利用评分卡技术实现信用卡市场活动精细化管理

中国信用卡产业已经陆续进入精耕细作的时代,在信用卡风险管理领域已经成熟的应用了信用评分技术,在市场活动管理领域同样可以利用强大的评分卡技术进行精细化管理。把评分卡技术应用到市场营销活动的各个领域,通过各类市场评分模型的应用来获取目标客户。本文详细介绍了利用评分卡进行市场营销活动管理的优势,总结了评分卡开发的完整方法论。     

一种基于消费者群体画像的智能评分模型

针对传统的评分模型难以客观、及时地评估客户信用,基于中国移动福建分公司的用户消费数据,提出一种基于消费者群体画像的智能评分模型,该模型能够对客户信用进行动态评分.首先对消费数据中的多维度“弱特征”进行特征分析,构建消费者群体画像;然后建立基于LightGBM和XGboost的集成模型.实验证明该评分模型可以有效预测客户...     

基于逻辑回归的商业银行客户信用评级研究

客户信用评级是衡量客户偿债能力和偿债意愿的重要标准,是指导商业银行及各金融机构信用风险管理的重要手段。各商业银行建立自己内部合适有效的信用评分模型对于管控风险、降低损失尤为重要。逻辑回归分析是一种广义的线性回归分析模型,在数据挖掘、经济预测等领域有着广泛的应用。该文采用统计学建模方法,将逻辑回归模型应用于农村商业银行客户信用评级,构建了基于逻辑回归的农村商业银行客户信用评级模型,对贷款客户的信用等级进行评价。该方法能够帮助银行有效区分违约客户,比较准确地量化客户违约风险,同时为商业银行及其他金融机构开展信用风险管理提供参考。     

关于商业银行信用风险评估方法的研究

贷款客户信用风险的控制是商业银行经营管理中最为重要的一个组成部分，而信用风险预警系统的建立则能够良好地起到控制的作用．目前，我国银行界普遍采用经验性的判断来进行风险评估，运用现代统计方法，对商业银行信用风险评估和预警模型进行了研究．     

客户信用度分级管理

本文研究的用户信用度分级管理模型是通过将客户特性的定性因素进行多维量化，从而估算客户来进行信用决策的模型，以此提升公司对客户的分层管理能力     

基于反向传播算法神经网络的信用评分系统预测力研究

为了提高信用评分系统的预测准确性和稳定性，建立了基于反向传播（BP）算法神经网络的信用评分系统，并提出信用评分系统预测力和预测稳定性验证的新方法．结合信用评分问题的实际特点建立了模型并确定了参数，然后采用一种正向选入法确定输入变量，进行模型训练，并通过引入接收器操作特征曲线的分析理论、曲线面积（AUC）值及信息理论等评价方式，对所构造的神经网络信用评分系统预测力进行评价，最后利用自抽样法构造出多个验证样本来评估信用评分系统的稳定性．与传统的逻辑信用评分系统的比较结果表明，BP神经网络信用评分系统具有更高的预测准确性和稳定性，其AUC值平均提高0．0367，AUC值的标准误差平均降低0．005．     

支持向量机在银行客户信用评估中的应用

贷款业务是银行极为重要的资产业务,构建一个适用的客户信用评估模型十分重要。由于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,并引入小样本学习的通用学习算法——支持向量机（Support Vector Machines,简称SVM）,建立银行客户信用评估模型。由于在统计学习理论中的结构风险最小化的SVM算法,克服了传统信用评估模型中的过拟合和局部最优的缺点。同时,通过在模型中采用核函数,有效地解决了线性不可分问题。因此,使得基于这种技术的评估模型具有较强的实用性。通过与神经网络模型的比较,证实了该方法用于风险评估的有效性及优越性。     

上海移动集团客户信用评价模型研究

随着3G时代的来临,电信运营商在集团客户市场上的竞争更趋激烈。较之个人客户,集团客户虽能为电信运营商贡献更多的业务收入,但却比个人客户存在更大的欠费风险。如何对集团客户的信用情况进行判别和认定,以便更好地控制运营风险,已经成为电信运营商亟需解决的问题。本文从集团客户信用评价模型提出的背景、企业信用评价常用分析方法谈起,重点介绍上海移动基于Logistic回归分析的集团客户信用评价模型,并对基于此模型建立的集团客户分级服务标准进行了简要阐述。     

煤炭企业应强化信用管理

国际金融危机后，煤炭企业销售的主要方式是信用销售，信用管理是采用赊销方式的企业应该具备的功能。现代企业制度下，客户信用管理是整个企业经营管理的重要组成部分，进一步加强和完善企业的客户信用管理对煤炭企业来讲，在规划市场营销、防范资金风险方面都有着非常重要的意义。     

第三方物流服务提供商与客户企业间的商业信用激励协调

第三方物流服务提供商(third-party logistics service provider,TPLSP)为其客户企业提供商业信用,资金资源的重新配置将影响TPLSP和客户企业的运营决策和效益.结合TPLSP-客户企业供应链的特点,构建TPLSP和客户企业间的商业信用模型.以一般物流契约为参照,分析分散决策模式下商业信用对客户企业的激励作用,推导出能够增加TPLSP和客户企业双方利润的商业信用条件.在集中决策模式下,分析商业信用对TPLSP、客户企业和系统利润的影响,得出了整个供应链协调的最优参数.最后,给出了相应的算例.     

