大数据环境下金融消费者行为模式分析预测
黄丽杉
（山东商务职业学院，山东 烟台 264670）

      摘要：大数据技术快速发展，为研究金融消费者行为提供了新的研究视角与手段。本文在界定金融消费者行为及其特点的基础上，讨论大数据环境下金融消费者行为所受到的冲击。然后，以聚类分析、决策树、神经网络和时间序列为基础构建消费者行为模式分析与预测框架。研究的目的在于揭示金融消费者行为变化规律，为金融机构开展精准营销，风险管理和产品设计等提供科学依据，也为金融服务模式优化提供理论借鉴。
      关键词：大数据；金融消费者；行为模式
引言
      对金融消费者行为的研究是金融市场中的一个重要课题，大数据的出现大大地改变了该研究方向的格局。传统方法很难对消费者的复杂行为特征进行综合解析，大数据技术以大量数据挖掘与高效计算为行为模式，为准确分析与预测提供支撑。本文结合金融消费者行为特点，探索大数据背景下行为模式的分析方法，为金融机构开展精准营销和风险防控提供数据支撑，也为金融科技进一步应用提供数据参考依据。
一、大数据环境下金融消费者行为特征
（一）金融消费者行为的定义
      所谓金融消费者行为，就是个人或团体在金融市场上对金融产品与服务进行选择、购买、使用以及活动时，所表现出来的一种心理、态度、决定与行为 [1]。它的覆盖范围很广，涉及银行存贷款、投资理财、保险购买及支付结算的各种行为。这些行为不仅受消费者个体的经济状况、风险偏好和知识水平等内部因素影响，还受外部经济环境、金融政策和市场信息的改变的影响。大数据语境下金融消费者行为界定进一步延伸至数据驱动行为模型。消费者利用移动支付、在线交易和智能投顾等金融科技工具产生的实时动态和多维度数据为金融行为研究提供了更为广阔的视野。区别于传统线下消费者行为，大数据环境中金融行为呈现出显著“数字化轨迹”，该轨迹既能体现消费者经济决策，也能透露出他们的社交属性，价值观念乃至心理倾向。另外，数据驱动时代金融消费者行为界定强调个性化与多样化。消费者对于金融产品与服务的要求已经不限于单纯地计算收益与成本，而更关注体验，便利性与匹配度等。比如年轻消费者会更加偏好人工智能推动的理财工具，中老年消费者则可能更加关注稳健的传统金融服务。
（二）大数据环境对金融消费者行为的影响
      大数据环境对金融消费者行为模式产生显著影响，主要表现为行为信息透明化、决策高效化和行为方式多元化 3 个主要方面。一是大数据技术提高了行为信息透明化程度。通过对金融平台中消费者操作记录，交易数据以及社交媒体数据等进行收集与分析，金融机构能够充分了解消费者的收支、信用情况以及消费习惯等信息。这一信息透明化，既促进金融产品精准营销，同时又改变消费者行为感知。比如消费者在认识到自己的行为数据是用来进行信用评估或者产品推荐的时候，他们的行为就有可能变得更谨慎、更理智。二是大数据环境下消费者决策效率提高。传统金融消费决策通常依赖于消费者本身的知识积累以及对市场信息的有限获取，在大数据推动下消费者可借助智能推荐系统进行消费、通过实时市场分析及其他工具，迅速得到与其需求相匹配的商品与服务。这一高效决策过程在减少信息搜索成本的同时还能优化消费者时间分配，使得消费者更愿意从事频率较高、数额较少却多样化的金融活动，如短期理财或者分期付款等。最后是大数据环境推动消费者行为方式的多元化发展趋势。在线上金融平台与金融科技盛行的背景下，消费者已由单一银行柜台交易向多渠道操作转变，其中不乏移动支付、电子钱包与智能投顾。这一多元化行为既表现为消费场景，也包含了消费者对产品的功能要求。
（三）金融消费者行为的主要特征
