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第1篇

關鍵詞：大數據；銀行發展；機遇；挑戰

中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 20-0000-01

信息技術的發展為銀行的發展帶來更多的機遇，同時也帶來較大的挑戰，尤其是近幾年來，信息數據正在迅速的膨脹，如果銀行不能夠掌握更好的發展方向，可能會影響到銀行的管理質量。進入2012年以來，大數據庫概念逐漸被人們所熟知，在這樣的背景下，需要銀行關心系統數據的管理質量，及時分析數據中存在的問題，從而更好的保證銀行的發展質量水平。大數據時代的來臨，為銀行今后的發展提供了機遇，同時也帶來了一定的挑戰。只有通過對大數據時代有著科學的認識，在能夠保證銀行的信息數據管理水平。

一、大數據的特點及意義

（一）大數據特點

大數據有自身的特點，首先它的數據規模比較大，而且增加相對比較迅速，從原有的TB級別躍升至PB甚至是EB級別，這樣會增加銀行信息管理系統的運行壓力，甚至會導致系統的癱瘓。其次，大數據的類型相對較多，既包含有傳統的結構化數據，同時也包含較多的非結構化數據，這些非結構化的數據在進行處理時，對系統的要求更加嚴格，系統分析能力需要進一步的提升。再次，數據的價值非常關鍵，而且存在比較大的隱蔽性，這樣就會導致數據分析能力下降，對于銀行的系統來說，運行壓力會大大上升。

（二）意義

隨著我國商業的發展，銀行原有的數據系統已經不能夠適應社會經濟發展的需求，只有建立更加完善的管理系統，才能夠更好的提升銀行管理質量水平。傳統的數據倉庫在對數據分析要建立在模型基礎之上，而且數據的分析大都是企業自身信息系統中產生的運行數據，這樣的數據一般都具有標準化、結構化的特點。但是當前許多企業的發展需要非機構化的數據支撐，尤其是物聯網、社交網絡和電子商務日益成熟的階段，需要建立更加完善的非結構化的信息系統，幫助企業進行更加全面的數據分析，提升企業的運行效率和管理質量，最終達到企業市場發展的目標。

二、銀行發展的應對策略

隨著大數據時代的到來，銀行要想更好的發展就要轉變原有的發展方式，積極引進先進的信息技術，提升銀行內部的管理質量。尤其是在電子商務和互聯網的發展喜愛，市場的敏感度在不斷上升，大數據在這樣的環境下有著更加明顯的分析優勢。但是如果進入到金融領域就會對其產生比較大的不利影響。因此需要銀行制定出更加科學的應對策略，保證銀行的發展質量水平。當前我國互聯網以及阿里巴巴等已經開始使用大數據庫技術來提供相應的金融服務，比如支付寶、淘寶網等，借助大數據技術來對客戶進行分析，決定是否給企業貸款。在這樣的過程中幾乎不用人工干預，因此可以體現出大數據技術的優越性。

大數據技術能夠為今后銀行的發展提供更加寬闊的平臺，這已經成為金融業發展的必然趨勢。對于銀行來說，他們在機構性數據的處理上技術比較先進，比如客戶的基本身份信息，但是對于客戶的其他信息銀行都不夠了解，比如客戶的性格特征、興趣愛好以及生活習慣等，這樣就會使得銀行信息不全，在貸款時就會產生比較大的風險。同時在傳統的數據分析中，銀行對網頁瀏覽信息以及客戶之間資金往來信息處理上比較困難，進而會因想到整個銀行系統的發展水平。因此需要銀行提升對大數據技術的認識，增強大數據的處理能力，使其在金融市場競爭中獲得更加有利地位。銀行還要加大與電子商務企業的合作，獲得更多的客戶信息，在大數據的分析中得到更多的信息，進而更好的保證客戶需求，提升銀行的服務質量。

在大數據的平臺支持下，銀行的發展還需要加強技術創新，不但完善銀行內部的管理結構，從而更好的滿足銀行發展的需求，降低銀行的發展風險，提升銀行的服務質量。同時在大數據的技術支持下，銀行還能夠掌握更多的客戶信息，改善自身與客戶之間的交互，簡化銀行業務，為銀行的發展帶來更多的機遇。并且在未來的銀行數據分析中更趨向于數據分析的挖掘，為銀行的提供更多的非結構化信息，不斷豐富銀行企業的業務形式，改變銀行的服務水平，最終達到銀行發展的目標。

