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隨著海量數據存儲、并行計算和數據挖掘技術的不斷發展，全新的大數據時代已然到來。大數據正從原來的存儲難題，轉變為一種戰略性資產，成為有待進一步挖掘的金礦。

一、大數據時代的挑戰

進入21世紀，中國銀行業對信息化建設投入了前所未有的力量，眾多商業銀行都建立起了自己的數據平臺，形成了金融機構網絡和垂直業務體系，實現了金融數據大集中。這些數據呈現出“數量大、類型多且價值密度低”的特點，因而，長久以來，大數據的存儲和管理成為一個重大難題，且難以發揮其商業價值。在國家大力推進金融改革，促進產業結構轉型升級和利率市場化的大背景下，商業銀行必然對追求資產高效率的集約化管理目標提出更高的要求。如何對每天產生的大量數據進行科學的分析處理，挖掘隱藏在數據內部的各種價值，并及時提供決策支持，以優化資源配置和提高盈利能力，成為擺在銀行業面前的新課題。

二、紫金數據挖掘方案

紫金作為國內領先的銀行自助渠道運營管理解決方案提供商，憑借多年的技術積累和在位優勢，以銀行自助渠道資產價值最大化為目標，圍繞自助渠道布局優化、選址和加鈔規劃三個方面，提出了相應的數據挖掘解決方案，以幫助銀行更好地發揮大數據資產效益，提高自助渠道運營的精細化管理水平。

1.自助渠道布局優化自助渠道設備數量龐大、種類繁多，除了傳統的ATM、CRS，還有BSM、VTM、發卡機、排隊機等，廣泛分布于銀行各級網點（包括離行式自助銀行、銀亭、單體式自助設備等）。這些分散的自助渠道在日常運營過程中，積累了大量的業務數據，可以加以分析和挖掘，指導自助渠道的布局優化，以發揮更大的效益。（1）網點效益評估要想對自助渠道的布局配置進行優化，前提是能夠準確地評估各網點的實際運營效益。系統首先從吸儲能力、中間業務發展能力、柜面和自助渠道交易類型、交易量、交易額、日均客戶流量等方面，綜合評判不同類型網點的效益指標。然后，通過網點成本分析，將人員成本、場地租金、水電費用、通訊費用、管理費用、設備維護費用等成本要素折算為可量化的效益指標。最后，根據這些指標計算出各網點的運營盈虧平衡點、盈利能力以及綜合排名，為后續的自助渠道布局優化提供參考標準。（2）自助渠道布局配置優化自助渠道的布局配置取決于對所在網點區位的業務需求預期。系統基于網點效益評估和業務需求預測模型決定自助渠道布局配置的優化策略，包括哪些網點需要升級、降級、增撤柜臺或低柜、增撤自助設備及增撤何種類型自助設備等，并預測相應的優化效果。

2.自助渠道選址自助渠道在城市中的布設受區域人口、地理地形、成本因素、同業競爭等多種社會因素的影響，難以定量分析，是一個復雜的優化問題。首先，系統基于GIS將數據可視化，以人機交互的方式輔助用戶選取候選網點。然后，系統提供候選網點的標準化調研表單，供實地勘測人員采集關于地理地形、人群特征、消費類型、同業競爭等影響網點運營效益的信息，并同步錄入數據倉庫。最后，系統基于已訓練完成的數據挖掘模型分類候選網點，預測布設后的可能效果，并根據評測結果對每個候選網點是否需要派人復查給出決策支持。

3.加鈔規劃在自助渠道的運營管理中，自助設備的加鈔運營是一個重要方面，而制定科學合理的加鈔規劃又是保障加鈔運營效率的關鍵所在。加鈔規劃包括篩選設備、預測金額、分組網點和規劃路徑四個核心問題，紫金圍繞這四個核心問題提出并實現了一套基于機器學習的ATM加鈔規劃解決方案，幫助商業銀行提高加鈔運營效率和自助服務質量，實現智慧加鈔。（1）加鈔設備篩選篩選加鈔設備是加鈔規劃管理中遇到的首要問題，傳統的方法主要有兩種：一是按周期順排，比較省事，但缺點是粗放，無論需要不需要，只要周期到了，一并加鈔。二是人工通過交易監控系統發現需要加鈔的設備，加鈔范圍較為精確，但所需人為干預度較高。系統考慮設備缺鈔、滿鈔、清機周期等因素，量化為可配置的參數權重，計算設備的加鈔優先度分值并排序，在車輛、人員等約束條件下，篩選出加鈔設備列表，從而為管理員篩選加鈔設備提供科學指導。（2）加鈔金額預測目前ATM的加鈔金額往往需要依靠管理員的個人經驗來決定，具有較高的主觀性，如果不合理，便有可能導致白白占用大量備付金或者由于缺鈔、滿鈔降低銀行自助設備服務質量。隨著近年來ATM數量的迅速擴容，單純依靠人工方式已越來越顯得力不從心，急需一種有效的數據挖掘算法來實現加鈔金額的預測。由于ATM現金需求量本身的不確定性，又受到各種復雜因素的影響，因此，我們在系統建模中通過時間序列變量的自身歷史觀測值來反映有關因素對預測目標的影響和作用，不受模型變量相互獨立的假設條件約束，將一般回歸測試方法中由于自變量選擇、多重共線性等造成的困難轉化為“黑盒”加以消除。模型在樣本擬合度和殘差自相關驗證分析中表現出良好的預測效果。（3）加鈔網點分組和路徑規劃為了能夠在約束時間內利用有限的押運車資源盡快完成加鈔任務，我們需要對加鈔網點進行科學合理地分組和路徑規劃。系統將加鈔路徑優化問題抽象為TSP問題，運用相關聚類算法實現在車輛和任務時間約束下的網點自動分組，并基于GIS地圖和機器學習技術規劃得出每個分組內的行車路線建議，從而提高加鈔管理水平，節約運營成本。

三、紫金數據挖掘方案的特色

1.友好的交互體驗引入GIS強大的空間分析能力，實現自助渠道運營數據的可視化，直觀地揭示各類統計數據與地理信息之間的內在聯系，提升客戶在數據分析過程中的交互體驗。

2.科學的決策參考基于海量歷史數據構建的數據挖掘和機器學習模型，為破解自助渠道布局優化、選址以及加鈔規劃等銀行運營管理難題提供了科學的輔助決策工具，有效地提高了管理效率。

3.高效的數據治理分散的海量歷史數據，冗余度高、價值密度低。我們在系統架構方面通過ETL集成分散、異構的業務數據源，構建面向主題的數據倉庫作為數據挖掘的基礎設施，幫助客戶提高數據治理能力，發揮大數據資產的戰略性價值。

紫金服務于中國金融電子信息化二十多年，始終以科技創新為己任，各類自助渠道運營管理產品和解決方案廣泛應用于國有股份制銀行、城商行和農商行。數據挖掘方面，“紫金加鈔規劃系統”已在中國光大銀行成功上線運營多年，并取得良好的效果。站在大數據的風口上，紫金在數據挖掘領域持之以恒的探索和研發將助力商業銀行在自助渠道的集約化運營管理方面躍上新的臺階。

作者：洪瑋 單位：深圳市紫金支點技術股份有限公司