建模过程是一个自顶向下的递归过程，它按照某种特定的判断条件构成树形结构。
决策树方法可以通过无限次重复分裂节点的方式，不断的找到“最优”的节点，使得每个节点的不纯度最小，即样本分布的不确定性最小。
商业银行客户流失风险预警模型研究
Precision Recall F1
81.36% 80.57% 80.96%
点。6 个树节点下又有 5 个节点细分出两类样本类型，共 0.89，表明诊断准确率较高。同时，模型的敏感性和特异性
10 个子节点。其次分析决策树模型各节点响应与指数。决 均较高，说明模型的预测具有一定的价值。
中所含节点数据。不难发现具有较高的准确性，训练集和 微企业的经营机制。除了关注重点客户，具有潜力的中小
测试集的查准率分别为 82.4%和 82.0%，能较好地预测客 微企业也有可能发展为核心客户，要增加对中小微企业的
户流失的情况，在模型中已流失的客户占比分别为 13.5% 关注，完善服务机制。
和 12.1%，表明客户流失较少。
4.2 检验评价指标
表 4 评价指标与符号意义展示
Precision Recall
System Output System Correct Human Labeled
衡量分类器准确性 衡量分类器是否能找全该类样本
系统返回的总记录数 系统为该类返回的正确结果数
测试集中该类的总数目
其 中，precision、recall 和 F1 的 定 义 如 下 ：F1 是 综 合 precision 和 recall 的测度指标，反映样本的准确度和全面性。
· 16 ·
价值工程
商业银行客户流失风险预警模型研究
Research on Customer Loss Risk Prediction of Commercial Banks
吴颖怡 WU Ying-yi
（华南师范大学，广州 528225） （South China Normal University，Guangzhou 528225，China）
用户行为分析中的流失预测与用户画像构建
用户行为分析中的流失预测与用户画像构建在互联网时代，用户行为数据成为企业重要的资源之一。
通过对用户行为数据的分析，企业可以更好地了解用户的需求和习惯，从而制定更有效的营销策略和优化产品设计。
而用户行为分析中的流失预测和用户画像构建，是用户行为分析中非常重要且常用的两个技术。
一、流失预测流失预测即通过分析用户的行为数据，预测用户未来可能发生的流失情况。
对于企业来说，流失的用户意味着潜在的收入损失和市场份额的减少，因此准确地预测和及时干预潜在的流失用户对企业的长期发展非常重要。
在流失预测中，常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
这些算法通过对用户的历史行为数据和特征进行分析，构建模型来预测用户是否会发生流失。
为了提高预测的准确性，可以采用特征选择、数据清洗和模型优化等方法。
此外，为了及时干预潜在的流失用户，也可以选取一些关键行为指标，如用户最近一次登录时间、停留时长等，作为预警指标，及时发现并跟进。
二、用户画像构建用户画像是将用户的个人、兴趣、行为等多维度信息进行整合和分析，形成用户的全貌描述。
用户画像可以帮助企业更好地了解用户的需求和兴趣，为精准营销和个性化推荐提供基础。
用户画像构建是一项复杂的工作，需要从大量的用户行为数据中提取和加工信息。
用户画像的构建可以基于多种数据源，如用户的基本信息、购买记录、浏览历史、社交网络等。
在信息加工方面，可以采用文本挖掘、数据挖掘和机器学习等技术。
通过这些技术，可以将海量的用户数据转化为更加便于分析和理解的形式，如用户的偏好标签、兴趣标签等。
此外，为了提高用户画像的准确性，还可以结合外部数据源，如第三方数据、公开数据等。
用户画像的构建可以为企业提供更深入的洞察和决策支持。
通过了解用户的喜好和行为模式，企业可以个性化推荐产品和服务，提升用户体验和满意度。
同时，用户画像还可以用于精准营销，帮助企业更有针对性地制定营销策略和推广计划。
三、流失预测与用户画像的结合应用流失预测和用户画像构建是用户行为分析中两个常用且相关的技术，它们可以互相支持和补充，提高用户行为分析的效果和价值。
