......户是最有利可图的和忠诚的、需要银行更少的服务、倾向于维持稳定和长期的关系的客户;哪一客户在
银企所提供的产品和服务上贡献了价值;和银企的竞争对手相比,哪些客户对银企更有价值。基于
银企已经建立的大型数据库,可以分析和应用于开发新的商务策略和机会。然而,不是同等地瞄准所有
的客户或对所有客户都提供同样的激励,银企可以仅选择那些个人需要和购买行为符合一定利润标准的
客户(Dych′e, 2002)。
直到目前为止,在有关的研究文献中,两个分数模型的建立一直基于注重实效的方法。因此,不存
在对于每一个独特场合都适用的的分数模型。大多数研究将注意力放在建立更的信用或行为分
数模型并使用各种统计技术增加分类模型的性。然而,由于银行数据库是多维的,由每月帐户记录
和每天的交易记录构成,从而使用银行数据库分析客户行为是困难的(Donato et al., 1999) 即使使用高
度的分数模型,某些错分类情形仍频繁出现。为解决此问题,本项目试图借助于前沿的数据处理及
挖掘技术,建立一个基于人工神经网络技术的客户识别模型进行客户关系管理方面的分析......
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