基于机器学习的商业银行客户关系管理的研究

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随着信息技术的革新,大数据时代的到来,数据分析已成为任何行业发展的基本手段,银行业也必将顺应时代。众所周知,与客户建立稳定的长期关系是银行赖以生存的基础。商业银行为了更好的管理客户,引入了客户关系管理(CRM)系统,可是银行对CRM运用长期停留在确认到期业务,查询客户信息等基础阶段。面对严峻的竞争形势,商业银行迫切需要探讨如何创造性的将机器学习技术引入CRM的数据挖掘。CRM系统内客户信息形成的数据集可以用来预测销售结果,制定匹配客户期望的营销策略,节约银行成本,提高盈利能力。本文首先定义了商业银行
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