      大数据环境下金融消费者行为呈现出明显的个性化、动态化与智能化。这些特点既体现了消费者对金融活动的惯常与喜好，又透露出技术环境下金融行为模式的新动向 [2]。在金融消费者行为中，个性化是最核心的特征。以大数据技术为支撑，金融机构可以通过准确的数据挖掘与分析来确定消费者个体需求与行为模式。比如，在金融产品选择上，不同年龄组、职业组和收入水平组消费者有显著差别。在大数据环境中，这一个性化需求不仅体现在产品功能上，更体现在消费者对于服务体验、风险喜好等方面的深层需求。金融机构通过对用户画像、消费习惯分析等方式的，能够做到千人千面、服务个性化，进而提升顾客的满意度与忠诚度。消费者行为的即时变动正是动态化的体现。传统消费者行为研究通常使用静态分析的方法，很难捕捉到行为随着时间、环境等因素的动态变化。并且大数据环境中消费者金融行为数据能够进行实时跟踪与分析，这将为行为变化趋势的研究提供一种可能性。比如，在金融市场发生波动时，消费者的投资决策会在瞬间受市场信息影响，大数据则能够对这些短期行为变化的规律进行记录和分析，从而及时为金融机构做出决策提供支持。
二、 大数据环境下金融消费者行为模式分析预测方法
（一）基于聚类分析的金融消费者行为分群
      聚类分析作为一种无监督的学习方法可以依据数据内在特征把金融消费者分成多个群组，从而对个性化服务提供数据支持。在实际应用场景中，K 均值（K-Means）算法因其高效的计算能力和易于操作的特点，被金融机构广泛接纳和使用。以某家银行的信用卡客户为研究对象，该银行根据客户的年龄、收入状况、信用评级和消费总额等多个指标，对 10 万名客户进行了详细的聚类分析。在对数据进行预处理包括标准化处理及异常值剔除之后，采用肘部法（Elbow Method）判断最佳聚类数 K=4，最后把顾客分为 4 类：高收入，高消费的顾客；年轻的，具有风险偏好的顾客；中等收入，稳定的顾客；低收入，低消费的顾客。根据聚类分析，高收入和高消费的客户占据了总客户数的 15%，但这部分客户为该银行的年度利润贡献了近 65% ；而风险偏好较小的顾客虽然人数众多，但是由于他们经常利用信用卡分期服务而成为一个潜在高收益人群。这一成果引发了银行对营销策略的重新规划，在面向高消费客户提供定制化高端理财服务的同时，也向年轻客户提供了更具弹性的分期付款方案。另外，在计算轮廓系数（SilhouetteCoefficient）时，此次聚类总体评分为 0.72 分，说明分类结果紧密性与分离性良好。聚类分析在应用中也需要特别注意数据质量问题，其中包括异常值对于簇内分布和高维数据所造成的计算复杂性等问题。在更广泛的应用场景中，层次聚类（Hierarchical Clustering）和基于密度的 DBSCAN 算法可以作为有效的补充手段，特别是在处理样本量较大或分布更为复杂的场景时 [3]。（二）基于决策树的行为模式挖掘
      决策树作为监督学习方法之一，因其具有直观规则挖掘能力而广泛运用于对金融消费者行为模式的分析。决策树对数据集进行递归分割以揭示消费者行为和关键特征之间的联系。以一个大型在线支付平台为例，利用 CART 算法分析了 200 万条用户支付行为数据，其特征主要有交易金额、支付频率、常见支付方式、用户年龄和地区信息等。最后构造出 5 层深决策树以揭示用户行为模式显著规律。经过深入分析，笔者发现在每周支付次数超过 5 次且平均单次交易金额超出 1 000 元的客户群体中，有 45% 的人选择了平台提供的高端会员服务；对于每月交易金额少于 500 元的客户，他们更可能只使用基础功能。经过交叉验证，该模型在测试数据集上的准确性高达 84%，这明显超过了传统统计模型的表现。此外，为了增强其泛化性能，研究中引入了后剪枝（Post-Pruning）方法，并以验证集的性能指标作为优化的目标，从而降低了过度拟合的可能性。值得关注的是决策树应用范围更广，但是在高维数据处理过程中会产生复杂度剧增的情况。为此，金融机构通常将决策树与随机森林（Random Forest）结合使用，从而通过多个树模型的综合结果进一步提升预测准确性。
