银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模

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银行客户失信预测模型构建

近年来，随着经济的不断发展，银行业的重要性越来越被人们所认识和关注。银行业可以说是整个市场体系的一个重要组成部分，能够直接影响着我们的金融市场和经济形势。在银行业当中，客户信用评估是非常重要的一个环节。因为，只有进行了客户的信用评估，银行才能更准确地给予客户信贷，提高银行的盈利能力。

然而，在实际操作中，银行也会遇到一些问题，最典型的问题就是客户的不良记录，也就是我们通常所说的“失信客户”。由于不良记录较多，这类客户往往在还款期间出现延迟或不能及时变现的情况，给银行带来了较大的风险和经济损失。因此，银行需要避免对这类客户提供信贷服务，以保证自身的资金安全。

为解决这个问题，银行客户失信预测模型就应运而生。其作用是根据银行客户的过去信用记录和其他关键数据，通过计算机算法进行预测，确定各个客户的信用分数，为银行筛选出高风险客户。

银行客户失信预测模型的构建需要以下四个步骤：

一、数据搜集和处理

首先，银行需要对客户数据进行搜集，以获取客户的个人信息、信用记录、消费水平和职业状况等信息。这些数据应该尽可能多且具有代表性，以便构建出更加精准的模型。

其次，银行需要对数据进行预处理。这是一个非常重要的步骤。在数据预处理时，通常需要进行数据清理、特征选择和特征变换等操作，以提高建立模型的效率和准确性。

二、特征选择和变换

在预处理完成后，我们需要对所搜集的数据进行特征选择和变换，以确定哪些特征对模型有用。这一步骤通常需要对数据进行PCA 主成分分析等方法进行特征

变换，进行数据降维，剔除掉无关或冗余的特征，从而提高模型的准确度和泛化能力。

银行客户流失预测与个性化推荐算法研究

银行客户流失预测与个性化推荐算法研

究

随着银行业务的发展与竞争的加剧，如何留住客户和提供个性

化的服务成为了银行业务经营的重要课题之一。为了能够更好地

预测客户的流失情况并实施个性化推荐，银行业不断探索和研究

各种算法。

首先，客户流失预测是一项关键的工作。通过分析和挖掘大量

客户数据，银行可以预测客户的潜在流失行为。基于历史数据和

客户行为模式，通过机器学习算法可以建立客户流失预测模型。

这些模型可以提供一些有价值的信息，如客户流失的可能性、预

计流失的时间等等。银行可以据此采取相应的措施，如主动沟通、提供个性化服务等，从而留住客户。

其次，个性化推荐是银行提供卓越服务的重要手段之一。个性

化推荐算法可以根据客户的兴趣、偏好和需求，向其推荐符合自

身特点的银行产品和服务。银行可以通过跟踪客户的行为，如购

买记录、网站浏览记录等，收集各种数据，并基于此建立推荐模型。推荐算法可以分为基于内容的推荐算法和协同过滤算法。基

于内容的推荐算法通过分析产品的特征和客户的兴趣偏好，向客

户推荐类似兴趣的产品。协同过滤算法基于客户之间的相似性，

将推荐对象扩展为其他客户可能感兴趣的产品。

在银行业务中，客户的流失与个性化推荐紧密相关。预测客户流失可以帮助银行及时采取措施，留住客户。而个性化推荐可以提高客户的满意度和忠诚度，进一步减少客户的流失。因此，银行积极研究和应用相应的算法，加强客户管理与服务。

然而，在实际应用过程中，银行也需面临一些挑战和问题。首先，获取足够多的高质量数据是进行客户流失预测和个性化推荐的前提。银行需要对客户的隐私和数据安全进行合理的保护，并优化数据采集和处理的流程，以获取准确、全面的客户数据。其次，算法的准确性和实时性也是银行关注的焦点。银行需要不断改进和优化算法模型，以提高预测准确度和推荐效果。同时，为了满足客户的需求，银行需要及时更新推荐结果，以确保个性化推荐的实时性和有效性。此外，银行还需要将客户流失预测和个性化推荐融入到业务流程中，确保相关措施能够得到有效执行，并监测效果。

银行客户流失预测的数学建模分析

Ｖｏ１．３４Ｎｏ．１Ｆｅｂ．２Ｏ１３
银行客户流失预测的数学建模分析
于彩娴，赵治荣
（太原工业学院理学系，山西太原０３０００８）
摘要：利用数据分析系统软件，用４种比较常用的数学建模方式进行分析，并对分析的结果
第３４卷第１期
２０１３年０２月
长春工业大学学报（自然科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈａｎｇｃｈｕｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
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。
关键词：数学建模分析；流失预测；数据挖掘；ＳＡＳ软件；逻辑回归中图分类号：Ｏ２９文献标志码：Ａ文章编号：１６７４ — １３７４（２０１３）０１ — ０００５ — ０４
１银行客户流失研究问题界定

