数据挖掘在银行的应用

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【摘要】如今，随着互联网的迅猛发展和计算机技术的日新月异，大数据、云计算和移动互联网等互联网新兴技术随之兴起，海量数据的产生及数据流转成为常态，这意味着人们进入了“大数据时代”。而数据，是商业银行的核心基础和战略资产，大数据的挖掘价值对于商业银行的发展至关重要，甚至意味着商业银行发展的未来。

【关键词】商业银行；大数据；数据挖掘

1概述

近年来，数据挖掘与数据分析发展迅猛，这给传统银行业带来了迅猛冲击和严峻挑战[1]。这主要表现在三个方面：（1）银行中企业文化面临的挑战与冲击。这主要是银行由喜爱完整、纯净的数据到倾向于接受非结构化数据，允许不精确完整的数据的存在；由局部冲击扩大为全局冲击，大数据时代银行需要海量数据冲击企业文化，从而碰撞出适应新时代的崭新企业文化。（2）银行面临的数字化挑战。在大数据背景下，银行面临的挑战层出不穷：一方面，大数据的发展促使银行不断地进行新产品和新服务的开发和推广；另一方面，是解决传统数据的结构性能问题。（3）银行转型所面临的挑战[2]。大数据时代，银行的发展需要进行合理转型，转型的关键在于对银行数据进行合理分析和利用的能力高低。

2大数据的挖掘

2.1数据挖掘的涵义。[3]数据挖掘的定义是从海量，掺杂噪声，有缺失值，模糊和随机数据中挖掘和学习对人们有用的知识和信息的过程。大数据环境下的数据挖掘不再使用抽样数据，而是通过实时监测和跟踪获得对象在互联网上的全部数据，挖掘和分析，揭露其隐藏的法则，并提出相应的预测和结论。2.2数据挖掘的主要方法和技术。（1）关联规则分析关联是指银行客户之间各类行为之间的相关关系。客户并不是独立个体，生活在社交网络之中，由于客户与客户之间兴趣爱好和意识行为的趋向性，当一个客户发生某种行为时，极有可能有其他客户倾向于发生同种行为或者同一客户发生其他行为，基于银行现有历史数据进行关联规则分析，可以预测客户行为发生的可能性，因此，选择适当的理财产品进行准确推荐，大大提高了银行理财营销的效率。（2）决策树技术[4]决策树是使用树状结构来结构化表示数据受不同因素影响程度的分析预测模型。客户作为分析对象，树形结构表示客户决策集合或者对银行产品的感兴趣程度集合。使用自上而下的回归方法，决策树的非叶节点代表银行的各种金融理财产品，叶节点代表客户对相应产品的兴趣。通过计算各种决策的期望值，得出此决策树的最优解，基于最优解向客户进行精准推送。（3）分类分析法在银行庞大的用户数据库中，不同的客户具有不同的特征和行为，这些特征可以加以分析，整合和归类。（4）数据描述和可视化技术数据描述和可视化是指将数据进行概念化，规范化和以图形动画描述的过程。使用银行大数据仓库和客户自身数据为基础，使用可视化工具和相关算法，直观、清晰而全面的展示银行客户金融行为和历史金融消费数据，实现精准的服务和个性化。（5）孤立点检测技术在银行数据库中，如果客户行为数据与总体行为出现了过大偏差，形成了一个孤立点，一般这种行为被判定为异常行为。多种方法可用于孤立点检测，其中基于偏差的方法最为常用。其主要思想是使用序列异常技术，即使用客户样本集的方差作为相异度函数。异常值检测主要用于财务欺诈和反洗钱监控。2.3数据挖掘的流程。（1）需求分析数据挖掘的第一步是需求分析。此过程要与具体业务部门人员进行沟通交流，完成数据挖掘需求的获取、整合和分析，制定挖掘目标和具体要求以及业务指标，形成初步的思路。（2）数据采集数据收集包括数据选择，预处理和数据集成转换。数据选择基于在银行用户数据库中提取样本数据的需要。而数据整合变换目的削减数据维度，将初始数据转化为有效数据。（3）数据挖掘根据第一步中明确的挖掘需求和目的，使用关联规则分析，决策树，归类聚类，神经网络和异常点检测等技术进行数据挖掘。最佳策略是多次尝试不同的挖掘算法和分析方法，不断比较其效果和准确率，从而能够选择最佳策略，建立挖掘模型。（4）结果分析和评价数据挖掘的结果不一定正确有效，有些甚至与需求背道而驰，因此需要评估挖掘结果的有效性。确定其准确性、效率和稳定性，评价是否达到预期，然后进行完善。（5）决策分析数据挖掘的最终目标是根据需求挖掘数据特征，以帮助决策者做出业务决策。所以，应根据数据挖掘的结果，适时制定和调整商业策略，为银行客户制定满意的个性化方案，对银行未来发展提出前瞻性建议。