三、銀行發展面臨挑戰

（一）大數據庫建設

在大數據時代背景下，銀行所面臨的競爭在不斷增多，它不僅僅來自同行業的競爭，同時還來自外部的挑戰，如果銀行企業不能夠找到更加科學的管理方式，最終會影響到銀行在市場競爭中的發展地位。傳統的商業智能、數據倉庫二本能夠對結構化的數據進行存儲，而且操作相對簡單。但是在大數據背景下，以往的數據庫分析能力不能夠滿足銀行數據發展的需求，尤其是在非結構數據不斷增多的情況下，增加了銀行的信息風險，對銀行發展帶來較大的挑戰。除此之外，一些大數據大多數都是類型豐富的碎片化數據，沒有相對固定的模式，分析環境相對較為復雜，給銀行的精細化管理和專業化經營都帶來巨大的挑戰性。

（二）銀行人才培養

信息時代的帶來，大數據背景下的發展模式已經被越來越多的企業和銀行所采納，這樣可以更好的滿足企業的發展，適應社會發展的需求。但是大數據分析和傳統的數據分析存在較大的差別，當前銀行的管理還主要是基于報表數據以及部分數據模型，不能夠描繪出全面的經營結構圖示。通過大數據模式的分析，可以更好的展現出銀行發展方式，提升銀行的數據管理效率。這就需要先進的技術人員，不斷提升銀行內部人員的技術水平，能夠掌握更加先進的信息管理方式，充分利用大數據對銀行信息管理系統進行改造升級，不斷滿足社會經濟發展的需求。

在進行大數據建立時不僅需要技術支撐，還需要人員素質的提升，這樣才可以保證銀行內部的信息處理效率，保證銀行各項數據信息的準確性，為銀行今后的發展提供更多的數據，減少銀行的市場風險。但是銀行人員的素質培養不是一蹴而就的，他需要銀行內部加大對大數據培訓工作的認識，提升員工的大數據管理觀念，掌握更多信息技術，在今后的發展能夠充分發揮自身技術優勢，提升銀行市場發展質量。大數據技術發展給銀行的發展帶來了許多的挑戰，因此需要企業抓住發展的機遇，改變自身的發展模式，衍生出更多的商機，在發展中做出更加科學的方案，加強銀行企業應對市場風險的能力，最終保證銀行的健康發展。

四、大數據在銀行中的應用場景

（一）客戶管理

在大數據的分析中，首先需要建立科學的客戶管理方式，從而保證銀行的客戶信息管理質量。尤其是在當前我國社交網絡的背景下，服務的渠道和方式在不斷增多，以往的銀行數據分析模式已經不能夠適應社會發展的需求，通過建立大數據客戶管理模式，能夠讓銀行在制定發展戰略時從產品的角度出發，結合客戶信息需求，開發出更加適合市場發展的銀行商品，為客戶提供更加完美的銀行服務。在客戶管理的過程中，銀行可以充分利用大數據分析平臺，通過對客戶的社交網絡、電子商務以及終端設備等產生的非結構數據進行分析，從而建立更加全面的客戶信息，針對不同客戶的需求開發出不同的商品，增強銀行服務質量，減少客戶的流失。比如在客戶流失數據分析中，銀行可以借助大數據平臺搜集到客戶的行為信息記錄，并且分析出客戶流失的原因，找到自身服務中存在的問題，及時調整自身的發展路線，減少該類客戶的流失數量，保證銀行的利益。

（二）風險管理

在銀行的市場發展中必然會存在一定的風險，因此需要銀行管理人員建立良好數據風險分析部門，從而更好的滿足銀行市場的發展需求。但是隨著大數據技術平臺的產生，原有的數據分析已經不能夠適應市場風險分析的發展趨勢，需要銀行風險管理人員利用大數據平臺，加強與社會媒體的互動，及時了解金融市場的發展動向，建立更加科學的風險分析數據，為銀行的市場發展奠定良好的環境，降低銀行的發展風險。

（三）營銷管理

銀行在營銷過程中也可以借助大數據平臺，通過對形式多樣的用戶進行數據分析、挖掘，將客戶分為不同的群體，并為其提供更加專業化的服務，提升銀行的信譽形象。同時在這樣的分析中還有助于獲取用戶信息，了解客戶的消費習慣和風險收益偏好等，為客戶打造隔年個性化的產品營銷服務方式，將最適合的產品介紹給用戶，提升銀行的營銷管理質量，保證銀行的營銷精準性，保證客戶對銀行的認可程度。

五、總結

綜上所述，銀行的發展需要大數據技術平臺的支撐，從而為其提供更加良好的環境，增強銀行的市場競爭活力。同時在大數據技術支持下，銀行還可以降低自身的市場風險，掌握更加全面的客戶信息，制定出更加科學的營銷發展方案，提升銀行的市場競爭力，在金融行業中處于更加有利地位。但是在發展過程中也存在一定的挑戰，需要銀行不斷去克服，找到更加適合自身發展的道路。

參考文獻：

[1]吳蓓，劉海光.淺析大數據時代的信息安全[J].計算機光盤軟件與應用，2013（15）：13-14.

