网上怎么找大量信用卡客户温州（网上怎么找大量信用卡客户电话）

本期泛钛客科技的FInSight指间课堂将重点介绍潜在信用卡客户画像的生成过程及应用方法，此方法可为商业银行智慧营销解决方案提供支持。以下为具体步骤：

第一步：设定目标，识别潜在信用卡客户

对现有客户，要全面、深入了解客户的不同需求，并推出有针对性的特色产品，从而提高客户使用率；对未申请信用卡的客户，要根据原有客户画像和交易行为，筛选出有可能成为企业客户的人群，也就是潜在信用卡客户。潜在的信用卡客户既是会高频使用信用卡的客群，同时也应是优质客户。

在机器学习中，模型主要分为监督学习与无监督学习模型。监督模型是指有目标的去训练模型，让模型能起到预测的功能，潜在信用卡客户识别模型即为典型的监督学习模型。首先，我们要明确信用卡优质客户的标准，在未办理信用卡的客户中筛选出潜在优质客户。潜在优质客户可通过信用卡消费频次、金额、以及还款记录来进行定义。

第二步：挖掘相关数据

这里的数据挖掘包括客户的基本信息数据（如性别、年龄、职业、教育情况等），信用卡的消费记录（包括使用频率，每月刷卡金额等），账户信息数据（如坏账，退还支票等），以及客户的其余行内数据，例如活期、定期、理财、信贷等信息。

第三步：对数据进行特征工程

特征工程主要分为四步 –特征构建、特征选择、特征抽取、特征监控。在银行内的客户数据除进行普通的数据关联以及聚合统计外，还需进行大量的时间序列特征工程。银行内的大部分数据为账单或流水数据，因此在对此类数据进行特征工程时，需要一套完整的银行类时间序列特征处理方法论。

第四步：构建模型

明确目标客户：根据第一步的结果，可对客户进行标签定义，将所有的信用卡客户划分为高价值客户、潜在高价值客户、普通客户以及不良客户。其中高价值客户为刷卡量最大、高收入、还款能力强且信用水平较高的客户；潜在高价值客户为高收入、信用水平高，但刷卡量不足的客户；普通客户为刷卡量大，但是消费水平、收入水平不高，且信用水平良好的客户，此类用户很难转化为高质量客户；不良客户则是收入水平低、信用水平低、消费金额小、还款能力低的客户。

建模预测：此种问题属于分类模型，并且存在数据不平衡性，因此可使用基于树的算法构建预测模型，也可以使用惩罚学习算法提高少数类的分类错误成本。

第五步：评估结果

分类模型的预测效果可以使用混淆矩阵来展示，有了混淆矩阵后可以使用准确率、精确率、召回率、F1-score对模型效果进行评估。如下图所示：

TP：将正类预测为正类

FN：将正类预测为负类

FP：将负0类预测为正类

TN：将负类预测为负类

从模型角度，正常情况下，评价分类器好坏的评估指标通常使用准确率，但是第四步中提到的数据可能存在不平衡问题，此时准确率不再是适合的评估指标，可以使用F1-score作为评估指标。分类模型的评估指标还可以有很多种，例如ROC曲线，AUC，KS值，IV值等。

从业务角度，可根据不同的业务需求对结果进行总结。例如，潜在高价值的刷卡量提升了多少，为银行带来了多少利益。

第六步：部署

最后根据预测结果，可以对目标客户进行个性化营销。在落地的同时监测落地结果，可以从模型及业务角度同时进行维护和改进。

本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请发送邮件至 sumchina520@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如若转载，请注明出处：https://www.yiheng8.com/140844.html

网上怎么找大量信用卡客户温州（网上怎么找大量信用卡客户电话）

相关推荐