大数据背景下银行客户关系管理系统的设计与实现

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目的—在大数据背景下,银行业迎来了空前的挑战,同样对于银行客户关系管理系统来说,存在有待完善之处。最近的一系列研究发现通过研究大数据背景下的银行客户关系管理策略,不仅可以发现并解决商业银行的一些经营管理层面的问题,还可以从战略层面改善我国商业银行的经营管理机制,这对商业银行经营管理之中可能出现的客户风险管理问题有着非常好的防范效果。方法—本文采用UML用例法分析系统功能性需求,并从数据安全性、可靠性以及系统性能等方面分析系统的非功能性需求;其次,根据系统需求分析结果,建立了系统的业务框架,它们分别是客户基本信息管理、客户分类营销、统计分析管理、贷后管理以及系统管理。在系统设计过程中,本文主要以时序图的形式对功能模块展开具体设计,同时从逻辑结构和物理结构两方面完成了系统数据库的设计。通过大数据细分,针对投资倾向的客户推送高风险高收益的理财产品,针对喜欢存款的客户推送结构化存款项目。研究结果—本文遵循软件工程系统开发一般流程进行客户关系管理系统的建设。根据系统需求分析结果,建立了系统的业务框架,它们分别是客户基本信息管理、客户分类营销、统计分析管理、贷后管理以及系统管理。研究局限性—由于研究条件和时间的限制,本文在银行CRM(客户关系管理系统)大数据实现的研究上,仅仅是初步的探讨,没有更进一步的研究。实际影响—系统能对某银行的现有客户信息进行管理,并采用关联规则挖掘出客户自身的属性和产品销量之间的关系,能更精准的制定营销方案,可以提升银行各线金融产品的销售量,同时还能挖掘有潜力的客户,提升银行的效益,能为客户更好的定制个性化的服务。独创性—本文在实现各功能模块时引入大数据技术,对K-means算法进行了改进,提出了基于Map Reduce模型的分布式聚类算法。该算法利用K-means算法中各对象到中心点的距离是独立运算的特点,运用三边关系定理的思想改进了对象归类的过程,同时通过加速比实验证明了该算法的性能的优越性。因此本研究具有一定的创新价值。
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