银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模

政务金融Government and Finance编辑：苏加友E-mail: ************政务金融Government and Finance以处理数值型数据，且对缺失数据和异常数据不敏感。

综合比较，本文最终选择梯度提升决策树进行二分类流失预测。

2.1 GBDT 算法概述梯度提升决策树是一种以分类回归树(Classificationand RegressionTrees，CART)作为弱学习器的前向分步算法和加法的集成模型[3]。

每一轮的迭代优化目标是上一个弱学习器的负梯度值，假设x 为输入样本集，y 为样本集对应的标签，第k -1轮的弱学习器为f k -1(x )，损失函数定义为L (Y ，f k -1(x ))，则当前迭代中利用损失函数的负梯度去拟合当前模型的损失近似值，从而拟合一个CART 回归树h k (x )，使得当前的损失函数值尽可能最小。

其中当前损失函数表示为：()()()()()1,,k k k L y f x L y f x h x −=+ (1)第k 轮的第i 个样本的损失函数的负梯度为：()()()()()1,k i i ki i f x f x L y f x r f x −=∂=−∂(2)则利用(x i ，r ki )，i =1，2，…，N 可以拟合出一棵CART 回归树，得到第k 棵回归树，其对应的叶节点划分为M 个单元R km ，m =1，2，…，M ，其中M 为叶节点的个数，每一个叶节点单元都有一个固定输出值c km 。

于是本轮回归树模型拟合函数可表示为：()()1Mk km km m h x c I x R ==∈∑(3)从而本轮最终得到的强学习器的表达式为：()()()11Mk k km km m f x f x c I x R −==+∈∑(4)2.2 GBDT 二分类算法目标函数GBDT 模型构建二元分类时常采用对数似然损失函数作为模型的学习目标，单个样本的损失函数如式(5)所示：()()()()()()()()()(),log 1exp 1log 1exp i i i i iiiL y f x y f x y f x f x =+−+−++−(5)其中y i 表示真实值，f (x i )表示样本x i 的模型预测值。

银行信用卡客户流失预警模型建立随着金融行业的逐渐发展和互联网金融的兴起，信用卡已成为人们生活和消费的重要工具之一。

然而，随着用户数量的增加和市场竞争的加剧，银行信用卡客户的流失问题也日益凸显。

银行需要建立一个有效的预警模型，可以及早发现客户流失的迹象，并采取有效的措施加以应对，以保持长期的客户关系。

一、问题的现状银行信用卡客户流失是一个全球性的问题。

据统计，全球信用卡客户流失率平均为20%左右。

而在中国，银行客户流失率高达30%-40%。

中国市场的客户流失主要集中在信用卡初发行后的头三个月内。

在这个时间段内，客户还没有完全适应信用卡使用方式，并且可能出现还款困难等问题，这给客户体验带来了诸多不便，容易导致信用卡流失。

二、预警模型的建立1. 数据挖掘银行可以借助数据挖掘技术，对客户的消费习惯、还款习惯、信用卡使用频率等数据进行分析，从而预测客户是否会流失。

首先，银行需要建立一个完整的数据库，收集客户的基本信息、月度账单、挂失记录等数据。

其次，通过数据挖掘算法，对数据进行分析，寻找与客户流失相关的因素。

2. 建立信用评分模型在银行内部，针对每个客户建立一个独立的信用评分模型是必要的。

该模型可以根据客户的历史信用记录、还款情况、透支额度等数据进行评分，从而判断客户的信用水平。

当客户的信用水平下降时，银行应当采取及时措施，以避免客户流失。

3. 制定有效的优惠政策银行可以根据客户的历史消费金额、还款记录等数据，制定一些适合客户的优惠政策，如提供积分兑换、消费返现等。

这些政策可以有效地促进客户的消费行为，从而增加客户的忠诚度。

同时，银行还需要根据客户个性化需求，提供更具吸引力的金融产品，以便吸引更多客户。

4. 加强客户服务银行的客户服务水平直接关系到客户的流失率。

因此，银行需要加强对客户的服务，提高服务质量。

可以通过提供客户热线、在线客服等方式，及时解决客户问题，增加客户满意度，以达到减少客户流失的目的。

三、总结银行信用卡客户流失问题虽然日益突显，但银行可以通过建立一个完善的预警模型来应对。

银行关键客户流失预警与挽留技巧【课程背景】随着国内金融改革的深入和利率市场化下行业竞争的加剧，维护老客户，开拓新用户，策反异行用户，挽留回流客户等客户管理工作将是银行行业2016年工作的重心。

