數據挖掘在銀行的應用

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【摘要】如今，隨著互聯網的迅猛發展和計算機技術的日新月異，大數據、云計算和移動互聯網等互聯網新興技術隨之興起，海量數據的產生及數據流轉成為常態，這意味著人們進入了“大數據時代”。而數據，是商業銀行的核心基礎和戰略資產，大數據的挖掘價值對于商業銀行的發展至關重要，甚至意味著商業銀行發展的未來。

【關鍵詞】商業銀行；大數據；數據挖掘

1概述

近年來，數據挖掘與數據分析發展迅猛，這給傳統銀行業帶來了迅猛沖擊和嚴峻挑戰[1]。這主要表現在三個方面：（1）銀行中企業文化面臨的挑戰與沖擊。這主要是銀行由喜愛完整、純凈的數據到傾向于接受非結構化數據，允許不精確完整的數據的存在；由局部沖擊擴大為全局沖擊，大數據時代銀行需要海量數據沖擊企業文化，從而碰撞出適應新時代的嶄新企業文化。（2）銀行面臨的數字化挑戰。在大數據背景下，銀行面臨的挑戰層出不窮：一方面，大數據的發展促使銀行不斷地進行新產品和新服務的開發和推廣；另一方面，是解決傳統數據的結構性能問題。（3）銀行轉型所面臨的挑戰[2]。大數據時代，銀行的發展需要進行合理轉型，轉型的關鍵在于對銀行數據進行合理分析和利用的能力高低。

2大數據的挖掘

2.1數據挖掘的涵義。[3]數據挖掘的定義是從海量，摻雜噪聲，有缺失值，模糊和隨機數據中挖掘和學習對人們有用的知識和信息的過程。大數據環境下的數據挖掘不再使用抽樣數據，而是通過實時監測和跟蹤獲得對象在互聯網上的全部數據，挖掘和分析，揭露其隱藏的法則，并提出相應的預測和結論。2.2數據挖掘的主要方法和技術。（1）關聯規則分析關聯是指銀行客戶之間各類行為之間的相關關系?？蛻舨⒉皇仟毩€體，生活在社交網絡之中，由于客戶與客戶之間興趣愛好和意識行為的趨向性，當一個客戶發生某種行為時，極有可能有其他客戶傾向于發生同種行為或者同一客戶發生其他行為，基于銀行現有歷史數據進行關聯規則分析，可以預測客戶行為發生的可能性，因此，選擇適當的理財產品進行準確推薦，大大提高了銀行理財營銷的效率。（2）決策樹技術[4]決策樹是使用樹狀結構來結構化表示數據受不同因素影響程度的分析預測模型?？蛻糇鳛榉治鰧ο螅瑯湫谓Y構表示客戶決策集合或者對銀行產品的感興趣程度集合。使用自上而下的回歸方法，決策樹的非葉節點代表銀行的各種金融理財產品，葉節點代表客戶對相應產品的興趣。通過計算各種決策的期望值，得出此決策樹的最優解，基于最優解向客戶進行精準推送。（3）分類分析法在銀行龐大的用戶數據庫中，不同的客戶具有不同的特征和行為，這些特征可以加以分析，整合和歸類。（4）數據描述和可視化技術數據描述和可視化是指將數據進行概念化，規范化和以圖形動畫描述的過程。使用銀行大數據倉庫和客戶自身數據為基礎，使用可視化工具和相關算法，直觀、清晰而全面的展示銀行客戶金融行為和歷史金融消費數據，實現精準的服務和個性化。（5）孤立點檢測技術在銀行數據庫中，如果客戶行為數據與總體行為出現了過大偏差，形成了一個孤立點，一般這種行為被判定為異常行為。多種方法可用于孤立點檢測，其中基于偏差的方法最為常用。其主要思想是使用序列異常技術，即使用客戶樣本集的方差作為相異度函數。異常值檢測主要用于財務欺詐和反洗錢監控。2.3數據挖掘的流程。（1）需求分析數據挖掘的第一步是需求分析。此過程要與具體業務部門人員進行溝通交流，完成數據挖掘需求的獲取、整合和分析，制定挖掘目標和具體要求以及業務指標，形成初步的思路。（2）數據采集數據收集包括數據選擇，預處理和數據集成轉換。數據選擇基于在銀行用戶數據庫中提取樣本數據的需要。而數據整合變換目的削減數據維度，將初始數據轉化為有效數據。（3）數據挖掘根據第一步中明確的挖掘需求和目的，使用關聯規則分析，決策樹，歸類聚類，神經網絡和異常點檢測等技術進行數據挖掘。最佳策略是多次嘗試不同的挖掘算法和分析方法，不斷比較其效果和準確率，從而能夠選擇最佳策略，建立挖掘模型。（4）結果分析和評價數據挖掘的結果不一定正確有效，有些甚至與需求背道而馳，因此需要評估挖掘結果的有效性。確定其準確性、效率和穩定性，評價是否達到預期，然后進行完善。（5）決策分析數據挖掘的最終目標是根據需求挖掘數據特征，以幫助決策者做出業務決策。所以，應根據數據挖掘的結果，適時制定和調整商業策略，為銀行客戶制定滿意的個性化方案，對銀行未來發展提出前瞻性建議。

