大数据算法的精确制导:信贷客户识别以及特征要素分析

• 作者: 孙存一 张秋 王彩霞
• 来源期刊: 税务与经济
• 学科: 经济
• 关键词: 大数据分析 机器学习 关联规则 客户识别
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 经济纵横
• 页码范围: 29-33
• 分类号: F830.33
• 语种: 中文

摘要

在大数据时代,将银行信贷业务与"机器学习+关联规则"算法有效结合,以智能化、自动化和准确度为目标,构建既符合行业特点又能和大数据关键技术结合的算法模型,精准地识别出风险客户,深入地挖掘出优质客户,解析出影响客户类型的关键要素,可为银行产品创新和服务创新提供有力的支撑.研究表明,我国银行业客户资源依然受传统模式的制约,银行应发挥互联网在生产要素配置中的作用,留住客户、拓展客户,创造新的服务、新的价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙存一	中国人民大学财政金融学院	5	5	1.0	2.0
2	王彩霞		2	5	1.0	2.0
3	张秋	吉林财经大学金融学院	1	5	1.0	1.0