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

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。

基于大数据的银行客户画像分析

近年来，随着信息化和互联网技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，这些

数据包含了巨大的商业价值。在各行各业中，大数据分析已成为企业发掘客户需求、提升服务水平、优化业务流程的重要手段。银行业作为金融行业的重要组成部分，在客户数据的获取、分析和应用中发挥着举足轻重的作用。本文将从基于大数据的银行客户画像分析入手，探究银行业如何充分利用客户数据，提升客户需求匹配度和服务水平。

一、大数据技术在银行业中的应用

银行业内部数据来源包括客户资料、交易记录、账户余额、流通资金、借贷信

息等，这些数据日益庞大、复杂、分散，挖掘和分析起来并不容易。大数据技术的应用可以有效解决这一问题，提供了数据存储、数据分析、数据应用等方面的支持。大数据技术的应用包括三个方面：数据处理与管理、数据分析和挖掘、数据应用。

1. 数据处理与管理

银行业内的数据来源较多，数据类型和格式也千差百别，常用的存储工具无法

满足数据管理和处理的需求。因此，大数据技术的出现为银行业带来了前所未有的解决方案。银行业可以通过大数据存储技术和处理技术，管理海量数据，实现异构数据的整合和处理，提升数据管理和处理效率。

2. 数据分析和挖掘

针对银行业的海量数据，银行需要通过数据分析和挖掘得到更深入、更直观的

客户信息，为后续业务决策提供依据。数据分析和挖掘主要应用于客户分析、风险管理、产品研发等方面。例如，在客户分析方面，银行可以通过利用大数据技术，对客户的交易记录、消费喜好等数据进行分析，获取客户的需求和偏好，以更好的为客户提供优质的服务和产品。

商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

由于银行客户的流失主要是自然流失竞争流失和过失流失三种自然流失是由于客户的迁徙等原因导致的客户流失而竞争流失和过失流失是竞争对手的优惠政策和客户对目前的服务不满意而导致的客户流失显然第二三种流失的客户才是银行真正关心的对银行具有挽留价值的客户
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失。竞争突出表现在价格战和服务战上如：客户找到了收益更因果关系．这种因果关系往往体现在过去的消费记录中。建立客高的产品而转移购买；竞争对手服务质量的提高：竞争对手产品户流失预测模型就是通过对流失客户的数据进行分析后得出的．建立客户流失基本模型的目的是找出技术手段的更新而使客户转向购买技术更先进的替代产品．等包括基本模型和行为模型。
客户流失预测模型。利用该模型发现预测流失群体预测流失和忠诚度而且还能从客户那里收集到免费的建议，以便不断改趋势，进而制定有效的控制镱略，最大限度地降低客户流失率。善银行的产品和服务。银行应将投诉看作是完善企业服务的捷径
一
，
客户流失原因分析
（）３银行内部员工的流失。银行内部员工的流失可能导致和
银行员工培训的成本还会使客户不得不重新认识和熟悉新的接
触对象这可能增加了他们的不适而导致流失的发生。
（）４不注重企业形象。良好的企业形象会增加客户的信赖感。

基于银行客户数据分析的用户画像系统设计与实现

4、进行用户画像建模用户画像建模是使用数据分析技术对用户数据进行处理，以得到用户画像的过程。在建模过程中，需要选择合适的分析方法和模型，例如聚类分析、决策树模型、随机森林模型等，以得到准确的用户画像。
三、实现用户画像系统实现用户画像系统需要使用合适的编程语言和工具，例如Java或Python等，以及相关的数据分析库和框架，例如NumPy、Pandas、 Scikit-learn等。
谢谢观看
四、验证用户画像系统为了确保用户画像系统的准确性和可靠性，需要对系统进行验证。
1、数据集选择在进行验证时，需要选择合适的数据集。可以选择一部分银行的客户数据作为训练集，另一部分作为测试集。同时，需要确保数据集的质量和代表性。
2、评估方法评估用户画像系统的准确性和可靠性时，需要选择合适的评估方法。常见的评估方法包括准确率、精确率、召回率、F1值等。可以根据实际需求选择评估方法，并对系统进行评估。五、应用用户画像系统应用用户画像系统需要根据银行业务需求和客户特征，制定合适的策略和措施。例如：
5、风险评估与管理通过对用户画像进行分析，银行可以对客户进行风险评估，并根据评估结果为客户提供合适的金融产品和服务，以降低银行的风险。
总之基于银行客户数据分析的用户画像系统设计与实现方法可以提高银行的竞争力和服务质量同时也可以帮助银行更好地了解客户需求和行为特征从而制定更加精准的营销策略和风险评估与管理措施。

