【摘要】本文通过客户行为多重特征代理方法构建了一个具有弱指导性质、用于识别商业银行个人客户特征身份的Logistic识别模型。该模型在目标群体的规模预测准确性与个体预测准确性之间的权衡过程保证了金融业务决策的精准化。对建模样本组、同期与非同期对照组、业务实践组的评估与检验表明,识别模型表现稳定,用于测试的目标客户群平均识别率可达到80%,为商业银行识别具有隐性特征与身份的客户群提供了一种新尝试,也为基于特定身份的客户群体进行一揽子金融产品研发、客户细分与精准营销打下基础。