銀行業中數據挖掘應用范文
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[論文摘要]數據挖掘是近年來出現的一種信息技術，在金融業有著較為廣泛的應用。本文從銀行業的角度出發，歸納了數據挖掘在銀行應用的主要方面，并對數據挖掘在銀行具體應用的幾個階段進行了闡述。
一、引言
數據挖掘（DataMining）是一種新的商業信息處理技術，產生于20世紀80年代的美國，首先應用在金融、電信等領域，主要特點是對大量數據進行抽取、轉換、分析和模型化處理，從中提取出有助于商業決策的關鍵性數據。銀行信息化的迅速發展，產生了大量的業務數據。從海量數據中提取出有價值的信息，為銀行的商業決策服務，是數據挖掘的重要應用領域。匯豐、花旗和瑞士銀行是數據挖掘技術應用的先行者。如今，數據挖掘已在銀行業有了廣泛深入的應用。
二、數據挖掘在銀行業應用的主要方面
現階段，數據挖掘在銀行業中的應用，主要可分為以下幾個方面。
（一）風險管理
數據挖掘在銀行業的重要應用之一是風險管理，如信用風險評估。可通過構建信用評級模型，評估貸款申請人或信用卡申請人的風險。一個進行信用風險評估的解決方案，能對銀行數據庫中所有的賬戶指定信用評級標準，用若干數據庫查詢就可以得出信用風險的列表。這種對于高/低風險的評級或分類，是基于每個客戶的賬戶特征，如尚未償還的貸款、信用調降報告歷史記錄、賬戶類型、收入水平及其他信息等。
對于銀行賬戶的信用評估，可采用直觀量化的評分技術。將顧客的海量信息數據以某種權重加以衡量，針對各種目標給出量化的評分。以信用評分為例，通過由數據挖掘模型確定的權重，來給每項申請的各指標打分，加總得到該申請人的信用評分情況。銀行根據信用評分來決定是否接受申請，確定信用額度。過去，信用評分的工作由銀行信貸員完成，只考慮幾個經過測試的變量，如就業情況、收入、年齡、資產、負債等。現在應用數據挖掘的方法，可以增加更多的變量，提高模型的精度，滿足信用評價的需求。
通過數據挖掘，還可以偵查異常的信用卡使用情況，確定極端客戶的消費行為。根據歷史統計數據，評定造成信貸風險客戶的特征和背景，預防可能造成風險損失的客戶。在對客戶的資信調查和經營預測的基礎上，運用系統的方法對信貸風險的類型和原因進行識別、估測，發現引起貸款風險的誘導因素，有效地控制和降低信貸風險的發生。通過建立信用欺詐模型，幫助銀行發現具有潛在欺詐性的事件，開展欺詐偵查分析，預防和控制資金非法流失。
（二）客戶管理
在銀行客戶管理生命周期的各個階段，都會用到數據挖掘技術。
1．獲取客戶
發現和開拓新客戶對任何一家銀行來說都至關重要。通過探索性的數據挖掘方法，如自動探測聚類和購物籃分析，可以用來找出客戶數據庫中的特征，預測對于銀行營銷活動的響應率。那些被定為有利的特征可以與新的非客戶群進行匹配，以增加營銷活動的效果。
數據挖掘還可從銀行數據庫存儲的客戶信息中，可以根據事先設定的標準找到符合條件的客戶群，也可以把客戶進行聚類分析讓其自然分群，通過對客戶的服務收入、風險、成本等相關因素的分析、預測和優化，找到新的可贏利目標客戶。
2．保留客戶
通過數據挖掘，在發現流失客戶的特征后，銀行可以在具有相似特征的客戶未流失之前，采取額外增值服務、特殊待遇和激勵忠誠度等措施保留客戶。比如，使用信用卡損耗模型，可以預測哪些客戶將停止使用銀行的信用卡，而轉用競爭對手的卡，根據數據挖掘結果，銀行可以采取措施來保持這些客戶的信任。當得出可能流失的客戶名單后，可對客戶進行關懷訪問，爭取留住客戶。