商业银行如何利用大数据客户流失风险

随着科技的不断发展，大数据正逐渐影响着各行各业，其中包括银行业。商业银行作为金融行业的重要一员，面临着客户流失风险的挑战。然而，商业银行可以利用大数据来识别、预测和应对客户流失风险。本文将探讨商业银行如何利用大数据来管理客户流失风险，并提供相关实例和建议。

一、客户流失风险的定义和背景

1.1 客户流失风险的定义

客户流失风险指的是客户选择离开银行，并转移到竞争对手或其他金融机构进行交易的潜在风险。客户流失对于商业银行而言是一个严重的问题，因为客户流失不仅导致收入的减少，还可能损害银行的声誉和市场份额。

1.2 背景

随着金融市场的不断竞争和顾客对金融服务需求的多样化，商业银行面临着越来越复杂的市场环境。客户的忠诚度降低，加上新的竞争者不断涌现，导致客户增长困难，客户流失的风险变得更加严峻。

二、商业银行如何利用大数据识别客户流失风险

2.1 数据收集与整合

商业银行可以通过内部数据收集和整合外部数据来构建全面的客户数据库。内部数据可以包括客户的交易记录、个人信息和行为数据。

而外部数据则可以包括社交媒体数据、市场数据和经济数据。将这些数据进行整合和分析可以为银行提供准确的客户画像和行为模式。

2.2 数据分析与建模

基于收集到的数据，商业银行可以利用数据分析和建模技术来发现客户流失的关键特征和规律。通过利用机器学习算法，银行可以构建预测模型，准确预测客户流失的可能性。例如，通过分析客户的交易频率、资金流动和前期表现，银行可以建立客户流失的预测模型。

2.3 风险识别与预警

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。

基于大数据的银行客户画像分析与个性化服务技术研究

基于大数据的银行客户画像分析与个性

化服务技术研究

随着大数据技术的日益发展，各行各业都开始探索如何利用大

数据来提升业务效率和用户体验。在银行业中，客户画像分析和

个性化服务技术的研究变得愈发重要。本文将从基于大数据的银

行客户画像分析和个性化服务的角度进行探讨。

1. 引言

银行作为金融服务机构，客户是其核心资源，根据客户需求提

供个性化服务是银行争夺市场份额和提升竞争力的关键。传统的

银行客户画像和服务往往只基于单一的维度，如年龄、性别和收

入等统计指标，无法全面了解客户的特点和偏好。而基于大数据

的客户画像分析技术，可以从多维度、全方位地收集和分析客户

数据，为银行提供更准确的客户洞察和精准的个性化服务。

2. 大数据的银行客户画像分析

2.1 数据收集与整合

银行内部的交易数据、用户行为数据、客户申请数据等是客户

画像分析的重要数据来源。此外，银行还可以通过合作伙伴和第

三方数据源获取更多的数据，如社交媒体数据、手机信令数据等。通过技术手段将这些不同来源的数据进行整合，形成全面的客户

数据，为后续的分析工作提供基础。

2.2 数据清洗与处理

由于数据的采集和整合可能存在噪声和缺失值，银行需要进行

数据清洗和处理工作，确保数据的准确性和完整性。同时，对于

敏感信息的处理需要符合相关法规和安全要求。数据清洗和处理

的步骤包括数据去重、异常值处理、数据转换和标准化等。

2.3 客户画像建模

在数据清洗和处理后，银行可以采用不同的建模方法进行客户

画像的建模工作。常用的建模方法包括基于聚类的方法、关联规

则挖掘方法和决策树方法等。通过这些方法，可以对客户进行细

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。

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。

基于机器学习的客户流失预测模型构建

随着科技的不断发展，机器学习在各个领域中得到了广泛应用。其中，

基于机器学习的客户流失预测模型成为许多企业和组织关注的热点。客户流

失对于企业来说是一个严重的问题，因为它会导致业务的衰退和利润的减少。因此，构建一个准确可靠的客户流失预测模型对于企业来说至关重要。

客户流失预测模型是一种利用机器学习算法来判断客户是否会离开的模型。它基于历史数据和客户特征来预测客户的未来行为。构建这样一个模型

涉及到以下几个步骤：

1. 数据收集和准备：首先，需要收集大量的历史数据，这些数据应包括

客户的基本信息、购买记录、服务使用情况等。然后，对数据进行清洗和预

处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等。此外，还需要对数据进行特征

工程，即将原始数据转化为机器学习算法可以处理的形式。

2. 特征选择：在特征工程的过程中，需要选择哪些特征对于客户流失预

测模型是最重要的。这是一个关键的步骤，因为选择合适的特征可以提高模

型的准确性。可以使用一些特征选择的方法，如相关性分析、方差选择、递

归特征消除等。

3. 数据划分：为了训练和评估客户流失预测模型，需要将数据划分为训

练集和测试集。通常，将数据的70%用于训练模型，30%用于测试模型。这

样可以通过测试集的评估指标来评估模型的准确性。

4. 模型选择和训练：选择合适的机器学习算法是构建客户流失预测模型

的关键。常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。通

过比较不同算法的性能，选择表现最好的算法进行训练。

5. 模型评估和调优：对训练好的模型进行评估是非常重要的。评估指标通常包括准确率、精确率、召回率、F1值等。根据评估结果，可以对模型进行调优，如调整模型参数、改进特征选择等。

