数据挖掘技术在银行信用卡业务中的应用研究

论文摘要

信用卡作为一种全新的支付手段和信用工具，目前在中国的发展方兴未艾，竞争也日趋激烈，已经成为众多商业银行竟相推出的产品。围绕信用卡客户管理、客户行为分析、信用风险和获利分析，引入高效准确的数据分析技术和知识发现技术已经成为了我国信用卡业务发展的必然选择。通过数据深层次的挖掘，可以提高商业银行的管理水平和工作效率。信用卡的发展特点与现状以及数据挖掘技术的产生背景、发展过程、应用特点决定了在信用卡业务中引入数据挖掘技术的必要性。本文以信用卡业务中的银行客户关系管理、信用风险管理、信用评估与信用决策为基本研究方向，对信用卡业务中应用数据挖掘技术的主要模型即客户细分模型、定向营销模型、定向服务模型、客户激活模型、客户流失模型、信用评分模型、信用额度动态调整模型、欺诈监测模型、客户透支分型模型、利润分析模型等进行详细分析和描述。应用数据仓库技术对信用卡管理应用中客户分析模块、特约商户分析模块、业务分析模块、风险分析模块等进行了研究和分析。通过分析农行信用卡业务的现状，提出农行信用卡管理系统的需求，并设计出农行信用卡管理系统的系统方案和详细设计。本论文主要采用SPSS数据挖掘软件包，通过建立Logistic模型、决策树模型及CHAID，实现了农行对信用卡客户风险、客户细分和客户消费特性分析。本文是数据挖掘技术在农行信用卡业务分析中所进行的一种有益的研究和探索，使该银行逐渐从依赖产品营销向注重客户关系营销的经营理念转变，由被动管理向主动管理转变，由粗放型营销向集约型营销转变。实现客户关系的良好互动，对业务盈亏状况以及产品和市场的获利能力进行分析评估，实现综合竞争力的不断提升，实现中国农业银行效益的最大化。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和研究意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 研究现状和研究方向
• 1.2.1 研究现状
• 1.2.2 研究方向
• 1.3 研究内容和研究方法
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 研究方法
• 1.4 小结
• 第二章 信用卡业务和数据挖掘
• 2.1 信用卡概述
• 2.1.1 信用卡的定义
• 2.1.2 信用卡功能和优势
• 2.1.3 我国信用卡业务的发展现状
• 2.1.4 我国信用卡业务发展的前景及对策
• 2.2 数据挖掘基本理论
• 2.2.1 数据挖掘技术的产生和发展
• 2.2.2 数据挖掘基本概念
• 2.2.3 数据挖掘基本过程
• 2.2.4 数据挖掘的分类
• 2.2.5 数据挖掘的方法
• 2.3 数据挖掘技术在信用卡中的典型应用领域
• 2.3.1 银行客户关系管理
• 2.3.2 信用风险管理
• 2.3.3 信用评估与信用决策
• 2.4 小结
• 第三章 银行信用卡应用数据挖掘关键技术研究
• 3.1 信用卡应用数据挖掘技术主要模型分析
• 3.1.1 客户细分模型
• 3.1.2 定向营销模型
• 3.1.3 定向服务模型
• 3.1.4 客户激活模型
• 3.1.5 客户流失模型
• 3.1.6 信用评分模型
• 3.1.7 信用额度动态调整模型
• 3.1.8 欺诈监测模型
• 3.1.9 客户透支分析模型
• 3.1.10 利润分析模型
• 3.2 信用卡管理中应用数据挖掘技术的功能结构分析
• 3.3 信用卡管理系统中数据仓库技术研究
• 3.3.1 数据仓库的概念
• 3.3.2 数据仓库系统
• 3.3.3 信用卡数据仓库的建立
• 3.4 信用卡管理系统中数据挖掘技术应用的实现
• 3.4.1 客户分析模块
• 3.4.2 特约商户分析模块
• 3.4.3 业务分析模块
• 3.4.4 风险分析模块
• 3.5 小结
• 第四章 基于数据挖掘技术的农行信用卡管理系统的设计实现
• 4.1 系统需求分析
• 4.1.1 存在的问题
• 4.1.2 信用卡管理系统的必要性
• 4.2 总体设计
• 4.2.1 系统架构
• 4.2.2 系统总体设计
• 4.3 系统编码设计
• 4.3.1 编码原则
• 4.3.2 编码设计
• 4.3.3 编码表
• 4.4 系统数据库设计
• 4.4.1 数据库实体定义
• 4.4.2 数据库表设计
• 4.5 基于数据挖掘的信用卡管理系统典型模型设计
• 4.5.1 客户信用风险 logistic 回归分析
• 4.5.2 优质客户的决策树模型分析
• 4.5.3 顾客消费特性 CHAID 分析
• 4.6 系统评价及建议
• 4.7 小结
• 第五章 总结
• 5.1 论文完成的主要工作
• 5.2 下一步的工作
• 致谢
• 参考文献