Loading
0 رای
  • Data mining techniques in the banking industry

  • نویسندگان مقاله
    • Payman kalani torbeghan Department of computer Engineering, Neyshabour Branch, Islamic Azad University, Neyshabour ,Iran
    • Reza ghaemi Department of computer Engineering, QuchanBranch, Islamic Azad University, Quchan,Iran
  • چکیده مقاله

    The banking industry around the world is undergoing drastic and dramatic changes, and with the spread of e-banking, it has become easier to record transactional information and data is growing significantly. By analyzing CRM database information, banks can better identify customers. As well as optimizing the optimal allocation of resources to more profitable customers, data mining techniques are well-known tools for analyzing and analyzing customer data. It will change the way special and valuable customers are identified from the list of all customers and eventually discover loyal customers. In this research, a comprehensive framework for classifying data mining techniques in customer relationship management is presented and then to examine the applications of data mining techniques in the banking industry. Intermediate marketing, risk management, fraud detection, business acquisition and customer retention are discussed below. The conceptual framework used is presented below.

  • کلید واژه

    Customer relationship management/e-banking/cross-marketing/risk management/fraud detection Introductio

  • راهنمای خرید و دانلود
    • اگر در مجموعه Confpaper عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق دکمه زیر اصل این مقاله را خریداری نمایید .
    • با عضویت در Confpaper می توانید اصل مقالات را با حداقل 20 درصد تخفیف دریافت نمایید .
    • برای عضویت به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید .
    • در صورتی که عضو این پایگاه هستید،از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد سایت شوید .
    • لینک دانلود فایل خریداری شده به ایمیل شما ارسال میگردد .
نظرات کاربران

برای ارسال نظر، لطفا وارد حساب کاربری خود شوید.