某商业银行客户评级管理系统的设计与实现
这是一篇关于客户评级,指标,差异化管理的论文, 主要内容为随着我国利率市场化的加快推进和互联网金融的发展,客户的理财意识不断提升,银行的竞争日益激烈,如何挖掘和巩固银行的客户群体,为客户提供差异化的金融服务,是商业银行在市场竞争中必须直面、解决的问题。为此,商业银行务必积极面对,利用信息技术对大数据进行分析,挖掘客户资源,在全行建立标准评级指标体系,评价客户总体价值及细分客户等级,同时向各应用系统提供客户各层级的评价指标及等级数据信息,实现客户的差异化管理和资源的优化配置,最低程度上降低营运成本,从而提高商业银行的综合竞争力。本文通过介绍某商业银行客户信息管理的现状,阐明了银行对客户进行全面评价和对客户进行细分的重要性和紧迫性,在参考了同行的系统建设现状和基层调研的需求反馈基础上,对某商业银行客户评级管理业务进行了分析和梳理,划分系统模块和功能,并对各个具体功能模块进行了详细设计,最终采用开源的J2EE架构(Spring MVC + Hibernate)实现了系统的功能。本系统包括系统管理、业务处理、我的工作台、评级管理等功能模块。通过本系统的客户统一视图,用户能够非常直观的查看到客户的信用等级、贡献度、综合评级、存贷款、理财等信息,为商业银行自主定价提供了更加科学的依据,丰富指标的应用,满足业务需求,提供科学、灵活、快速的指标定义流程,依托丰富高效的指标计算引擎库来实现指标计算,通过灵活查询、组合筛选等指标应用,展现指标计算成果,快速响应用户的数据应用需求,最终能够实现银行对客户的差异化管理,提供差异化的金融服务。
基于数据挖掘的银行客户评级系统设计与实现
这是一篇关于CART,决策树,数据挖掘,客户评级,商业银行的论文, 主要内容为近些年来随着经济的蓬勃发展,银行业客户贷款的需求逐年攀升,在这种形势下,对于各个商业银行来说做好客户的风险把控,完善对客户评级体系的建立都是工作开展的重点内容。传统的客户风险控制与客户评级方法,在快速发展的互联网金融环境下,显得力不从心。本课题基于数据挖掘中决策树算法设计并实现了银行客户评级系统,期间主要的工作内容包括:首先,对当前客户评级工作流程进行系统的分析与调研,收集与整理了目前客户评级过程当中所遇到的难点。针对目前评级过程当中所遇到的:评级数据源分散、评级人员主观因素影响较大、补录工作量大等问题提出了相应的解决方案。其次,系统采用Pentaho作为ETL工具,从各个系统抽取数据,将评级所需要的数据加载到客户评级系统当中,将多系统的评级数据进行整合。使用CART决策树算法训练生成客户评级模型,使用模型对银行客户进行分类,避免了评级人员的主观因素对于客户评级结果的影响。完善了补录的机制与补录数据的存储方式,避免了重复补录,减少了补录内容,降低了相关人员的补录工作量,缩短了评级的整体工作时间。此外,对于训练数据集更新方式进行了改进:在数据环境不断变化的情况下,分类的准确降低时将会增大评级人员的人工调整工作量,系统自动将人工调整后的数据增加至训练数据中;训练数据根据采集时间进行动态的更新,淘汰掉过久的数据,提高训练数据的时效性。最后,系统采取Spring MVC架构,使用Spring Boot对系统进行构建,并使用关系型数据库Oracle搭建数据库集群。完成了系统的主要功能:客户信息管理、客户评级管理、数据处理、数据接口等模块功能的设计与实现。本文将数据挖掘技术应用到了银行客户评级的过程当中,促使银行客户评级结果更加客观、科学,评级的操作更加高效、便捷。
某电信公司客户评级系统的设计与实现
这是一篇关于电信公司,客户评级,SOA的论文, 主要内容为随着通信行业的重组,电信公司面临着激烈的市场竞争。如何提供满足客户需求的产品,成为了电信公司关注的热点。面对如此竞争激烈的现状,为了赢得客户,某电信公司必须为客户提供比竞争对手具有更多的客户价值的产品,设计一个能够智能化分析客户贡献度及价值的系统具有极高的价值。本文通过研究国内外的电信公司客户评级的现状,根据现有的客户评级的系统现状,采用J2EE架构实现了一套较为完善的某电信公司客户评级系统。通过业务和用户需求,分析出对应的数据加工中心、指标体系管理、客户评级管理、客户评级门户及调度加工引擎功能。其中核心的指标体系管理是以业务信息为基础,面向电信企业经营决策管理的业务需求而开发和设计,用来快速构建从决策到目标的完整指标体系,而客户评级管理是在客户指标体系的基础上进行客户价值的计算,并依据客户价值贡献度对统一客户进行等级评定,并在客户等级基础上进行服务星级的认定,建立人工调整服务星级的流程。考虑到业务发展会带来的变化,需求设计中结合了多种的扩展性等非功能性需求。在需求基础上,利用SOA设计理念对系统的架构进行设计,并根据企业网特性设计了网络拓扑,之后通过功能、非功能、数据库进行了详细的设计,并对关键功能的实现过程进行阐述。最后针对系统的功能,通过性能、功能测试验证系统的可用性。本系统的实现,完成了某电信公司客户评级管理的支持,建立了通过客户指标计算引擎计算出客户指标,再由贡献度计算引擎依据贡献度模型计算出客户贡献度和客户等级判定,实现了电信公司的自动化评级功能,能够对营销管理提供便捷和支撑。
