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基于K-means数据分析法的金融客户风险研究
文献摘要：
随着人工智能、大数据等新兴技术的发展和应用,金融科技在信用卡业务中得到广泛运用,已经渗透到了信用卡业务的各个环节,推动银行业务蓬勃发展,但是欺诈交易、逾期、坏账等问题也给银行发展带来风险隐患.为有效甄别信用卡客户类型、规避业务风险,本文提出一种基于K-means算法的客户分类方法:首先构建信用卡风险分析模型,选取关键特征;然后根据聚类算法,将具有不同特征值的客户进行归类分析;最后根据分析结果,评定客户风险等级,提出业务建议,助力银行高质量获客、精细化客户管理,提高风险管理能力.
文献关键词：
信用;风险;金融;K-means
中图分类号：
作者姓名：
夏广伟;何清泉;李雨珊
作者机构：
长沙民政职业技术学院,湖南 长沙 410004;保险职业学院,湖南 长沙 410114
文献出处：
引用格式：
[1]夏广伟;何清泉;李雨珊-.基于K-means数据分析法的金融客户风险研究)[J].保险职业学院学报,2022(05):52-57
A类：
B类：
means,数据分析法,客户风险,风险研究,金融科技,信用卡业务,渗透到,银行业务,欺诈,逾期,坏账,来风,风险隐患,甄别,户类,业务风险,客户分类,分类方法,风险分析模型,关键特征,聚类算法,归类分析,风险等级,获客,客户管理,风险管理能力
AB值：
0.459289
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