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客戶信用風(fēng)險控制
  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在90年代開始應(yīng)用于信用評估與風(fēng)險分析中。企業(yè)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)營銷的過程中會受到各種各樣的來自買方的信用風(fēng)險的威脅,隨著市場競爭的加劇,貿(mào)易信用已經(jīng)成為企業(yè)成功開發(fā)客戶和加強(qiáng)客戶關(guān)系的重要條件??蛻粜庞霉芾碇饕撬鸭瘍Υ婵蛻粜畔?,因?yàn)榭蛻艏仁瞧髽I(yè)最大的財富來源,也是風(fēng)險的主要來源。為了讓企業(yè)在這方面更少的受到威脅,可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)常面臨的詐騙行為或延付貨款行為,進(jìn)而進(jìn)行回避。同時盡可能把客戶信用風(fēng)險控制在交易發(fā)生之前是成功信用管理的根本。因此,充分獲取客戶的詳細(xì)資料并做出安全的決策非常重要。
  客戶信用風(fēng)險管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢:
  (1)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),自動總結(jié)相對簡單的評估模型,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序的形式被廣泛用于學(xué)習(xí)技術(shù),它可以自動完成統(tǒng)計(jì)歸納和推理機(jī)實(shí)現(xiàn)的任務(wù)數(shù)量,系統(tǒng)用戶無法理解模型詳情及有關(guān)統(tǒng)計(jì)知識的情況下,它可以很容易地得出結(jié)論。這種評價模型在實(shí)際應(yīng)用中降低了成本;
  (2)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合描述的財務(wù)指標(biāo)和信貸上的信用評價模型指標(biāo)為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)方法,非線性特性的情況基本上是線性的基礎(chǔ)上適當(dāng)?shù)姆椒ê蛯?shí)際應(yīng)用,企業(yè)信用狀況和財務(wù)指標(biāo)常表現(xiàn)出非線性特性,但在體重指標(biāo)體系和分配方法來描述這些困難的非線性關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用,其中不少是在非線性系統(tǒng)為基礎(chǔ),尤其描述了合適的非線性特性;

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