银行对授信企业信用评级管理系统的设计与实现
这是一篇关于经济一体化,银行业,客户评级,信用风险,J2EE的论文, 主要内容为随着我国经济的稳步快速发展,全球经济一体化不断明显,我国的银行业面临着更为激烈的行业竞争。传统银行业的经营管理理念与管理技术,已落后于现代化金融行业的发展要求。在我国市场化经济的发展过程中,信用风险也逐渐在各个经济领域中凸显出来,银行的信贷资产质量问题不断的成为我国经济发展的障碍。由于我国银行内部监督机制和金融运行环境都与国际上有所不同,宏观调控政策依旧影响着银行业的发展方向。所以我国的银行业无法直接借用欧美银行的信用风险度量模型,只有设计和开发符合我国国情的软件,适合我国银行历史数据使用的的客户评级系统才能得到更好的应用。本文通过设计实现适合我国当今银行业需求的客户评级系统,并在对企业法人客户等级评定工作过程中,主动对评级过程中的信息进行了存储汇总与分析,为银行的管理层与监督机构提供了较为简便直观的分析工具。该系统的建设提高了基层工作效率、管理效率以及信息的利用率,增加了上下级之间的交流,也强化了银行与银行业监督机构之间的信息沟通。通过评级系统的建立,更大程度上将银行业在主营业务上的风险降低,利用科学数据理论使得信贷工作更加有理可循。更加全面完善的评级方法体系,采用较为客观的数据,有助于银行对法人客户有更好的微观分析,是提高我国银行的业务经营和风险管理水平,是我国银行在国际市场上增加竟争力的重要手段。本论文基于J2EE平台的客户评级系统,描述了使用计算机软件技术,通过对企业法人客户的财务因素和非财务因素进行统计分析,经由评级系统测算得分,来确定客户等级的计算方法。本文首先对选题的背景及国内外研究状况进行叙述,并对其中所用的技术进行了简单介绍。与此同时,本文将银行业中的信用风险进行了简要的叙述,表明了客户评级的重要性。本文主体中主要阐述了客户评级系统中的系统总体架构(包括设计目标、硬件架构与应用架构)、系统的软件设计需求与系统功能模块的设计说明进行撰写,并对客户评级系统在应用中的效果进行了展望。
某商业银行客户评级管理系统的设计与实现
这是一篇关于客户评级,指标,差异化管理的论文, 主要内容为随着我国利率市场化的加快推进和互联网金融的发展,客户的理财意识不断提升,银行的竞争日益激烈,如何挖掘和巩固银行的客户群体,为客户提供差异化的金融服务,是商业银行在市场竞争中必须直面、解决的问题。为此,商业银行务必积极面对,利用信息技术对大数据进行分析,挖掘客户资源,在全行建立标准评级指标体系,评价客户总体价值及细分客户等级,同时向各应用系统提供客户各层级的评价指标及等级数据信息,实现客户的差异化管理和资源的优化配置,最低程度上降低营运成本,从而提高商业银行的综合竞争力。本文通过介绍某商业银行客户信息管理的现状,阐明了银行对客户进行全面评价和对客户进行细分的重要性和紧迫性,在参考了同行的系统建设现状和基层调研的需求反馈基础上,对某商业银行客户评级管理业务进行了分析和梳理,划分系统模块和功能,并对各个具体功能模块进行了详细设计,最终采用开源的J2EE架构(Spring MVC + Hibernate)实现了系统的功能。本系统包括系统管理、业务处理、我的工作台、评级管理等功能模块。通过本系统的客户统一视图,用户能够非常直观的查看到客户的信用等级、贡献度、综合评级、存贷款、理财等信息,为商业银行自主定价提供了更加科学的依据,丰富指标的应用,满足业务需求,提供科学、灵活、快速的指标定义流程,依托丰富高效的指标计算引擎库来实现指标计算,通过灵活查询、组合筛选等指标应用,展现指标计算成果,快速响应用户的数据应用需求,最终能够实现银行对客户的差异化管理,提供差异化的金融服务。
某商业银行客户评级管理系统的设计与实现