商业银行客户流失风险预警模型研究

18 0 0 1 0 0 11.58 0
92 10 250，898 4 1 1 199，992 1
Value Engineering
· 17 ·
时限普遍为 5 年，银行账户中存有适量的金额，占预估收入为多个不同的临界值，从而
的 76.4%。大多数用户持有银行 1-2 个产品。超过 7 成的客计算出一系列敏感性和特异
0 引言随着互联网的发展，金融科技成为金融业新兴增长点，对传统金融产生较大威胁。比尔·盖茨在 1994 年接受《新闻周刊》采访时将银行比作恐龙，认为银行客户将在未来流失到其它高科技金融服务提供商[1]。越来越多的互联网企业涉足金融业务，借助其互联网技术以及信息数据的优势，对传统商业银行进发起挑战。此外，地方股份制银行发展也威胁着商业银行客户管理。面对激励的市场竞争，如何减少客户流失是商业银行重点关注的问题。开发一位新客户的成本是留住一位老客户的 5~6 倍[（2] Bhattacharya，1998）。因此，商业银行应该采取数据挖掘技术，建立客户流失预警模型，分析客户流失的原因，提升客户流失预测能力。利用数据挖掘中的分类方法建立客户流失预警模型。该类研究方法主要具体包括：支持向量机、Logistic 回归、贝叶斯网络、决策树等。决策树具有分类精度高、分类解释性强的优点。本文最终选择 CHAID 模型构造银行客户流失预警模型。 1 文献综述影响客户流失的因素主要有三类，分别是个人因素、微观环境和宏观社会因素（陈建成等，2007）。客户流失给银行带来的损失不可估量，为了更好分析客户流失原因、提升客户流失预测能力，大量研究通过客户预测模型应对客户流失危机：Logistic 回归模型（钱凯等，2010）、XG-Boost 模型（田波等，2020）、随机森林与 RFM 模型（闫春等，2018）。这些研究为预测客户流失打下坚实基础。客户预测模型各具特点，根据客户流失的原因和特性，本文选择 CHAID 模型进行分析。CHAID 模型实现主要有以下过程：指定分类树、要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要

基于数据挖掘的银行客户流失预测模型研究

随着银行业的快速发展和互联网技术的普及，银行的客户流失问题变得愈发严峻。如果银行处理不当，客户流失会对银行的经营产生不良影响，包括经济损失和信誉损失。因此，通过数据挖掘技术对客户流失情况进行预测，对银行业来说变得至关重要。

1. 客户流失的影响

客户流失是银行业经营中的一项重要指标。客户流失率越高，银行就面临着更多的经济风险和信誉风险。一旦客户流失，就相当于银行失去了一部分收入来源，也意味着失去了与该客户相关的交叉销售机会。

同时，客户流失还可能带来不良的口碑影响。现在的消费者非常注重服务质量和客户体验，一旦他们感到受到不公正的待遇，就会迅速传播负面信息，进而影响银行的品牌形象。

2. 数据挖掘技术及其应用

数据挖掘技术可以帮助银行预测客户流失率，并且帮助银行制定相应的措施来减少客户流失。主要应用的数据挖掘技术包括：分类、聚类、关联规则挖掘等。

分类技术可以根据一组已知的数据样本，建立一个分类器，通过分类器预测未知数据的类别。在银行客户流失的情况下，分类技术可以帮助银行确定客户的忠诚度并进行预测，进而针对客户流失情况采取对应的措施。

聚类技术则是通过将客户分成不同的组，在每个组内让客户的特征类似，并且组间特征不同。这样可以让银行设计出更有效的营销策略，提高客户的忠诚度并减少流失率。

关联规则挖掘技术则是找出多个属性之间的关系，以便更好地了解客户的需求和偏好。

3. 基于数据挖掘的银行客户流失预测模型

银行客户流失预测模型一般包括数据分析和预测模型两个阶段。

数据分析阶段旨在对银行客户的数据进行收集，并进行数据预处理和分析，以便为下一阶段建立预测模型提供依据。这一阶段通常包括数据的清洗、特征的提取和处理。