北京工業大學 北京 100124
1.1 有利于銀行為用戶推送準確的投資理財產品 現如今社會經濟的迅猛發展,使得民眾的經濟基礎較以往發生了翻天覆地的變化,再加之民眾受教育程度的提高,利他思維也較以往發生了相應的改變,傳統的將剩余的錢再存于銀行的固有思維,受到一定程度的沖擊,越來越多的用戶選擇將剩余的財富用來投資,購買相應的理財產品,從而做到錢生錢的目的。毋庸置疑,銀行通過推送相應的理財產品擁有一定的民眾基礎,因而,銀行應集中科技、經濟、文化、政治等綜合優勢,對用戶行為進行準確全面的掌握和了解,從而為其后期理財產品的設置與推送提供相應的借鑒和經驗。
1.2 有利于企業金融工作穩定持續的推進 銀行資金流入與流出需要有相應的理財產品搞活資本流,銀行給予用戶投資行為做理性、科學的分析,通過用戶行為深入了解用戶理財需求,提高理財產品的服務范圍,加大其受眾群體,從而加大、增多資金的流動渠道,搞活資金市場,為銀行后期金融工作的開展和業務的辦理奠定堅實的根基。與此同時,也有利于推動銀行與時俱進,緊跟時代發展步伐,以創新性金融產品與時代同命運、共呼吸,做到財富取之于民,用之于民。
2.1 推薦系統在銀行用戶行為數據產品中的應用 為了實現更加精準的客戶定位和產品定位,用于輔助支持國際銀行通過個性化的產品推薦向更多客戶提供金融服務。基于銀行用戶行為數據的產品投資做相應的預測工作的開展,需要使用一定的技術確保其工作的開展。從目前發展情況來看,基于銀行用戶行為數據的產品投資進行預測使用了推薦系統,所謂的推薦系統是基于海量信息為銀行提供有價值信息的搜索整合平臺,通過個性化推薦和服務為銀行理財產品的設置提供恰當、合理、有價值、有意義的信息,有效地挖掘這些數據進而得到有價值的信息現在是一個熱門的研究課題。基于銀行用戶行為數據的產品投資預測工作的開展,不僅僅是滿足當下所擁有的用戶投資理財需求,也可以通過專業安全的理財產品和優質的服務激發并尋求潛在的投資理財者,提高理財產品的知名度,加大理財產品的服務范圍,讓民眾買得放心、用的安心、賺的開心,投資即理財,買到也是賺到,以金融方式提高民眾的幸福感。
2.2 XGboost提升樹算法在銀行投資預測工作中的應用 為確保銀行對用戶行為進行全面、科學、準確的分析,銀行在預測工作開展中采用了一定的科技設備,并通過相應的科學技術對其進行分析,從目前發展情況來看,銀行在對用戶行為進行分析時使用了XGboost提升樹算法,其是將機器算法中決策進階模式引入了銀行,有利于推動其分析學習,可以將數據進行迭代,對用戶行為精準定位、全面分析。
3.1 數據探索 基于銀行用戶行為數據的產品進行投資基礎和前提是需要對數據信息進行探索,在海量的數據信息中對用戶行為進行搜索、查找,并通過相應的技術對其信息進行整合歸納,對其按一定的標準進行分類,確保信息數據對銀行用戶行為理財產品的投資和研發做出相應的信息支撐,從而制定出群眾有需求、用戶滿意、輻射范圍廣的理財產品,為銀行金融業發展增效保質。
3.2 對數據預處理 基于銀行用戶行為數據的產品投資預測這一工作的開展,不僅需要前期數據信息的探索和收集,也需要在此基礎上對數據探索做預處理,通過信息數據對用戶自身的經濟狀況、消費結構、消費心理、消費模式進行全面摸查,透過數據信息對用戶理財思維動態進行洞察,精準定位,為用戶設計出一款適合自己投資的理財產品。當然,也可以利用python編程語言對數據進行處理,將家庭收入、人口性別、消費層次等進行準確把脈,為銀行理財產品的推廣以及金融資金的活通打下良好的信息基礎。
3.3 預測模型設計 近年來,數據挖掘和云計算得到了大力發展,各行各業都收集了大量用戶行為信息。為了更好滿足用戶需求,以用戶為中心的行為分析成為了各行業的焦點,提供良好的用戶體驗成為銀行發展的關鍵。基于銀行用戶行為數據的產品投資預測工作的開展,需要進行相應的模型設計從而使用戶行為更直觀的呈現在工作人員面前。通過XGboost模型對用戶行為做戰略性分析,并在模型中依次插入產品的信息,并對用戶的購買概率進行摸底調查,除此之外,也可以通過其他的數據模型對用戶行為進行信息整合,多模型共行,多舉措并行,做出相應的產品預測,將銀行的理財產品的數量化科技化、系統化、規范化有機統一起來。
當今時代,社會經濟的飛速發展,使得民眾的資金存儲量較以往發生了巨大的變化,本財富的增多也在一定程度上促使民眾的理財思維做出相應的轉變。銀行緊緊抓住時代發展趨勢,通過科學化,規范化,合理化的方案,對用戶行為進行精準定位,從而研制出民眾有需求,大眾滿意的理財金融產品,在一定程度上增加了民眾的資金量,與此同時,也搞活了銀行資金的流通,并促使銀行通過相應的金融政策,為其后期發展源源不斷的輸送資金來源,確保銀行理財業務的迭代推出,也使得銀行工作穩定持續的推進,不僅僅惠利銀行,也造福民生,真正意義上實現以人為本、發展為民的發展目標。