这是一篇关于客户评级,指标,差异化管理的论文, 主要内容为随着我国利率市场化的加快推进和互联网金融的发展,客户的理财意识不断提升,银行的竞争日益激烈,如何挖掘和巩固银行的客户群体,为客户提供差异化的金融服务,是商业银行在市场竞争中必须直面、解决的问题。为此,商业银行务必积极面对,利用信息技术对大数据进行分析,挖掘客户资源,在全行建立标准评级指标体系,评价客户总体价值及细分客户等级,同时向各应用系统提供客户各层级的评价指标及等级数据信息,实现客户的差异化管理和资源的优化配置,最低程度上降低营运成本,从而提高商业银行的综合竞争力。本文通过介绍某商业银行客户信息管理的现状,阐明了银行对客户进行全面评价和对客户进行细分的重要性和紧迫性,在参考了同行的系统建设现状和基层调研的需求反馈基础上,对某商业银行客户评级管理业务进行了分析和梳理,划分系统模块和功能,并对各个具体功能模块进行了详细设计,最终采用开源的J2EE架构(Spring MVC + Hibernate)实现了系统的功能。本系统包括系统管理、业务处理、我的工作台、评级管理等功能模块。通过本系统的客户统一视图,用户能够非常直观的查看到客户的信用等级、贡献度、综合评级、存贷款、理财等信息,为商业银行自主定价提供了更加科学的依据,丰富指标的应用,满足业务需求,提供科学、灵活、快速的指标定义流程,依托丰富高效的指标计算引擎库来实现指标计算,通过灵活查询、组合筛选等指标应用,展现指标计算成果,快速响应用户的数据应用需求,最终能够实现银行对客户的差异化管理,提供差异化的金融服务。
某商业银行客户评级管理系统的设计与实现
这是一篇关于客户评级,指标,差异化管理的论文, 主要内容为随着我国利率市场化的加快推进和互联网金融的发展,客户的理财意识不断提升,银行的竞争日益激烈,如何挖掘和巩固银行的客户群体,为客户提供差异化的金融服务,是商业银行在市场竞争中必须直面、解决的问题。为此,商业银行务必积极面对,利用信息技术对大数据进行分析,挖掘客户资源,在全行建立标准评级指标体系,评价客户总体价值及细分客户等级,同时向各应用系统提供客户各层级的评价指标及等级数据信息,实现客户的差异化管理和资源的优化配置,最低程度上降低营运成本,从而提高商业银行的综合竞争力。本文通过介绍某商业银行客户信息管理的现状,阐明了银行对客户进行全面评价和对客户进行细分的重要性和紧迫性,在参考了同行的系统建设现状和基层调研的需求反馈基础上,对某商业银行客户评级管理业务进行了分析和梳理,划分系统模块和功能,并对各个具体功能模块进行了详细设计,最终采用开源的J2EE架构(Spring MVC + Hibernate)实现了系统的功能。本系统包括系统管理、业务处理、我的工作台、评级管理等功能模块。通过本系统的客户统一视图,用户能够非常直观的查看到客户的信用等级、贡献度、综合评级、存贷款、理财等信息,为商业银行自主定价提供了更加科学的依据,丰富指标的应用,满足业务需求,提供科学、灵活、快速的指标定义流程,依托丰富高效的指标计算引擎库来实现指标计算,通过灵活查询、组合筛选等指标应用,展现指标计算成果,快速响应用户的数据应用需求,最终能够实现银行对客户的差异化管理,提供差异化的金融服务。
基于数据挖掘的银行客户评级系统设计与实现
这是一篇关于CART,决策树,数据挖掘,客户评级,商业银行的论文, 主要内容为近些年来随着经济的蓬勃发展,银行业客户贷款的需求逐年攀升,在这种形势下,对于各个商业银行来说做好客户的风险把控,完善对客户评级体系的建立都是工作开展的重点内容。传统的客户风险控制与客户评级方法,在快速发展的互联网金融环境下,显得力不从心。本课题基于数据挖掘中决策树算法设计并实现了银行客户评级系统,期间主要的工作内容包括:首先,对当前客户评级工作流程进行系统的分析与调研,收集与整理了目前客户评级过程当中所遇到的难点。针对目前评级过程当中所遇到的:评级数据源分散、评级人员主观因素影响较大、补录工作量大等问题提出了相应的解决方案。其次,系统采用Pentaho作为ETL工具,从各个系统抽取数据,将评级所需要的数据加载到客户评级系统当中,将多系统的评级数据进行整合。使用CART决策树算法训练生成客户评级模型,使用模型对银行客户进行分类,避免了评级人员的主观因素对于客户评级结果的影响。完善了补录的机制与补录数据的存储方式,避免了重复补录,减少了补录内容,降低了相关人员的补录工作量,缩短了评级的整体工作时间。此外,对于训练数据集更新方式进行了改进:在数据环境不断变化的情况下,分类的准确降低时将会增大评级人员的人工调整工作量,系统自动将人工调整后的数据增加至训练数据中;训练数据根据采集时间进行动态的更新,淘汰掉过久的数据,提高训练数据的时效性。最后,系统采取Spring MVC架构,使用Spring Boot对系统进行构建,并使用关系型数据库Oracle搭建数据库集群。完成了系统的主要功能:客户信息管理、客户评级管理、数据处理、数据接口等模块功能的设计与实现。本文将数据挖掘技术应用到了银行客户评级的过程当中,促使银行客户评级结果更加客观、科学,评级的操作更加高效、便捷。
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