第2篇

關鍵詞：銀行數據挖掘；理論分析；典型算法；應用及效用

中圖分類號：TP311.13

銀行是現代經濟的標志，也是現代經濟活動中不可或缺的環節和工具，從銀行誕生應用以來，銀行業就需要處理大量的經營數據，銀行數據記錄手段也經歷了數個階段，從白紙黑字的賬本到計算機信息化時代的銀行數據信息系統，銀行數據業務可以在業務交易流程、數據庫建設、金融風險評估和經營決策分析等方面發揮極其重要的作用。從銀行業本身的發展來看，商業銀行的規模和類型都在逐年豐富，信息化和數字化的銀行業務模式也逐漸成為商業銀行的運行模本；現代銀行更加重視客戶本位思考，通過多樣化的市場需求分析手段，可以為客戶提供極具個性化的銀行業務產品服務，吸引更多的潛在客戶群；同時現代銀行的風險管控意識更強，在市場經濟節奏更快的當今社會，銀行經營決策的風險評估效果決定了現代銀行的經營走向；再者是網絡終端服務和移動終端服務的迅猛發展，銀行交易手段更加豐富，網上銀行、手機銀行、移動證券交易等等電子支付交易方式的發展給現代銀行帶來了新的機遇和挑戰，這一切都需要現代銀行在數據處理分析能力上有新的應對措施。

1 數據挖掘和數據效用理論基礎

數據挖掘的通用定義指的是從現有的大量存儲數據中，采用數據擷取的方式，搜尋出感興趣的、有價值的數據點或數據模塊的數據處理技術。數據挖掘廣泛地應用于商業金融領域，基于既定的商業化分析目標，可以依托于企業內部的金融數據系統進行數據分析，最終獲得需要的商業經營規律和市場發展規律，并且能夠在成熟的數據挖掘模型的支持下與其他分析工具和分析技術相結合，形成商業化的數據挖掘分析系統和分析軟件。數據挖掘的功能需求決定了數據挖掘是一個典型的學科交叉項目，現代銀行受到業務拓展發展的需求，在其數據挖掘技術的運用中廣泛地的結合了數據庫技術、智能學習技術、統計分析技術、模式識別技術、人工智能技術和神經網絡技術，數據挖掘常分為六個技術類別：聚類、分類、估值、預測、相關性分組和關聯規則分析、描述和可視化分析。

對數據資料的重視性促使了現代銀行對數據利用效率的不懈追求，現代化經營模式中，數據已經成為最為重要的無形商品，作為商品的數據資料，其資本性和營利性決定了信息數據的效益最大化，由于數據資料的復制成本低、附加值高且利潤豐厚的特點，數據信息價值理論已經成為數據效用分析的主要理論模式。

2 銀行數據挖掘的應用分析

2.1 數據挖掘在銀行客戶需求分析中的應用

現代銀行針對客戶資料和消費記錄都建立了功能龐大的消費市場數據庫系統，對銀行客戶的個人資料、賬戶信息、交易歷史記錄、業務服務歷史記錄、理財數據和個人理財風險評估等進行了數據庫倉儲式分析，基于成熟的數據倉庫邏輯分析模型，可以對每一個銀行客戶進行多維度消費分析，以交易歷史紀錄為例，交易歷史紀錄作為該分析維度下的分析主鍵字段，在其下端進行次元維度分析，對交易類型、交易金額、消費地點、存貸款交易、電子銀行消費、手機銀行消費、證券消費等進行子健分析，但是也要考慮到不同主鍵之間存在著較大的關聯性，此時可以考慮在客戶數據倉庫分析中建立星形數據模，在關聯數據子健上進行數據溢出處理。在數據挖掘中主要采用的是聚類算法，在對客戶數據進行詳細的數據倉庫建立之后，可以對客戶進行數據特征值標定（如商業價值、交易類型、風險傾向等），以便于進行客戶分類，在用戶細分時，行為特征是主要的特征，自然屬性是輔助的特性。

表1 聚類匯總表

業務類型 紙黃金 基金理財 外匯 個人金融 債券 貸款

業務渠道 柜臺 電話銀行 網上銀漢 手機銀行 自主服務 中間交易

由此可以得到詳細的客戶聚類，例如以年齡段為標準的20-30歲階段用戶（業務類型為紙黃金，業務渠道為網銀和自助服務）、30-40歲階段用戶（業務類型為外匯和金融，業務渠道為柜臺和自助）、40-50歲階段（業務類型為基金債券，業務渠道為柜臺服務）。

