客户是商业银行利益的根本。面对日趋激烈的行业竞争与饱和的市场环境,如何有效的利用客户数据分析来针对性的营销客户,对提高银行效益十分重要。机器学习是从数据中获取有价值信息的重要手段,用机器学习技术对商业银行的客户数据进行画像建模,可以更加准确地分类客户。本文以机器学习为主对商业银行客户数据进行分析,构建商业银行客户画像模型,并将该画像模型对客户的分类应用于银行客户画像系统中,使得画像系统能够更加全面的展示客户信息。本文的主要工作包括:1.首先对商业银行客户数据进行数据预处理。因为生成对抗网络(GAN)相比于传统方法,能更好的模拟原始样本分布,生成高质量样本,所以将GAN模型应用于银行客户数据处理中,来解决存在的银行客户类别不平衡问题。同时将本文提出的GAN模型与常用的RUS、ROS、SMOTE、BSMOTE和ADASYN等类别不平衡处理方法进行了实验对比。结果表明,本文提出的生成对抗网络模型对于类别不均衡问题在正确率、召回率和F-measure等指标的综合度量上具有更好的效果。2.根据处理后的数据构建客户画像模型。本文采用两种模型结合的方式构建客户画像模型,来解决高维银行数据的难以精确分类的难题。首先使用因子分析对预处理后的数据进行降维处理,以保证降维后对原特征的解释性。然后以FCM算法构建客户细分模型,聚类出六类客户,并以布谷鸟算法优化FCM算法,提高模型的收敛速度,快速准确地学习数据特征,最终根据因子对各类客户总结描述。接下来再基于GAN平衡化的训练集,构建预警模型,预测客户流失。并将F-measure、AUC等指标作为度量标准,从随机森林、Xgboost、LightGBM三种方法中,选择最佳预警模型。最终将以上两种模型相结合,得出本文的客户画像模型,使客户精确划分为多类。3.为了便于银行业务人员对该银行客户全面分析的直接获取,设计并实现商业银行客户画像系统。基于所构建画像模型分析的客户结果,该系统可以对商业银行客户进行更全面分析展示并提供查询与预警的画像可视化展示。满足业务人员对客户的数据分析,有利于提高银行效益。本文使用多种机器学习方法对商业银行客户画像模型进行研究,使高维复杂的银行客户数据得以更加准确的分类,其中将GAN模型应用于类别不均衡处理,并通过对模糊均值算法的优化,提升了本文画像模型的整体效果。最后将本文画像模型对客户的划分应用于银行画像系统,实现了数据分析的自动化与可视化展示。