基于SOA的網卡銀行客戶評估系統(tǒng)研究與實現

4 系統(tǒng)運行與有效性驗證
該系統(tǒng)投入使用前，客戶經理基本以自身經驗或其他預測數據為依據來營銷客戶。然而根據經驗形成的優(yōu)質客戶集和真正的網上銀行優(yōu)質客戶集的交集數量有限，所以它不足以協(xié)助客戶經理進行有效的營銷。系統(tǒng)投產后第2季度，通過網上銀行高端客戶的預測結果看，優(yōu)質客戶主要集中在主城區(qū)，通過決策樹算法的關聯分析發(fā)現，網上銀行不同交易間存在較強的關聯性。表1顯示出“批量支付”和“企業(yè)財務室”以及“結算代理”和“銀企互聯”存在高度的相關。

表2為“B／S模式網上銀行客戶評估系統(tǒng)”運行第2季度(當年第4季度)和去年同期網上銀行客戶開戶情況的統(tǒng)計表。

從表2中2007年第4季度和2008年第4季度的對比可以看出，其客戶增長率為66％，但高端客戶增長了311％；中端客戶增長了130％；低端客戶僅增長了34％。按以往分析得知，總數為66％的增長中，包含每年近20％的自然增長，2007年第四季度33％的“新年回饋”營銷增長(此項基于以往類似營銷數據統(tǒng)計)以及其他方式改進(包括“網上銀行系統(tǒng)”)帶來的增長，所以該系統(tǒng)對客戶發(fā)展總量的影響較小。除去以上因素外，在中高端客戶增長方面“B／S模式客戶評估系統(tǒng)”對其影響較大。
根據系統(tǒng)運行后跟蹤評估的數據分析表明，該系統(tǒng)對于其目標預測的準確性是可以接受的，其特點是：對網上銀行高端客戶的預測準確性尤為突出，在網上銀行客戶交易分析方面也達到了預期目標。在下一步的改進中，針對銀行客戶交易分析的準確性存在的問題，可采用以下措施進行改進：會同業(yè)務領域人員再次分析研究客戶使用模式，進而調整相應的模型結構；對現有模型輸入屬性的關聯方式及范圍做進一步調整，使之更加準確地描述出與預測屬性之間的關系。

5 結 語
在此，采用SOA架構模式和Ajax技術實現了基于B／S模式的網上銀行客戶評估系統(tǒng)。實現集數據采集、模型建立、模型評估與高端客戶預測的客戶評估系統(tǒng)。通過該平臺的實踐驗證來看，不但有效地利用了現有資源，而且系統(tǒng)投產后季度高端客戶較去年同期提高了10％，解決了以前的“二八”效應，為銀行爭取到了更多的客戶和創(chuàng)造了更高的效益。