随着云计算、机器学习、人工智能等前沿技术的成熟运用,数据驱动增长已成为共识,银行业已进入4.0时代,越来越多的银行开启智慧金融服务与数字化银行战略来取得竞争优势。积极探索更高效的数据挖掘技术,对客户价值与生命周期进行全面分析,可以帮助银行做好保存量客户、促增量客户,全方位提高其对客户的认知能力和营销效率。本文主要探讨了数据挖掘技术中的统计方法与机器学习算法在商业银行客户价值细分和流失预测中的应用,主要研究内容如下:第一,结合价值评估理论和统计分析方法,对客户价值进行合理评估与细分研究。基于较为成熟的终身价值理论,本文先从客户当前价值和潜在价值两个维度,构建了商业银行客户价值评估指标体系,并采用探索性因子分析对该指标体系进行修正。充分利用数据资料的同时,证明了本文客户价值评估指标体系的科学性。然后采用客观性较强的熵值法进行价值得分的计算,并基于客户价值矩阵对商业银行客户进行价值等级的细分。最后,从具体业务目标出发,进一步探讨了细分结果的应用策略,从而完善对商业银行客户价值进行量化分析的技术体系。第二,基于Stacking融合算法构建了商业银行客户流失预测模型。Stacking融合算法对于提升多个单模型的预测效果具有独特优势,故本文以该算法对商业银行客户流失进行了相关研究。首先,针对样本不平衡问题,本文采用Light GBM先对样本进行清洗,再使用Borderline1-Smote对清洗后的数据做均衡化处理,解决了传统平衡化方法易放大噪音、边缘化等问题。其次,为确保模型性能的稳定性,本文基于不同平衡比例数据对模型进行训练与比较,以筛选出最优平衡比例训练数据,在此基础上使用Grid Search CV对5组个体模型进行参数优化。最后,将模型性能相对更优的RF、GBDT和XGBoost作为基模型,并分别采用较为稳健的逻辑回归和决策树作为元模型,构建Stack＿LR和Stack＿DT两组Stacking融合模型。结果表明,融合后的模型在各方面的性能都有明显提升,且Stack＿DT融合模型的分类精度最高,学习曲线也显示其未出现过拟合现象。进一步说明了本文采用的Stacking融合算法对于商业银行客户流失预测的有效性和优越性。综上,本文以实际商业银行的51590位客户为研究对象,结合多种数据分析与挖掘方法对客户的价值等级与流失状态进行分析,对于帮助商业银行实施更全面、精细的客户分层管理、资源配置和保持等策略具有一定的指导意义,对于将Stacking融合算法应用于商业银行客户流失预测领域的研究具有一定的参考价值。