運用資料採礦技術於銀行基金客戶分群之研究

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題名:	運用資料採礦技術於銀行基金客戶分群之研究
作者:	陳東和黃謙順
貢獻者:	資訊管理學系
關鍵詞:	資料探勘共同基金市場區隔叢集分析決策樹
日期:	2008-5-23
上傳時間:	2014-03-13 17:04:39 (UTC+8)
摘要:	由於國內金融環境丕變，2005年底、2006年初的卡債風波，超高的逾放比不僅嚴重侵蝕銀行獲利，2007年的美國次級房貸風暴影響，更是重創國內外金融業。「微利時代」來臨，在面對其他金融控股公司跨業平台整合行銷的競爭時，銀行在經營策略上也面臨調整，手續費收入變成銀行獲利的另一項重要來源。「財富管理」不但具有規劃客戶財務的功能，同時也是銀行客戶關係管理相當重要的一環，更是目前金融業積極強攻的市場，其中，共同基金更是「財富管理」中最重要的金融商品之一。本研究希望藉由SPSS Clementine軟體來建立自動化模型，利用資料探勘之叢集分析(K-Means)、決策樹(C5.0)技術，從現行龐大之基金交易資料庫中發掘共同基金客戶之特徵，將現有共同基金客戶予於分群，並透過個人基本資料預測客戶之風險承受類別，當未曾交易的客戶進入時，能提供最適當之產品及最迅速、正確的服務，並加強對現有共同基金客戶的瞭解，描繪出客戶輪廓並區隔客戶，針對不同群集客戶特性來擬訂不同行銷策略，增加向上銷售(Up Selling)的機會，加深與客戶的關係。
關聯:	2008 知識社群與系統發展研討會
顯示於類別:	[資訊管理學系暨資訊管理研究所 ] 會議論文

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