数据挖掘作为一种较为新型的商业信息处理的方式,能够对大量的数据进行精准的抽取和转换分析,提取出关键信息,对于银行管理起着关键性作用,银行往往通过数据挖掘工具将客户相关信息和交易记录进行建模和分析,从而进行下一步的预测,那么质量高 售后服务好的数据挖掘工具具体操作是怎样的呢?

银行数据挖掘工具如何操作?

 

一、加载客户账号信息

这一阶段主要是进行数据清理,消除现有业务系统中有关客户账户数据不一致的现象,通过数据挖掘工具将其整合到中央客户信息库。银行各业务部门对客户有统一的视图,可以进行相关的客户分析,如客户人数、客户分类、基本需求等。

二、加载客户交易信息阶段

这一阶段主要是用数据挖掘工具把客户与银行分销渠道的所有交易数据,行业前10的数据挖掘工具包括柜台、ATM、信用卡、汇款、转账等加载到中央市场客户信息库。银行可以分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容量,了解客户、渠道、服务三者之间的关系。

三、模型评测

这是用数据挖掘工具为客户的每一个账号建立利润评测模型,需要加载系统的数据到中央数据库。银行可以从组织、用户和产品三个方面分析利润贡献度。如银行可以依客户的利润贡献度安排合适的分销渠道,模拟和预测新产品对银行的利润贡献度等。

四、优化客户关系

银行应该掌握客户在生活、职业等方面的行为变化及外部的变化,抓住推销新产品和服务的时机。这需要数据挖掘工具将账号每天发生的交易明细数据定时加载到中央数据仓库,核对客户行为的变化。

总而言之,数据挖掘软件对于银行的发展和竞争起到相当关键的作用,您可以通过详细的数据分析来鉴别客户的重点针对性,通过在中央数据库中的分析,将相关信息转化成可以利用的有效依据,上面这些银行数据挖掘的具体阶段是所有银行都应当掌握的。