伴随着证券市场的飞速发展,证券公司之间的竞争日益激烈。当前各家券商服务及产品同质化严重,核心竞争力不明显,大部分券商都在价格战中得不偿失,提高服务品质成为争取客户的另一条路。了解客户是提升服务品质的重要前提,对客户进行合理分类才能有针对性地开展服务工作,让证券公司有限的资源得到最大化的利用。因此,本文针对客户分类需求,利用神经网络模型对客户进行分类管理,并对A证券公司F分公司的客户分类进行实例研究。文章首先系统地学习和梳理了客户分类的相关理论知识和分类技术。其次,论述了中国证券市场的现状和A证券公司F分公司客户服务与分类的现状。A证券公司F分公司现有客户分类方法存在的主要问题有客户分类维度简单,客户价值评价指标粗放,缺乏对客户未来价值的分析预测以及流失预警等。在此基础上,本文设计了以客户价值为分类维度的客户分类法。以F分公司的客户为样本,采用RFM模型评估客户现有价值,构建神经网络预测客户的未来价值。最后,将客户按照现有价值与未来价值的高低组合划分为四类:高现有价值高未来价值、高现有价值低未来价值、低现有价值高未来价值、低现有价值低未来价值。通过构建BP神经网络和RBF神经网络,并以F分公司的客户为样本进行分析。结果表明BP神经网络对客户未来一季度的价值分级预测准确率为78.27%,误差在一级以内的准确率为98.93%,在整体准确率和误差控制性能上均优于RBF神经网络。因此,最终选取BP神经网络进行客户分级预测。最后,通过实验验证基于BP神经网络的客户分类方法对营销服务工作质量的提升有以下效果:一、有利于有效定位目标客户,减少工作量;二、有利于针对性的开展营销服务,提升营销成功率。本文的研究结果有助于为证券公司的客户分类提供一定的借鉴。