如何通过银行客户的有效预警及时地挽留客户，如何对客户进行价值提升来保留客户，如何进行客户的有效挽留客户关系管理，将是银行对公对私客户经理必须提升的能力。

本课程将从银行客户预警、客户挽留、客户管理等角度以情景演练方式来提升银行客户经理的挽留能力。

【课程目标】1、提升银行客户经理预警管理的能力，从而提前挽留；2、提高银行客户经理客户挽留的技巧，从而保留客户；3、提升银行客户经理价值提升能力，推动客户主动保有；4、提高银行客户经理客户管理能力，促成客户满意忠诚；授课方法：✧实例讲授、小组研讨、案例研讨、情境仿真、角色扮演授课时间: ✧二天授课对象：网点主任、对公客户经理、个金客户经理、理财经理第二部分课程大纲第一单元金融改革下对银行关键客户忠诚度的影响1.金融改革下各银行间的客户争夺战将越演越烈；2.民营银行的进入让银行行业间的客户抢夺面临更大挑战；3.利率的市场化下客户的趋利性让银行对客户的挽留与保有变得更重要；4.互联网金融对忠诚客户的存款分流有着深刻的影响；5.存款保险制与退出机制对客户忠诚度的影响；6.金融改革下客户忠诚度改变下的管理手段；7.金融改革下关键客户流失预期与挽留策略；第二单元银行重要客户的维系价值分析1、银行客户维系的价值1)开拓新客户与维系老客户的价值对比2)忠诚客户的价值分析3)提升客户的终身价值4)提升客户的在网价值2、银行客户流失的常见原因1)硬件原因分析：产品问题、增值服务、品牌美誉度2)软件原因分析：人员服务、投诉处理、顾客关怀、对比价值3、案例讨论1、如何对不满意的金融客户进行客户维系；案例讨论2：如何对一般金融客户进行客户维系；案列讨论3：如何对满意客户的进行客户维系；第三单元银行重要客户的预警管理方法1、金融客户流失预警常见情况2、金融客户流失预警常用方法3、金融客户流失预警机制建立4、金融客户流失预警的四大关键步骤——标杆案例1：中信银行对公客户预警方法案例——杆标案例2：招商银行对私客户预警方法案例——标杆案例3：建设银行私人银行客户预警方法案例第三单元银行重要客户挽留具体步骤和方法一、系统层面：建立客户挽留的体系1、如何建立客户挽留的体系？2、客户挽留体系的七绝剑法➢完善资料库➢建立预警机制➢预警客户分析➢建立拦截网➢客户挽留➢离行关怀➢经验共享二、操作层面：如何进行客户挽留第一部分挽留工作的价值1、谁更优秀？2、挽留前的心态3、挽留失败后的心态4、为什么会有这样的心态5、挽留工作的价值第二部分挽留工作的流程与方法一、建立信任1、如何进入客户的心？2、如何化解抗拒？3、营造让客户愿意讲话的氛围4、建立信任、满足客户情感需求的三项原则➢原则一－维护自尊，加强自信➢原则二－感同身受，表示理解➢原则三－征求意见，有需要时提供建议5、礼节性的提问二、探询原因1、我们常问的的问题2、初步的原因探询3、深度的原因探询4、客户不说的原因5、高风险的行为6、如何应对情绪客户？