（三）基于神经网络的消费行为预测
      神经网络由于具有较强的非线性拟合能力而在消费行为预测方面显示了显著的优越性，特别是对于复杂的高维数据。在某家银行的研究项目中，研究人员采用了前馈神经网络（FNN）和长短期记忆网络（LSTM）来为用户的贷款行为建立模型，数据涵盖过去 3 年的贷款记录、信用评分、收入水平、消费模式和还款表现等特征 [4]。经过数据增强、特征工程等处理，最终得到训练样本150 万个。实验结果显示，前馈神经网络达到了 85% 的预测精度，而由于 LSTM 能够捕获时间序列的特性，其预测的准确性进一步上升到了 89%。以用户的还款行为预测为研究对象，LSTM 成功地通过输入过去 12 个月的还款记录来预测未来 3 个月的逾期概率，并据此生成了风险评分，从而为银行信贷审批流程提供了有力的数据支撑。该模型 AUC 值高达 0.92，说明其分类性能优。为了增强模型的稳定性，Dropout 正则化技术被应用于训练过程以避免过拟合，Adam 算法被优化以加快收敛速度。在实践中，尽管神经网络需要更多的计算资源，但是神经网络对于金融消费行为的预测具有灵活性、精确性等特点，这使得神经网络成为金融机构进行服务优化的一种重要手段。今后，与深度强化学习及其他技术相结合，神经网络有望进一步拓展到个性化推荐、信用评估等领域。
（四）基于时间序列的行为变化趋势分析
      时间序列分析可以捕捉到消费者行为动态变化规律，广泛应用于金融领域中的趋势预测与风险评估。某证券公司对其 50 万名客户的月度投资行为进行分析，采用 ARIMA 模型和 LSTM 网络，分别对客户的投资金额和交易频率进行建模。结果表明，ARIMA 模型对短期波动的捕捉效果突出，预测误差（MAPE）在允许范围内；LSTM 网络成功地通过捕获数据的长期依赖性来预测未来六个月内的投资高峰，其预测准确率高达 87%。具体运用时，发现一些顾客投资行为季节性变化趋势显著，如年底投资行为明显增加，LSTM 模型利用时间窗口滑动机制对该规律进行精确捕获。另外，为了进一步检验预测结果是否稳定，研究人员采用残差分析方法对模型拟合质量进行了评价，结果显示该模型残差分布趋近于白噪声且与时间序列预测假设一致。时间序列分析所面临的挑战是对数据进行预处理与特征提取，如缺失值填补、异常值检测、非平稳性数据处理等。今后，将多元时间序列模型与动态因子分析相结合可进一步提高复杂行为模式捕获能力，并为金融机构决策提供更全面数据支持。
三、结语
      大数据环境对金融消费者行为模式的分析和预测提供有力的工具支撑，使精度更高，场景更加广阔的行为研究得以实现。通过理论梳理与方法探索为金融机构对消费者行为的认识提供科学的指导。展望未来，随着大数据技术的持续进步，它在金融行业的使用将变得更加普遍和深入，这是一个值得深入探讨的领域。
参考文献
[1] 谭智鹏. 大数据时代下金融消费者个人信息的获取与利用边界研究[J]. 北方金融, 2023(5): 61-67.
[2] 刘雨佳. 大数据背景下金融隐私权保护的困境与对策[J]. 西部学刊, 2023(6): 116-119.
[3] 迪丽努尔·努尔买买提. 大数据时代下金融消费者个人金融信息保护研究[D]. 乌鲁木齐: 新疆财经大学,2022.
[4] 吕佳茵. 互联网经济对居民消费行为的影响研究[J]. 商场现代化, 2018(14): 12-13.