基于关联规则的商业银行个性化产品推荐

客户是商业银行的核心竞争力。本文分析了商业银行的实际需求，基于统一建模语言进行了系统分析与设计。采用面向对象的方法，开发了个人客户关系管理原型系统。应用关联规则算法进行产品推荐，实现精准营销和个性化服务。

随着世界经济全球化的趋势日益加强，外资企业尤其是外资银行纷纷涌入我国，这不仅为我国经济的发展带来无限的机会，也给我国商业银行带来巨大的挑战。客户是商业银行之间竞争的核心话题，客户质量的高低直接影响到它们利润空间的大小，因此，拥有大量优质客户，提供最佳客户服务，提升客户的忠诚度和满意度，成为提高商业银行市场竞争力的重要手段。客户关系管理以客户为中心，作为一个企业与客户保持长期稳定关系，并科学、高效地管理客户的平台，已经被诸多商业银行越来越重视并逐步实施。其中，针对客户的特点和个性化需求，大力开展金融产品精准营销和定制化服务活动，降低运营成本增加收入，实现银行与客户在价值利益链上的双赢，尤为关键。而数据挖掘技术正是实现银行客户关系管理中相关功能的核心技术。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，主要包括聚类分析、分类分析和关联分析等方法。其中，关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系，所发现的联系可以用关联规则或者频繁项集的形式表示。关联规则指同一个事件中出现的不同项的相关性，如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性就可以根据其它属性值进行预测。本文面向商业银行个人客户，在分析实际需求的基础上，设计并开发简单但实用的客户关系管理系统，利用关联规则挖掘算法，发现金融产品之间的相关性，主动向客户推荐其感兴趣或者需要的金融产品，从而提升商业银行客户体验，提高购买决策的质量和效率，减少优质客户的流失。

2. 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用主要涉及客户细分和客户获得及流失分析等方面，大多数学者比较注重对客户分类因子的确定及量化和算法的研究。

目前，客户价值、客户生命周期和客户人口统计学等是比较主流的分类因子。为了提高分类的准确性，结合不同业务领域的实际需求，学者们提出了不同的分类因子体系和量化方法。文献[1]选择客户生命周期、客户忠诚度和客户信用作为分类因子，并采用Fuzzy 神经网络量化客户忠诚度，采用模糊评价的数学方法量化客户信用。许狄迪[2]则应用RFM 模型，通过最近的一次消费、消费频率和消费金额来分析银行客户的消费行为。

考虑到由于客户的不忠诚或是客户的离开而对于企业造成的利润减少的影响， 基于客户满意度调查的细分模式更加便于操作和执行[3]。在数据挖掘算法方面，K-means 算法适合大数据集合的聚类分析，符合以商业银行个人客户为背景的数据挖掘工作[4]。

余斌[5]提出的Y-K-means 算法减少了迭代次数，可以有效地评定划分用户特征。此外，还可以采用决策树、人工神经网络和逻辑回归的方式来进行银行客户的细分。对比逻辑回归和人工神经网络的分类结果，前者更佳[6]。而文献[7]则利用人工神经网络进行客户流失的预测。可以看出，以上研究大多侧重于理论层面，从实用的角度来说， 这些研究具有一定的局限性。