遗传投影寻踪插值模型在大电力客户信用评估中的应用研究

分析、评估及掌握电力客户用电行为,是电力企业营销活动的重点和难点。供电企业着力研究与探索客户信用度等级评定的科学方法有助于企业规避经营风险。笔者在认真分析电力市场环境、客户纳费态度及能力等因素的基础上,构建了电力客户信用等级评价指标体系,本文首次提出将基于遗传算法的投影寻踪理论用于电力客户的信用评估,并构建了电力客户信用评估的新模型一遗传投影寻踪插值模型（Genetic Projeccion Pursuic Interpolation Model,简称GPPIM）。实例计算结果表明：GPPIM模型用于电力客户信用评估,使评估结果更为客观、合理,有其独特的优越性,具有推广应用价值。     

基于NET的贷款农户信用评价系统的设计

通过计算机技术结合科学的评价体系设计开发出一套基于DOTNET的贷款农户信用评价支持系统,支持信贷员在任何被允许的时间、地点通过Web方式在线对借款客户进行评分.评价系统可以根据综合评价方法自动对结果进行统计与分析.从而有效避免外界的一些干扰因素,做到评价结果真实有效.     

基于数据挖掘的反信用卡套现方案设计与实现

信用卡套现是指持卡人通过正常合法手续(ATM或柜台)以外的其他手段,将信用额度内的资金以现金方式套取,同时不支付银行提现费用的行为.基于大量数据卡交易信息,将数据挖掘理论应用于信用卡反套现评估中,运用数据挖掘算法中的决策树、KNN模型实现对信用卡套现行为、套现客户的辨别.经过实验验证,模型具有良好的应用效果,能够优化银行反信用卡套现识别、提高银行工作效率.     

基于数据挖掘的用电客户信用评价系统的研究

客户信用评价是供电企业深入实施客户细分和差异化服务的基础,对于市场体制下的供电企业提升客户满意和企业品牌形象,提高企业竞争力具有重要意义。本文对该系统建立的必要性、系统功能模型、数据挖掘技术应用进行了详尽的阐述,具有一定理论基础和实用价值。     

基于MBBC算法的电信客户信用度评分模型

客户信用度是评价客户欠费风险的指标.目前国内对电信客户信用度评估采用线性公式,其对相关客户属性的权值进行简单的相加,但是实际客户信用度与各相关属性之间并不是简单的线性关系,而是非线性关系.因此,针对电信客户信用度评分问题,提出了一种应用马尔科夫毯贝叶斯网络分类器建立模型的方法.实验结果显示,该算法建立的客户信用度评分模型简洁、易懂和准确率高.     

遗传聚类算法及供应商信用评价

信用为客户选择供应商提供了一个衡量标准．指标体系和评价方法的选择是信用评价的关键．在建立的评价指标基础上，设计的遗传聚类算法通过对案例的强化学习和聚类分析，达到了对供应商信用分类的目的，为信用评价提供了科学的方法．实例验证了该算法的有效性．     

解密“信用卡套现”

正信用卡套现属于违规行为,不仅会推高信用卡坏账风险,更容易把持卡人推入以卡养卡、无力偿还的深渊,甚至会造成不良的信用记录随着信用卡在国内市场的日渐普及,其方便快捷的支付手段以及最高可达56天的"免息"期,赢得了越来越多客户的青睐。如影相随,信用卡套现的现象也开始逐渐显现。信用卡套现悄然出现信用卡套现,是指持卡人不是通过正常合法手续(ATM或柜台)提取现金,而通过其他手段将卡中信用额     

基于Clementine逻辑回归的电信客户分类

本文研究的是电信行业中客户分类的问题，通过调研和开发实践，使用了统计分析和数据挖掘的技术，对电信客户分类主题进行了较为完善、深入的分析与研究。使用大量相关技术和统计方法，最终确定了逻辑回归模型作为电信客户分类的预测模型，为电信经营分析系统作了有益的尝试与探索。     

银行信息系统项目后评估模型与评分卡设计研究

项目后评估是项目全生命周期管理的重要环节.该文以银行信息系统项目建设活动为研究对象,利用项目评估实践、调研跟踪、数据采集、定向交流等方式获取的信息,参考业界通用的成本效益分析法、层次分析法,研究建立了BISPAM银行信息系统项目后评估模型(Bank Information System Project Post-Assessment Model).整个建模过程包括评估内容确定、评估指标选择、指标权重计算及一致性检核.根据建模成果,为了提高效率和后评估工作的可操作性,设计了3种评分卡,即业务应用类项目后评估评分卡、管理信息类项目后评估评分卡、基础设施类项目后评估评分卡.结合某行代理专用卡应用项目(项目编号：CCBSX-2004003)的后评估过程和跟踪结果,对该模型和评分卡进行了验证,结果表明：BISPAM银行信息系统项目后评估模型和评分卡能够准确评估项目投产后的目标达成度,定性和定量评价项目的实际成效.该研究结果对同类信息系统项目的后评估具有推广和参考价值.     

遗忘遗传算法及其在信用评分中的应用

为解决局部最优问题,将遗忘机制引入传统遗传算法中,提出了一种改进的遗忘遗传算法,给出了一种遗忘算子及其遗忘概率,通过在遗传过程中遗忘某些基因,增加了算法的搜索空间,使算法跳出局部最优,从而最大限度地避免早熟收敛.将该算法用于不同欠费率下的电信客户初始信用评分,找到信用权重的优化解,较好地解决了对高欠费率群体进行信用评分时,信用权重的适应值偏低的问题.实验结果表明所提算法有效可行.与标准遗传算法相比,本文所提算法可以获得更高质量的解.