7、应对有情绪客户的实战技巧8、客户不说出真实原因怎么办？➢聚焦感情的提问➢聚焦事情的提问➢悬崖勒马9、客户说出原因➢太贵了➢利率不灵活➢离开本地➢用XX行➢显性需求➢隐性需求➢未知需求第三章、提出建议1、常见的高风险行为2、客户感知如何？3、提议的流程4、如何增强提议的影响力？5、超越客户期望6、促进客户接受建议的十种方法第四章、异议化解1、高风险的行为2、如何体面下台第五章、结束1、如何在结束中体现真诚？——情景演练1：对公客户到竞争商业银行贷款怎办？——情景演练2：对私客户不满你的个性关怀？——情景演练3：客户进行对私优势比较，觉得徽行没有优势想转行？——情景演练4：对公客户存款利率不理想，想转行？——情景演练5：不能达到理财客户的投资收益率？第四单元银行重要客户挽留的需求再满足1、什么是客户需求2、客户需求的几种类型3、如何倾听客户的需求以留住客户4、探询客户需求的提问逻辑1)问题的类型2)问题漏斗3)问的方式4)何为有效提问5、价值提升后的挽留技巧——标杆案例1：建行银行对公客户价值提升保有客户标杆案例——杆标案例2：华夏银行对私客户价值提升保有客户标杆案例第五单元银行重要客户提前挽留的预防——重要客户的再回归策略1、重要客户的再回归策略：1、1银行重要客户再回归的原则（一）、共赢原则（二）、互动原则（三）、关系原则（四）、创新原则二、大客户回归营销策略（一）、品牌营销策略（二）、主动出击策略（三）、体验营销策略（四）、关系营销策略（五）、价格促销策略（六）、资源整合策略（九）、创新营销策略标杆案例1：广州农商银行回归策略标杆案例2：浙江工商银行回归策略三、重要客户的回归营销方案策划（一）、优秀回归营销方案的标准（二）、回归营销的核心目标（三）、回归营销活动策划（四）、投入产出分析、可行性分析工具应用1：回归营销方案的制定工具工具应用2：回归营销方案规划工具四、完美的大客户回归执行管理工作（一）、金融客户回归前---明确了解回归前的规划（二）、金融客户回归回归中---回归细节与客户需求把控（三）、金融客户回归回归后---保持回归客户的持续管理标杆案例2：长沙银行深度客户关系管理标杆手册标杆案例2：长沙银行深度客户关系管理标杆话术库第六单元银行重要客户提前挽留的预防——客户关系管理策略1 客户终身价值管理技能篇✓客户终身价值管理的作用✓重新认识我们的存量客户✓存量客户的满意与忠诚✓存量客户关系管理的误区✓存量客户关系管理的要求✓存量客户关系管理的深层发展2、存量客户终身价值管理实践篇➢存量客户投诉处理➢存量客户发展技巧➢存量客户再消费技巧➢存量客户生命周期管理➢存量客户不同阶段的客户终身价值管理：➢合作阶段、伙伴阶段、战略阶段和间隔阶段——标杆案例1：广发银行对公客户客户关系管理方法——杆标案例2：兴业银行对私客户客户关系管理方法——标杆案例3：工商银行对私客户客户关系管理方法。