3大数据在银行领域的应用

3.1个性化定制和精准实时营销。商业银行内的客户历史数据不断积累，关于客户的数据已经极大丰富，在此前提下，商业银行的发展模式逐渐从“产品导向”转变为“顾客导向”，客户需求和偏好成为银行业发展的源泉。个性化定制方法是商业银行依据客户喜好进行金融产品或者服务的推荐，对客户的经济规模，理财喜好以及年龄地区进行精准定位，针对性地推广。精准实时营销是根据客户当前实际情况进行推广营销，考察客户所在地、最近金融行为和消费记录来实时有效跟踪，精准服务。3.2客户管理。银行通过建立客户关系仓库来管理用客户，借助数据挖掘工具，精细区分客户群体，分析客户行为模式，根据不同的客户群提供个性化，准确的财务和贷款服务。大数据仓库技术也可用于构建预测模型，以观察和预测商业银行客户的流动和流失，为银行开发新客户和留住老客户提供参考。银行使用聚类方法自然地对客户进行分组，分析，预测和优化，通过分析客户收入，服务成本，风险和其他因素来实现收入目标[5]。3.3虚拟销售渠道。在大数据时代，各大商业银行将网上电子银行视为未来趋势和发展重点。电子银行相较于传统银行网点，在客户资源和成本等各个方面都有无可比拟的巨大优势。然而，商业银行仅仅将电子银行视为交易平台，在虚拟化销售渠道[6]方面的应用少之又少。银行应打破传统固有思维的禁锢，将金融服务内嵌至微信、微博等社交网络，多管齐下才能扩宽销售思路，促进业务发展。3.4风险管理体系在大数据平台背景下，银行管理者要充分认识到银行客户的不同特征，对不同客户的业务进行深入分析，建立起风险管控和风险规避综合体系，实现对银行客户的信用等级、利率调控、业务操作等各个因素的风险等级进行精细化量化评价，并在此基础上进行风险趋势预测，从而提升银行风险管理的安全性和可靠性。

4总结

当前，大数据技术已成时代主流，作为商业银行应该跟上时代脚步，充分发挥数据挖掘的优势分析挖掘客户信息，精准定位客户需求，树立以客户为中心的新型经营理念，从而改变传统的经营理念和运营方式，推动银行综合服务能力提升，不断保持银行的核心竞争力。

参考文献

[1]霍魁.大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用[J].商，2015（26）：191-192.

[2]宋婷汀.大数据在银行业务管理中的应用研究[J].港澳经济，2016（23）：60.

[3]卢辉.数据挖掘与数据化运营实战思路、方法、技巧与应用[M].北京：机械工业出版社，2013.

[4]王日宏，王晓龙.大数据时代下数据挖掘在银行中的应用[J].电脑知识与技术，2014（7）：1369-1370.

[5]郭莹，张晓燕.数据仓库和数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用[J]．科技管理研究，2013，23（2）：75-78．

[6]王珊，张延松，冷建全.金融企业大数据技术选择策略[I].金融电子化，2012（6）：46-48.

作者:尹鲁燕 单位:山东省农村信用社联合社信息科技部