【摘 要】
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银行同业对高端客户的争夺日趋激烈,互联网金融凭借其高收益的优势也对高端客户形成分流,因此建立贵宾客户流失预警模型对于银行的生存发展意义重大。结合我国商业银行业务现
【机 构】
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福建商学院国际经济与贸易系,中国农业银行福建省分行科技与产品管理部
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银行同业对高端客户的争夺日趋激烈,互联网金融凭借其高收益的优势也对高端客户形成分流,因此建立贵宾客户流失预警模型对于银行的生存发展意义重大。结合我国商业银行业务现状,综合运用决策树分析、支持向量机、贝叶斯网络等方法,分别创建流失预警子模型,再利用神经网络对三个预警子模型的结果进行组合,生成组合预测模型。实证表明,组合后的模型在准确率、覆盖率、命中率、提升度等指标上都有明显优化。
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