大数据时代：银行如何玩转数据挖掘.pdf

大数据时代：银行如何玩转数据挖掘 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、数据挖掘在银行业主要应用在银行业哪些方面 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。 为留住老客户，防止客户流失，就必须了解客户的需求。数据挖掘，可以识别导致客户转移的关联 因子，用模式找出当前客户中相似的可能转移者，通过孤立点分析法可以发现客户的异常行为，从 而使银行避免不必要的客户流失。数据挖掘工具，还可以对大量的客户资料进行分析，建立数据 模型，确定客户的交易习惯、交易额度和交易频率，分析客户对某个产品的忠诚程度、持久性等， 从而为他们提供个性化定制服务，以提高客户忠诚度。 3.优化客户服务 银行业竞争日益激烈，客户服务的质量是关系到银行发展的重要因素。客户是一个可能根据年费、 服务、优惠条件等因素而不断流动的团体，为客户提供优质和个性化的服务，是取得客户信任的重 要手段。根据二八原则，银行业 20% 的客户创造了 80% 的价值，要对这 20% 的客户实施最优质的 服务，前提是发现这 20% 的重点客户。重点客户的发现通常是由一系列的数据挖掘来实现的。如通 过分析客户对产品的应用频率、持续性等指标来判别客户的忠诚度，通过交易数据的详细分析来鉴 别哪些是银行希望保持的客户。找到重点客户后，银行就能为客户提供有针对性的服务。 三、数据挖掘在银行业的具体应用 数据挖掘技术在银行业中的应用，其中一个重