銀行為留住老客戶，防止客戶流失，就必須了解客戶的需求。數據挖掘，可以識別導致客戶轉移的關聯因子，用模式找出當前客戶中相似的可能轉移者，通過孤立點分析法可以發現客戶的異常行為，從而使銀行避免不必要的客戶流失。數據挖掘工具，還可以對大量的客戶資料進行分析，建立數據模型，確定客戶的交易習慣、交易額度和交易頻率，分析客戶對某個產品的忠誠程度、持久性等，從而為他們提供個性化定制服務，以提高客戶忠誠度。
3．優化客戶服務
銀行業競爭日益激烈，客戶服務的質量是關系到銀行發展的重要因素。客戶是一個可能根據年費、服務、優惠條件等因素而不斷流動的團體，為客戶提供優質和個性化的服務，是取得客戶信任的重要手段。根據二八原則，銀行業20％的客戶創造了80％的價值，要對這20％的客戶實施最優質的服務，前提是發現這20％的重點客戶。重點客戶的發現通常是由一系列的數據挖掘來實現的。如通過分析客戶對產品的應用頻率、持續性等指標來判別客戶的忠誠度，通過交易數據的詳細分析來鑒別哪些是銀行希望保持的客戶。找到重點客戶后，銀行就能為客戶提供有針對性的服務。
三、數據挖掘在銀行業的具體應用
數據挖掘技術在銀行業中的應用，其中一個重要前提條件是，必須建立一個統一的中央客戶數據庫，以提高客戶信息的分析能力。分析開始時，從數據庫中收集與客戶有關的所有信息、交易記錄，進行建模，對數據進行分析，對客戶將來的行為進行預測。具體應用分為五個階段：
（一）加載客戶賬號信息。這一階段，主要是進行數據清理，消除現有業務系統中有關客戶賬戶數據不一致的現象，將其整合到中央市場客戶信息庫。銀行各業務部門對客戶有統一的視圖，可以進行相關的客戶分析，如客戶人數，客戶分類，基本需求等。
（二）加載客戶交易信息階段。這一階段主要是把客戶與銀行分銷渠道的所有歷史交易數據，包括柜臺，ATM，信用卡，匯款，轉賬等，加載到中央市場客戶信息庫。這一階段完成后，銀行可以分析客戶使用分銷渠道的情況和分銷渠道的容量，了解客戶，渠道，服務三者之間的關系。
（三）模型評測。這是為客戶的每一個賬號建立利潤評測模型，需要收入和成本的確定金額，因此需要加載會計系統的財務數據到中央數據庫。這一階段完成后，銀行可以從組織，用戶和產品三個方面分析利潤貢獻度。如銀行可以依客戶的利潤貢獻度安排合適的分銷渠道，模擬和預測新產品對銀行的利潤貢獻度等。
（四）優化客戶關系。銀行應該掌握客戶在生活、職業等方面的行為變化及外部環境的變化，抓住推銷新產品和服務的時機。這需要將賬號每天發生的交易明細數據，定時加載到中央數據倉庫，核對客戶行為的變化。如有變化，銀行則利用客戶的購買傾向模型，渠道喜好模型，利潤貢獻模型，信用和風險評測模型等，主動與客戶取得聯系。
（五）風險評估管理。銀行風險管理的對象主要是與資產和負債有關的風險，因此與資產負債有關的業務系統的交易數據要加載到中央數據倉庫；然后，銀行應按照不同的期間，分析和計算利率敏感性資產和負債之間的缺口，知道銀行在不同期間資本比率、資產負債結構、資金情況和凈利息收入的變化。
四、結語
目前，銀行業已逐步走向個性化服務和科學決策階段，數據挖掘具有強大的信息處理和分析能力，可以為銀行提供科學的決策依據和技術支持。在經濟全球化的今天，只有順應知識經濟時代的潮流，充分利用數據挖掘等現代科學技術，才能更好地促進銀行業持續、健康的發展。
