温州做高端网站公司,游戏工作室招聘信息,宿州建设企业网站公司,最近高清免费资源数据分析在银行业的应用及具体案例 一、欺诈检测二、客户细分三、风险建模四、营销优化五、信用评分六、客户流失预测七、推荐引擎八、客户生命周期价值预测 一、欺诈检测
欺诈检测即通过分析交易模式#xff0c;检测可能的欺诈行为#xff0c;主要有以下几个方面 1.跨机构开… 数据分析在银行业的应用及具体案例 一、欺诈检测二、客户细分三、风险建模四、营销优化五、信用评分六、客户流失预测七、推荐引擎八、客户生命周期价值预测 一、欺诈检测
欺诈检测即通过分析交易模式检测可能的欺诈行为主要有以下几个方面 1.跨机构开户数量核验机制和风险信息共享机制建立这些机制可以增加更多维度的风险标签共享和使用提升联防联控效果。
2.异常账户、可疑交易等大数据风控模型借助外部共享数据进一步完善这些风控模型持续提升检测效果。
3.警银联动配合公安部门建立完善电信网络诈骗涉案资金即时查询、紧急止付、快速冻结、及时解冻和资金返还制度、程序和救济措施。
4.知识图谱以全行用户借记卡、信用卡、信贷为客群利用历史全量或一定时间范围内的转账、雇佣、IP、设备等20余种关系数据构建全量图谱每日识别全量客户团伙欺诈风险。
5反欺诈系统反欺诈系统主要进行实时欺诈交易检测和阻断。客户在APP或者网银提交交易请求该请求将经过一系列数据字段补充形成完整的交易报文反欺诈系统实时取出交易报文并进行风险评估将风险评估情况和对应控制措施返回给网银系统网银系统进行实际控制。
案例 信用卡欺诈是传统金融行业的范畴信用卡企债行为包括利用信用卡透支消费的特点以非法占有为目的经发卡银行催收后仍不归还透支款或者在大量透支后潜逃隐瞒身份、以逃避还款责任的行为。出现信用卡被欺诈使用的情况通常有几下几种卡不在场欺诈者通过盗取卡和人的相关信息卡号、有效期、姓名进行交易卡被伪造通过一定设备读取真实磁条卡的信息并伪造信用卡卡丢失或被盗持卡人在挂失前被欺诈使用身份信息被盗欺诈分子通过盗取电话账单、水电费账单、银行对账单等信息以他人名义申请信用卡卡邮寄被盗信用卡在邮寄过程中被盗。 在信用卡欺诈检测中有多种算法可以使用以下是一些常见算法
①逻辑回归逻辑回归是一个非常经典的分类算法其思路非常简单通过 Sigmoid 函数将线性回归得到的预测值映射到区间01上根据映射值的大小和设定的阈值便可以进行分类。
②支持向量机SVMSVM分类器的集合提供了很高的检测率。
③随机森林随机森林具有最低的误报率。
④基于对抗学习的动态模型这种方法使用博弈论对抗学习方法来模拟欺诈者的最佳策略并先发制人地调整欺诈检测系统提升其应对潜在威胁的能力。
⑤神经网络神经网络可以学习可疑的模式以及检测类别和集群以使用这些模式进行欺诈检测。
具体案例例如DF,CCF大数据竞赛案例 数据集信用卡欺诈检测数据集 - DF,CCF大数据竞赛数据数据集包含2013年9月由欧洲持卡人通过信用卡进行的交易包括信用卡交易的金额、时间、金额等信息 数据大小284807行*31列 字段说明共31个字段其中V1-V28是经过PCA转换后的数据数字变量Time交易时间以秒为单位Amount交易金额Class是交易类型在欺诈情况为1否则为0
二、客户细分
通过分析客户的行为、收入、信用等级等因素将客户分为不同的群体以便更好地理解他们的需求和行为主要有以下几类算法。
①K-Means聚类算法K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法用于将客户划分为不同的群体。这种方法计算量比较小适用于大数据。
②层次聚类法层次聚类法也可以用于客户细分但它更适用于小数据。
③基于人口特征和行为特征的相关变量分析选取人口特征和行为特征的相关变量进行数据挖掘得出个案的聚类结果和变量的聚类结果。
④机器学习算法近几年机器学习算法在银行的应用越来越广分类、聚类、关联等都可能用到也会用到神经网络、深度学习、图算法等。
其中聚类分析为主流的应用算法具体案例见上文超链接。
三、风险建模
风险的识别和评估是投资银行关注的问题为了规范不同的金融活动并为各种金融工具确定合适的价格通过分析历史数据预测贷款违约、欺诈等风险帮助银行做出更好的决策。 风险管理中的数据分析算法主要包括以下几种
①数据仓库建立首先收集大数据整合大数据清洗大数据建立一个合理的数据仓库。
②规则和模型建立利用数据仓库建立规则和模型用于风险管理实现利益最大化风险最小化。
③随机森林设计能衡量属性值的相似度以及差异度的基本指标然后在带有真实标签的记录对集合上以这些基本指标为输入特征通过生成单边随机森林来获得具有可解释性、高区分度和高覆盖率的规则得到的规则即风险特征。
基于历史购买保险的客户数据进行有监督的机器学习搭建保险推荐模型并出具应用策略配合营销模型给业务部门推送营销方案。德勤法国进行的有关PD建模的案例研究发现多项模型表现指标均表明使用随机森林、梯度提升和堆叠法在构建PD模型中优于逻辑回归模型。在适当的条件下在模型估计中采用机器学习方法很大可能会提高模型的准确性。不过机器学习在提升模型准确性的同时通常亦会令模型变得难以解释。 一个案例例如SAS风险管理工具通过监管风险资本规划信用风险管理风险监控等业务建立风险意识优化资本和流动性满足监管要求。
项目数据通过将历史损失数据与财务报表数据代入新标准计量法的公式金融机构即可完成其操作风险最低资本需求的计算。
四、营销优化
