挖掘信用卡数据（信用卡如何数据优化）

随着中国零售银行业的蓬勃发展，信用卡市场成为了商业银行的主要竞争力之一。由于大众消费行为的改变以及中国的快速城市化进程，信用卡已经成长为中国增长最快的消费信贷产品。信用卡产品巨大的市场潜力和高额利润不断地吸引着商业银行加入业务竞争，迅速扩大信用卡业务，以获得更多的市场份额。

未来中国或以庞大的信用卡数量成为世界上最大的信用卡市场，但问题也随之而来：

信用卡使用率较低

大多数银行客户在成为信用卡客户之后没有改变原本的消费习惯，导致信用卡使用率低，存在大量睡眠信用卡客户；

风险控制力度不够

信用卡业务存在欺诈风险、信用风险、道德风险、经营风险等，银行对信用卡产品的风险控制力度不够；

忽视发卡质量

缺乏对消费者行为的研究，无法准确定位客户的需求，从而无法提供个性化服务，更难以达到提升客户忠诚度和价值的目的。

针对以上问题，银行已经开始逐渐意识到只关注发卡数量和授信额度是不够的，而是应该在传统策略的基础上关注客户需求以提高信用卡使用率及交易量，采取针对性措施设计符合用户需求的差异化产品及服务，提高用户忠诚度、满意度，进而提升客户价值。尽管每个客户的重要性都不应该被低估，但实际上不同类型的客户为银行创造的价值是不同的，在资源有限的情况下，银行应该对客户进行分类，并针对不同分类下的客户采取不同的营销策略。

这就需要银行可以对客户进行价值评估和细分。

泛钛客科技旗下的FInSight人工智能实验室，通过数据挖掘技术提炼出隐藏的客户信息，用于构建客户画像，再通过信用评级系统对客户进行分类，为后续的精准营销提支持。其中，数据挖掘技术可以从大量的信用卡交易数据中找出未知的、有价值的规则，从两方面帮助银行运营信用卡业务：

1. 客户的获取及维护：包括细分客户群以及客户流失预警；

2. 风险控制：包括风险评级、反欺诈等；

在FInSight人工智能实验室的数据挖掘体系中，针对信用卡场景，客户可以分为新客、睡眠客户、普通客户、活跃客户、潜在客户、流失客户等。

根据客户资产水平、消费水平、不良记录等计算客户贡献度，并将客户在以上基础上再次细分为不良客户、普通客户、高价值客户、超高价值客户等。通过数据挖掘为不同的客户提供不同的营销服务。

数据挖掘的基本流程包括6步：

第一步：业务理解

首先理解业务目标并了解业务需求，通过考虑现有资源、假设、限定条件以及其它一些重要条件分析现状，从而设定挖掘目标。一个好的挖掘计划可以同时达到业务目标和数据挖掘目标，并尽量考虑到更多的细节。

第二步：数据理解

从数据资源中收集原始数据，对所获数据进行基本浏览，然后通过查询、报告和可视化来进行探索性数据分析，最后通过监测一些重要问题，比如“所获数据是否完整”来检验数据质量。

第三步：数据准备

数据准备是数据挖掘过程中很重要的一环，在这一阶段，数据将被选择、清理、构造并梳理成所需要的格式，输出最终用于建模的数据集。在这个过程中可以更深入地探索数据，从而更好地发现基于业务理解的模式。

第四步：构建模型

首先选择适用于数据集的建模技术，然后构建测试环境以验证模型的质量和有效性。最后准备一个或多个模型进行建模，并仔细评估构建的模型是否符合业务计划。

第五步： 结果评估

在结果评估阶段，必须根据业务目标来评估模型结果，在这个过程中，可能由于在模型结果中发现了新的模式，从而产生新的业务需求。那么便重复以上步骤直到满足所有业务需求。

第六步：部署

通过数据挖掘过程获得的知识或信息需要以一种方式呈现，以便使用者在需要的时候使用。根据业务需求，可以创建报告或其他方式展现。在部署阶段，部署、维护、监控的计划的创建必须以实施和未来支持为目的。从项目角度出发，项目的最终报告需要总结项目经验并审查项目，寻找未来改进方向。

以上六个步骤描述了跨领域数据挖掘的标准流程，也被称为CRISP-DM (Cross-industry standard process for data mining)，是一种描述了数据挖掘专家使用的常见方法的开放标准过程模型，也是最被广泛应用的分析模型。通过该模型可以实现潜在信用卡客户挖掘的画像模型搭建，为泛钛客科技的银行精准营销解决方案提供强有力的底层技术支持。