数据驱动的证券客户画像及流失预测分析

• 作者: 舒宏 李双宏
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 关键词: 客户画像 客户流失 预测模型 大数据 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 技术交流|TECHNICALL COMMUNICATION
• 页码范围: 193-196
• 页数: 4页
• 分类号: F830.91|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2021.08.055

摘要

客户流失是当前证券公司面临的严峻挑战.客户画像能精准掌握客户动态和意向,动态计算客户标签并及时提供公司所需的信息,极大地提高了数据的价值和智能应用.从证券客户的异构多源数据集出发,给出证券客户画像及流失预测框架,包括多源数据、数据治理、客户画像和流失预测4个模块.基于大数据技术深入挖掘客户的证券业务数据和行为数据,对客户的兴趣、性格、职业、信仰等个性特征做出准确描述,并采用算法实现对证券客户的特征选择和画像.进而,融合大数据和人工智能技术,提出客户流失预测模型和实现步骤,为提高证券客户数据管理效率、服务能力提供相应的方法.