银行客户流失预测 课程设计
银行客户流失预测课程设计银行客户流失预测是一个应用机器学习的课程设计项目，主要目的是预测银行客户是否会流失。
流失的客户对银行来说是一个重要的损失，因此通过预测客户流失，银行可以采取相应的措施以留住客户。
以下是一个银行客户流失预测的课程设计的示例步骤：1. 数据收集：收集有关银行客户的数据，包括客户的个人信息（如年龄、性别等）、账户信息（如账户余额、交易频率等）、历史交易记录等。
可以从银行的数据库中获取这些数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失数据处理、数据转换等。
这一步骤是为了确保数据的质量和一致性。
3. 特征工程：根据问题的需求和领域知识，对数据进行特征工程，提取出能够有效预测客户流失的特征。
例如，可以计算客户的平均交易金额、交易频率等作为特征。
4. 数据划分：将数据划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
5. 模型选择和训练：选择合适的机器学习模型进行客户流失预测。
常见的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
通过训练集上的数据训练模型，并进行模型参数的调整和优化。
6. 模型评估：使用测试集上的数据评估模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。
根据评估结果，可以判断模型的预测能力和适应性。
7. 模型应用：使用训练好的模型对新的客户数据进行预测，判断客户是否会流失。
根据预测结果，银行可以采取相应的措施，例如通过给予优惠、增加服务等方式留住客户。
8. 结果展示和报告：将预测结果进行展示，并撰写相应的报告，介绍整个预测流程、模型性能和预测结果。
可以通过数据可视化的方式展示结果，例如绘制ROC曲线、误差矩阵等。
以上是一个银行客户流失预测的课程设计的示例步骤。
在实际的课程设计中，可以根据具体的需求和资源进行调整。
同时，还可以加入特征选择、模型调优、交叉验证等步骤，以进一步提高模型的性能和适应性。
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银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模随着中国社会主义市场经济体制改革,金融市场的竞争也日趋激烈。
银行经营模式逐渐更新和完善,使得银行中个人信用贷款业务水平的差异也逐渐减小,小型贷款公司和贷款app等的介入,使得金融市场中的金融部门之一,银行的业务出现了个体流失的情况。
现如今,个人信用贷款客户流失预警及客户挽留已经成为一项重要的研究课题,对于银行未来的业务发展至关重要。
本文选用了商业银行的80000名个人信用贷款客户真实数据进行建模分析。
在构造客户画像体系时,首先把训练数据集与验证数据集合并,进行变量选取、数据正态化转换、变量聚类以及因子旋转,然后以K均值聚类法构建客户画像体系。
最后得到聚类出六个类别的结果,描述评价各类别的属性特征,提出相应的挽留策略建议。
接下来进行个人信用贷款客户流失预警建模,在进行预测建模前,进行变量选取、过度抽样、相关性检验以及变量聚类步骤。
得到预测模型后,用验证数据集进行检测,根据模型自身以及经过测试后的ROC曲线下面积来判断预测效果是否明显。
本文设置全部的数据都取自客户结清个人信用贷款之前,观测窗口期为6个月,客户流失的判断标准为变量bad_good为1(即个人信用贷款客户流失),然后对80000个商业银行原始客户数据进行清洗,625个变量进行降维处理,筛选后最终留下16个变量。
然后分别运用Logistic回归、决策树、随机森林三种方法来对降维后的数据建模,并对建模的结果进行比较分析,找出预测效果好且稳定的预测模型。
本文系统性地对银行个人信用贷款客户进行了分类,构造了个人信用贷款流失客户画像体系,然后进行客户流失预警建模,可以有效地分类个人信用贷款客户,辅助银行预防个人信用贷款客户的流失,提高银行的业务竞争能力,帮助银行未来的可持续发展。