用户流失报告客户流失的模型构建与应用用户流失报告1. 引言用户流失是指用户停止使用某个产品或服务的行为，对于企业来说，用户流失是一项严重的问题，不仅意味着对现有用户的损失，还可能影响企业的声誉和市场份额。

因此，构建有效的用户流失模型并将其应用于实际业务中，对于企业来说至关重要。

2. 客户流失的模型构建为了构建客户流失的模型，我们首先需要收集和整理大量的数据。

这些数据可以包括用户的个人信息、使用行为数据、交易记录等。

接下来，我们需要对这些数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等步骤。

2.1 数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以去除重复、缺失或错误的数据。

这可以通过使用数据清洗工具或编写自定义脚本来实现。

清洗后的数据将更加准确可靠，有助于后续的分析和建模工作。

2.2 特征提取特征提取是指从原始数据中提取出最能反映用户流失情况的特征。

这些特征可以包括用户的年龄、性别、消费金额、使用频率等。

我们可以使用统计学方法或机器学习算法来选择和提取这些特征。

2.3 模型选择与训练在选择模型时，我们可以根据实际情况选择适合的算法，如逻辑回归、随机森林或神经网络等。

然后，我们可以使用已准备好的数据集来训练模型，并使用交叉验证等方法评估模型的性能和准确性。

3. 客户流失模型的应用客户流失模型的应用可以帮助企业识别潜在的流失用户，并采取相应的措施来挽回这部分用户。

以下是一些常见的应用场景：3.1 个性化推荐通过分析用户的特征和行为数据，我们可以向用户提供个性化的推荐。

这样，用户能够更容易找到自己感兴趣的产品或服务，从而增加用户的粘性和留存率。

3.2 定向营销客户流失模型还可以用于定向营销，即向有流失风险的用户提供定制化的优惠、礼品或服务。

这样一来，用户可能更有动力继续使用产品或服务。

3.3 潜在用户预测通过客户流失模型，我们还可以预测未来可能出现流失的用户。

这样，企业可以提前制定相应的措施，以减少流失率并增加用户的忠诚度。

银行信贷风险预警模型构建与验证随着金融市场的不断发展和创新，银行业的信贷风险管理日益重要。

为了更好地把控信贷风险，银行需要建立有效的预警模型，以便及时发现潜在风险并做出相应的措施，保护自身和客户的利益。

本文将从银行信贷风险预警模型的构建与验证两个方面进行探讨。

一、银行信贷风险预警模型的构建1. 数据收集与整理银行信贷风险预警模型的构建首先需要收集相关数据，并进行整理和清洗。

数据的来源可以包括客户的个人信息、财务状况、历史借贷记录等。

通过对这些数据的分析，可以识别出一些客户特征和行为模式，作为构建模型的重要基础。

2. 特征工程在构建信贷风险预警模型时，需要对收集到的数据进行特征工程，即根据经验和专业知识，选择合适的特征，并对其进行加工和处理，以便更好地反映信贷风险。

特征工程可以包括特征选择、特征变换、特征扩展等方法，旨在提取出能够有效刻画风险的特征，并为后续建模提供可靠的输入。

3. 建立模型在收集和整理好数据，并进行特征工程之后，可以根据具体需求选择合适的建模方法。

常用的建模方法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。

根据实际情况，可以采用单一模型或组合多个模型的方法建立信贷风险预警模型。

同时，为了提高模型的稳定性和准确性，需要进行模型参数的优化和选择。

4. 模型评估与验证模型的构建并不是最终目的，还需要对模型进行评估和验证。

评估模型的有效性和稳定性，验证模型对未知数据的预测能力。

常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

同时，也可以通过交叉验证、训练集和测试集的划分等方法进行模型验证。

通过评估和验证，可以进一步改进模型，并为实际应用提供可靠的依据。

二、银行信贷风险预警模型的验证1. 数据收集与整理银行信贷风险预警模型的验证需要收集关于风险事件的数据，并对其进行整理和清洗。

这些数据可以包括各类风险事件的发生次数、损失金额等信息。

通过对这些数据的分析，可以识别出潜在的风险因素，并为模型验证提供依据。

银行数学建模竞赛案例以下是一个可能的银行数学建模竞赛案例：题目：银行客户流失预测模型背景：某银行希望通过数学建模来预测客户的流失情况，以便采取措施提高客户的留存率。

该银行提供各种金融服务，包括储蓄账户、贷款、信用卡等。

要求：针对该银行的客户数据库，建立一个客户流失预测模型，并使用该模型预测未来一年内的客户流失率。

数据集：- 客户特征数据：包括客户的年龄、性别、职业、收入、信用评级等。

- 服务使用情况数据：包括客户是否使用过各种金融产品，如储蓄账户、贷款、信用卡等。

- 客户流失数据：包括客户是否在过去一年内流失。

任务：1. 数据探索：对提供的数据进行统计分析和可视化，了解数据的分布、关联性等。

2. 特征工程：根据数据探索的结果，选择合适的特征用于模型建立，并进行数据预处理（如缺失值处理、标准化等）。

3. 模型建立：选择合适的机器学习模型或统计模型来建立客户流失预测模型。

可选择的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

4. 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能，并选择合适的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）。

5. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，可以尝试不同的特征选择、模型调参等方法。

6. 未来预测：使用优化后的模型预测未来一年内客户的流失率，并给出相关报告和建议。

参考解决思路：1. 数据探索：使用统计方法和可视化工具对数据进行探索，分析客户特征和服务使用情况之间的关系，并观察流失客户与非流失客户的差异。

2. 特征工程：根据数据探索的结果选择重要的特征，并对数据进行预处理，如处理缺失值、进行标准化或归一化等。

3. 模型建立：根据任务的要求选择合适的模型进行建立，可以尝试多种模型并进行比较。

4. 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能，并选择合适的评估指标进行评估。

5. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试不同的特征选择、模型调参等方法来提高模型的性能。

6. 未来预测：使用优化后的模型对未来一年内客户的流失率进行预测，并给出相关报告和建议，如哪些客户群体容易流失，可以采取什么措施来提高他们的留存率等。

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