基于SQL Server Analysis Services分析工具，在銀行原始交易數據庫中進行聚類分析，選用Microsoft聚類算法對交易日志中的指定頁進行類型搜索，在后處理模塊中可以查看聚類分析結果。聚類算法進行數據挖掘時需要原始數據具有較強的分類性和數據關聯性，才能在數據挖掘中針對特定數據屬性和數據聚類進行分析，并且獲得該屬性在任意聚類中的數據分布情況，由此可以精確的知道特定類型客戶的銀行消費習慣和消費傾向，有助于銀行穩固現有客戶群，吸引潛在客戶群體。

2.2 數據挖掘在銀行決策分析中的應用

銀行經營的各個環節都基本實現了信息化管理，銀行綜合業務系統為其提供了基礎業務操作平臺和統一賬務處理系統平臺，能夠幫助銀行實現有效的資源整合和集中管理。數據挖掘技術的應用能夠全面提升銀行系統的內控管理和風險管控水平，為銀行的內部決策提供有效的數據支撐。

表2 數據挖掘與銀行決策關系

數據源 數據處理 數據存儲 決策分析

交易數據

客戶信息

管理信息

外部信息 數據抽取

數據整合

數據加載 數據倉庫 經營狀況決策分析

數據監控 數據節點1 資產負債決策分析

數據刷新 數據節點2 風險管理決策分析

數據包裝 數據節點3 客戶需求決策分析

數據公布 數據節點4 銀行財務決策分析

為了保障銀行的經營效益、提升業務覆蓋范圍并預防經營風險，銀行需要及時掌握市場動態并且做出經營調整，數據挖掘技術能夠跟蹤分析銀行經營過程中的各個基本要素環節，通過比對分析自身產品的營收現狀、競爭對手的經營現狀，以及對資產負債率、銀行壞賬率和金融產品的銷量，可以及時為決策層提供參考數據。商業銀行的風險管控是其保障經濟效益的關鍵，數據挖掘系統的關鍵性作用體現在對銀行業務的全方位、多角度的可靠性分析和風險評估，基于銀行內部的風險模型參數，在成熟的模式識別技術和智能分析技術的輔助下，可以提前對經營風險進行預判，以減少成本損失為風險數據挖掘模型約束，以保障經營效益最大化為風險決策目標，以調控決策方式為風險決策手段，可以進一步提高銀行的資產質量。財務風險控制中數據挖掘的具體應用如下圖所示：

圖1 數據挖掘在銀行財務決策分析中的應用分析

3 銀行數據挖掘的效用分析

3.1 數據挖掘在銀行風險控制中的效用

風險控制是銀行日常經營活動中的核心內容，通常來看可以分為定性控制和定量控制兩種方式，定性控制的關鍵是建立一套有效的風險控制管理體系，在多流程決策體系的協作下，構成風險管理知識，以非結構化數據的形式保存并流轉使用；定量控制則更看重對經營實時數據的管理效率，建立一個基于客戶需求和市場規律的量化風險控制體系統框架。銀行信用評估體系要求銀行用于信用評級的數據必須具備一定年限和質量標準，對數據樣本量、樣本時效性、業務覆蓋范圍、數據來源都有明確的要求。數據挖掘對于銀行風險控制的關鍵性作用主要體現在對于銀行信用風險控制、銀行市場風險評估和銀行操作風險管理上。

在信用風險控制上，數據挖掘主要是針對信用關鍵指標：違約率、違約損失率、違約暴露和違約期限進行針對性的數據挖掘分析，結合銀行的信用評級動態變化和銀行信用置信度的波動規律，在銀行交易數據庫中采用數據關聯分析方法，對概念分層數據進行多層挖掘，提高數據挖掘的精準度；在對市場風險控制上，數據挖掘技術主要集中在市場風險識別和市場動態分析兩方面，通過分析銀行特征值數據在各種風險環境下的數據概率分布值，可以構建銀行內部的市場風險模型，結合遺傳算法和智能分析，可以針對市場發展規律進行智能風險評估決策；對于市場的偶然和不確定行為，通常數據挖掘會采用預測（predication）、時序分析模式（time-series model），通過遍歷歷史交易數據，能夠對偶然性市場行為進行概念排序，采用模糊分析（fuzzy method）、證據理論（Evidence theory）等方法進行決策分析。

