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浅谈银行业中数据挖掘的应用

2013-09-10 01:12
　　[关键词][论文关键词]业 数据挖掘 应用
　　[论文摘要]数据挖掘是近年来出现的一种信息技术，在业有着较为广泛的应用。本文从银行业的角度出发，归纳了数据挖掘在银行应用的主要方面，并对数据挖掘在银行具体应用的几个阶段进行了阐述。
　　
　　
　　一、引言
　　数据挖掘（Data Mining）是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据挖掘的重要应用领域。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。
　　
　　二、数据挖掘在银行业应用的主要方面
　　现阶段，数据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。
　　（一）风险
　　数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。可通过构建信用评级模型，评估贷款人或信用卡申请人的风险。一个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户指定信用评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种对于高/低风险的评级或分类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿还的贷款、信用调降报告记录、账户类型、收入水平及其他信息等。
　　对于银行账户的信用评估，可采用直观量化的评分技术。将顾客的海量信息数据以某种权重加以衡量，针对各种目标给出量化的评分。以信用评分为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，来给每项申请的各指标打分，加总得到该申请人的信用评分情况。银行根据信用评分来决定是否接受申请，确定信用额度。过去，信用评分的工作由银行信贷员完成，只考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、资产、负债等。现在应用数据挖掘的方法，可以增加更多的变量，提高模型的精度，满足信用评价的需求。
　　通过数据挖掘，还可以异常的信用卡使用情况，确定极端客户的消费行为。根据历史数据，评定造成信贷风险客户的特征和背景，可能造成风险损失的客户。在对客户的资信和经营预测的基础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，发现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的发生。通过建立信用欺诈模型，帮助银行发现具有潜在欺诈性的事件，开展欺诈侦查分析，预防和控制资金非法流失。
　　（二）客户管理
　　在银行客户管理生命周期的各个阶段，都会用到数据挖掘技术。
　　1．获取客户
　　发现和开拓新客户对任何一家银行来说都至关重要。通过探索性的数据挖掘方法，如自动探测聚类和购物篮分析，可以用来找出客户数据库中的特征，预测对于银行活动的响应率。那些被定为有利的特征可以与新的非客户群进行匹配，以增加营销活动的效果。
　　数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中，可以根据事先设定的标准找到符合条件的客户群，也可以把客户进行聚类分析让其自然分群，通过对客户的服务收入、风险、等相关因素的分析、预测和优化，找到新的可赢利目标客户。
　　2．保留客户
　　通过数据挖掘，在发现流失客户的特征后，银行可以在具有相似特征的客户未流失之前，采取额外增值服务、特殊待遇和激励忠诚度等措施保留客户。比如，使用信用卡损耗模型，可以预测哪些客户将停止使用银行的信用卡，而转用竞争对手的卡，根据数据挖掘结果，银行可以采取措施来保持这些客户的信任。当得出可能流失的客户名单后，可对客户进行关怀访问，争取留住客户。