3大數據在銀行領域的應用

3.1個性化定制和精準實時營銷。商業銀行內的客戶歷史數據不斷積累，關于客戶的數據已經極大豐富，在此前提下，商業銀行的發展模式逐漸從“產品導向”轉變為“顧客導向”，客戶需求和偏好成為銀行業發展的源泉。個性化定制方法是商業銀行依據客戶喜好進行金融產品或者服務的推薦，對客戶的經濟規模，理財喜好以及年齡地區進行精準定位，針對性地推廣。精準實時營銷是根據客戶當前實際情況進行推廣營銷，考察客戶所在地、最近金融行為和消費記錄來實時有效跟蹤，精準服務。3.2客戶管理。銀行通過建立客戶關系倉庫來管理用客戶，借助數據挖掘工具，精細區分客戶群體，分析客戶行為模式，根據不同的客戶群提供個性化，準確的財務和貸款服務。大數據倉庫技術也可用于構建預測模型，以觀察和預測商業銀行客戶的流動和流失，為銀行開發新客戶和留住老客戶提供參考。銀行使用聚類方法自然地對客戶進行分組，分析，預測和優化，通過分析客戶收入，服務成本，風險和其他因素來實現收入目標[5]。3.3虛擬銷售渠道。在大數據時代，各大商業銀行將網上電子銀行視為未來趨勢和發展重點。電子銀行相較于傳統銀行網點，在客戶資源和成本等各個方面都有無可比擬的巨大優勢。然而，商業銀行僅僅將電子銀行視為交易平臺，在虛擬化銷售渠道[6]方面的應用少之又少。銀行應打破傳統固有思維的禁錮，將金融服務內嵌至微信、微博等社交網絡，多管齊下才能擴寬銷售思路，促進業務發展。3.4風險管理體系在大數據平臺背景下，銀行管理者要充分認識到銀行客戶的不同特征，對不同客戶的業務進行深入分析，建立起風險管控和風險規避綜合體系，實現對銀行客戶的信用等級、利率調控、業務操作等各個因素的風險等級進行精細化量化評價，并在此基礎上進行風險趨勢預測，從而提升銀行風險管理的安全性和可靠性。

4總結

當前，大數據技術已成時代主流，作為商業銀行應該跟上時代腳步，充分發揮數據挖掘的優勢分析挖掘客戶信息，精準定位客戶需求，樹立以客戶為中心的新型經營理念，從而改變傳統的經營理念和運營方式，推動銀行綜合服務能力提升，不斷保持銀行的核心競爭力。

參考文獻

[1]霍魁.大數據時代下數據挖掘技術在銀行中的應用[J].商，2015（26）：191-192.

[2]宋婷汀.大數據在銀行業務管理中的應用研究[J].港澳經濟，2016（23）：60.

[3]盧輝.數據挖掘與數據化運營實戰思路、方法、技巧與應用[M].北京：機械工業出版社，2013.

[4]王日宏，王曉龍.大數據時代下數據挖掘在銀行中的應用[J].電腦知識與技術，2014（7）：1369-1370.

[5]郭瑩，張曉燕.數據倉庫和數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的應用[J]．科技管理研究，2013，23（2）：75-78．

[6]王珊，張延松，冷建全.金融企業大數據技術選擇策略[I].金融電子化，2012（6）：46-48.

作者:尹魯燕 單位:山東省農村信用社聯合社信息科技部