3.2 數據挖掘在銀行產品創新中的效用

產品創新是提升銀行市場競爭力的根本手段，數據挖掘的重要性則體現在數據分析準確性和有效性上，首先是對業務流程效率的數據分析，對于總行、分行、支行和營業網點的銀行結構進行業務處理效能分析，通過實際交易數據和歷史交易數據進行比對分析，可以有效的找出實際業務模式中的最大風險點，設計或優化業務流程，明確錄入、審核、授權各崗位的職責，從而運用創新手段控制流程風險；采用產品規劃的方法指導新產品的設計流程工作，則需要在產品設計理念、產品市場定位、產品競爭優勢分析和產品風險控制上進行數據分析，通過數據挖掘技術可以在銀行內部歷史數據、行業共享數據和商業數據的基礎上進行特征屬性挖掘，并最終為新產品的量化定型提供有效的數據參考，并未新產品的市場價值進行定性和定量預測分析。

4 結束語

信息化時代背景下金融業的供需地位發生巨大轉變，金融數據也從經營資料開始向數據商業化發展?；谠敱M的量化數據系統，現代銀行可以在高效數據分析模型的基礎上對銀行數據進行二次開發，提供數據分析服務。本文通過闡述銀行數據的數據結構，分析了對銀行海量數據進行數據挖掘的主要方法和應用模式，并評估現行銀行數據挖掘方法的有效性和經濟效益價值，為進一步提升銀行數據挖掘的效能提供了新的思路。

參考文獻：

[1]丁劍敏.數據挖掘技術及其在商業銀行中的應用[J].市場周刊?財經論壇，2013（04）.

[2]宓文斌.數據挖掘在銀行信貸業務中的應用[M].上海：上海交通大學，2012.

[3]王佳麗.財務診斷中的數據挖掘運用研究[D].南寧：廣西大學，2012（05）.

第3篇

【關鍵詞】融資融券 市場風險 衡量 檢驗

目前融資融券標的股票達到285只，試點券商數量達到29家。融資融券業務已經成為證券公司的主營業務之一，帶來收益的同時也放大了市場風險。歷史模擬法是衡量金融市場風險的常用方法之一，也是一種基于真實歷史數據測算市場風險的定量方法之一。

一、構建模型

（一）置信水平

一般來說，通常使用的置信水平有三種：90%、95%、99%。置信水應投資者的偏好，其越高，證券的VaR值就越大。但是大多研究表明，過高的VaR值可能影響回測檢驗，因此本文選擇95%作為融資融券的置信水平。

（二）持有期

持有期一般為1天，也可以為1小時、一周，甚至為一月。持有期影響樣本長度，持有期越短越能獲取較多的樣本數據。從巴塞爾委員會角度，持有期過長不利于及早發現問題，持有期過短增加監管負擔。因此，本文選擇一天作為持有期的單位。

（三）樣本長度

根據巴塞爾協議，樣本長度至少為一年（一般為250日）。本文選取了最近兩年的樣本數據。

在融資融券市場風險的衡量中，歷史模擬法的使用流程可以簡單歸納如下：

前臺交易交易數據庫映射：完全估值頭寸：定價方程投資組合分布VaR報告投資組合分布風險因子分布：歷史值非參數模型當前歷史數據當前價格數據。

使用VaR歷史模擬模型衡量融資融券市場風險的優勢：簡便易行，只需收集每天標的股票的收盤價數據；節省了方差矩陣估計的需要，對資產量大、樣本數短的投資組合的收益在時間序列上加總即可；能夠直觀顯示出融資融券的市場風險大小，也能夠直接回溯得到產生值的歷史原因。

二、數據分析

三、實證分析

四、返回檢驗

五、應用分析

上文應用歷史模擬法得出的融資融券市場風險VaR值可以用于融資融券動態保證金的設定中去。動態保證金是相對目前固定保證金制度而言的，有利于避免固定保證金產生的資源浪費，有利于及時控制市場風險。動態保證金比例可以根據融資融券標的股票一段時期內（一般為一年）的VaR值來確定，即VaR絕對值中最大者。

根據計算，2011年8月31日到2012年9月1日，長江證券、海通證券、宏源證券、中國人壽、中信證券VaR值的絕對值中最大者分別為0.042、0.034、0.043、0.030、0.037，則他們的動態保證金比例分別為4.2%、3.4%、4.3%、3.0%和3.7%。如果把這5只融資融券標的股票看成一個投資組合，則投資組合的動態保證金比例為4.3%。

參考文獻

[1]劉曉星.基于VaR的商業銀行風險管理[M].北京：中國社會科學出版社，2007，06：28-36.