营销优化即通过分析客户的购买历史、响应行为等优化营销策略提高营销效果帮助银行更好地理解客户需求预测市场趋势制定并实施有效的营销策略。以下是一些在银行业营销优化中常用的数据分析算法
①分类算法如决策树、随机森林和支持向量机等这些算法可以帮助银行对客户进行分群从而针对不同类型的客户制定合适的营销策略。
②聚类算法如K-means和层次聚类等这些算法可以帮助银行对客户进行细分识别出相似的客户群体以便进行更精细化的营销。
③关联规则学习关联规则学习如Apriori、FP-Growth等算法可以帮助银行发现客户购买行为之间的关联性从而设计交叉销售和组合推荐等营销策略。
④回归分析算法如线性回归、逻辑回归和支持向量回归等这些算法可以帮助银行预测客户的购买意愿和购买力从而调整产品定价和优惠策略。
⑤时间序列分析算法如ARIMA和指数平滑等这些算法可以帮助银行预测销售量和市场需求以便更有效地管理库存和供应链。
⑥协同过滤算法这种算法通过分析客户的历史行为和其他客户的行为模式来预测目标客户可能感兴趣的产品或服务。
五、信用评分
信用评分即通过分析客户的信用历史、财务状况等给客户打分以决定是否授予贷款以及贷款的利率。主要有以下几类算法
①逻辑回归这是一种广泛应用于信用评分的二元分类算法。它通过分析客户的历史行为和其他相关属性预测客户的违约概率。
②决策树和随机森林这些算法可以用于处理缺失值并且能够对客户进行分群从而为不同类型的客户制定合适的信用评分策略。
③WOE编码通过对原始变量进行WOE编码可以帮助银行对不同类型的客户进行更精确的信用评分。
④SMOTE算法这是一种解决类别不平衡问题的算法在信用评分中有着广泛的应用。通过使用SMOTE算法银行可以更准确地预测客户的违约风险。
⑤特征选择和建模分析这个过程包括IV值、相关系数和显著性的筛选以及使用逻辑回归算法解决二元分类问题判定贷款申请人是否违约最终计算出每个样本的信用评分。
六、客户流失预测
即通过分析客户的行为模式预测哪些客户可能会流失以便采取措施挽留他们。主要有以下 ①逻辑回归Logistic Regression逻辑回归是一种常用的分类算法可以用于预测一个事件的发生概率例如预测客户是否会流失。。这是一种广泛应用于信用评分和客户流失预测的二元分类算法。它通过分析客户的历史行为和其他相关属性预测客户的流失概率。
②决策树和随机森林这些算法可以处理缺失值并且能够对客户进行分群从而为不同类型的客户制定合适的挽留策略。
③支持向量机SVMSVM是一种监督学习模型主要用于分类和回归分析。
④神经网络Neural Networks神经网络是一种模仿人脑神经元工作的模型可以用于模式识别、时间序列预测等。
⑤K-Means聚类算法K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法用于将客户划分为不同的群体。这种方法计算量比较小适用于大数据。
⑥XGBoost算法这是一种优化的决策树算法被广泛应用在客户流失预测中。XGBoost有一个很有用的函数“cv”这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证并返回理想的决策树数量。
⑦Bagging算法通过结合多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和稳定性有效预测客户的流失情况。
七、推荐引擎
在任何行业中成功的关键是向他们真正想要的用户提供这些选定的商品和服务。通过分析客户活动不同的数据分析和机器学习工具可以帮助行业确定最适合客户的项目。
①协同过滤推荐算法这是一种常用的推荐算法通过收集并分析大量用户的历史行为信息找出用户与物品之间的相似性或相关性从而预测用户对物品的评分或偏好。
②基于内容的推荐算法这种算法主要是根据物品的属性和特征以及用户的历史行为等信息计算出物品之间的相似度或相关性进而向用户推荐与其历史喜好相似的物品。
③混合推荐算法混合推荐算法是结合多种推荐算法进行预测的方式通过将不同的推荐算法进行组合以提高整体的推荐效果。
④基于规则的推荐算法这种算法主要通过事先设定的一些规则如用户的历史行为、用户的基本信息等来预测用户可能感兴趣的产品或服务。
⑤矩阵分解矩阵分解技术如奇异值分解SVD可以用于预测用户对未评分物品的评分从而实现推荐。
⑥关联规则学习关联规则学习如Apriori、FP-Growth等算法可以发现物品之间的关联规则然后根据这些规则进行推荐。
八、客户生命周期价值预测
客户生命周期价值预测CLV值是指净利润的预测值。这是银行在整个客户关系中将从客户那里获得的价值。
①分类和回归树CARTCART是一种决策树学习方法旨在建立一个预测模型该模型能够根据各种特征来预测一个或多个目标变量。
②逐步回归逐步回归是一种改进的回归分析方法它通过逐步添加或删除变量来选择最佳的预测模型。首先选择对预测客户生命周期价值有影响的特征如客户的消费行为、信用评分、收入水平等。 之后不断迭代它在每一步都会选择一个最佳的特征加入或剔除模型不断优化模型的预测能力
③广义线性模型GLMGLM是一种灵活的统计模型包括多种类型的回归分析如线性回归、逻辑回归等。
④RFM模型RFM模型是一种用于分析客户价值和行为的方法R代表最近一次消费时间F代表消费频率M代表消费金额。
⑤YRFM模型YRFM模型是RFM模型的改进版增加了一个Y代表用户赎回行为用于更全面地评估客户价值。
