数据挖掘为光大银行ATM加钞管理添翼(待续)
数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果,撰写成硕士学位论文“浅析贵阳天一国际广场施工过程中的造价控制”。
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论文作者签名: 指导教师签名：摘要：就目前而言，我国经济发展、竞争水平逐渐提升、国际影响力越来越大，这为我国商业银行提供了前所未有的发展机遇,与此同时也提出了严峻的挑战.为了迎合当前市场发展趋势、满足社会广大群体的需求,我国通过宏观手段推行改革，分别从商业银行的经营理念、经营方式还是经营目标的确定等方面入手,这种情况下传统的商业银行经营策略显得过于落后.另外，随着改革开放进程不断推进，我国金融市场、金融体制越来越复杂化，不同国家商业银行驻进中国市场，与我国本土商业银行争夺市场占有率，导致国内金融市场竞争压力越来越大，目前，我国本土商业银行自我提升、合理利用资源已经成为其未来发展进步的关键.在激烈的市场竞争中我国商业银行要想谋求发展就要从根本上进行自我提升，其中最重要的就是提高银行数据处理能力。
数据建模在银行现金配钞中的应用
数据建模在银行现金配钞中的应用作者：洪玮来源：《中国金融电脑》 2017年第6期现金配钞是商业银行现金运营管理中的核心问题之一，涉及自助设备的加钞运营和网点尾箱的现金管理。
科学合理的现金配钞预测有利于降低商业银行的现金备付金占用，提高现金使用效率，在充分保证渠道服务质量的前提下，减少自助设备加钞清机和网点尾箱的现金调拨频次，全面降低现金运营管理成本。
自助设备和网点柜面是目前商业银行最主要的两种现金交易渠道，其中自助取款机（以下简称“ATM”）对应“净付出”模式，而存取款循环一体机（以下简称“CRS”）和网点柜面则对应了“收付循环”模式。
深圳市紫金支点技术股份有限公司研发的大数据分析平台针对这两种典型的现金出纳模式，分别基于历史收付交易数据构建相应的配钞预测模型，解决了对预期现金周期内自助设备加钞和网点尾箱现金配额的预测问题，在实际应用中取得良好的效果。
1. 现金配钞的难点与应对由于自助设备和网点柜面的现金付出量和收入量本身是不确定的，受到地区环境、人口密度、季节周期等诸多复杂因素的共同影响，很难对各影响因子进行有效选择，并对各因子的影响权重进行量化分析。
尤其对于开通循环功能的存取款一体机和网点柜面，其现金周期内的配钞需求量与现金付出量之间并非简单地成线性关系，这使得对这一类现金交易渠道的配钞预测更加困难。
但是无论有多少作用因子，以及它们之间是如何相互作用的，最终导致现金付出量、收入量和净付出量在适当的时间粒度上所组成的时间序列总能够表现出一定的趋势性、周期性和季节性。
于是，平台通过采用时间序列建模技术，对自助设备和网点柜面的历史现金交易量进行分析和预测，将自变量选择、多重共线性等造成的困难转化为“黑盒”加以规避和处理。
2. 时间序列预测模型无论是自助设备还是网点柜面，它们的现金付出量、收入量及净付出量，都是一种较为复杂的时间序列，包含线性时间趋势和季节波动两个分量。
时间序列分析是一种根据系统观测得到的在时间维度上的序列数据，通过曲线拟合和参数估计（如非线性最小二乘法）来建立数学模型的理论和方法。
银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现_随笔
《银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现》读书随笔目录一、内容简述 (2)1.1 本书背景与目的 (2)1.2 AI在银行业的应用趋势 (3)二、银行业务场景与AI技术概述 (5)2.1 银行业务场景分类 (6)2.2 AI技术概览 (7)三、典型业务场景的AI解决方案 (9)3.1 客户服务与营销 (10)3.1.1 智能客服 (12)3.1.2 个性化推荐系统 (13)3.2 风险管理 (14)3.2.1 欺诈检测与预防 (15)3.2.2 信用评分模型 (17)3.3 内部运营与管理 (18)3.3.1 智能审核流程 (19)3.3.2 数据分析与挖掘 (21)四、案例实现与经验分享 (22)4.1 案例一 (24)4.1.1 项目背景与目标 (25)4.1.2 实施过程与挑战 (26)4.1.3 最终成果与效益 (27)4.2 案例二 (29)4.2.1 项目背景与目标 (30)4.2.2 技术选型与实现 (31)4.2.3 性能与优化策略 (33)4.3 案例三 (35)4.3.1 项目背景与目标 (36)4.3.2 技术架构与实现 (37)4.3.3 效果评估与改进方向 (39)五、总结与展望 (40)5.1 本书总结 (41)5.2 行业发展趋势与展望 (43)一、内容简述在数字化浪潮席卷全球的今天，银行业正经历着前所未有的变革。
人工智能（AI）技术的应用已成为推动银行业转型升级的关键力量。
《银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现》为我们深入剖析了银行业AI项目的实战历程，通过典型的业务场景案例，展示了AI技术如何为银行带来前所未有的效率和竞争优势。
本书内容丰富，涵盖了从AI技术基础到实际应用的全方位知识。
作者通过生动的语言和详实的案例，将复杂的AI算法和技术原理娓娓道来，使得非专业的读者也能轻松理解并掌握相关知识。
书中还结合了大量银行的实际业务场景，让我们能够更直观地看到AI技术在银行业的具体应用和价值。
数据挖掘技术在移动客户管理中的应用
数据挖掘技术在移动客户管理中的应用
母中旭
【期刊名称】《农业网络信息》
【年(卷),期】2007(000)005
【摘要】文章介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在移动客户管理中的应用,并以客户流失分析作为实例,描述了数据挖掘的整个应用过程,最后对国内数据挖掘应用现状进行了分析.
【总页数】3页(P196-198)
【作者】母中旭
【作者单位】四川信息职业技术学院,四川,广元,628017
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
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1.企业营销决策中数据挖掘技术的应用与探索——论计算机应用在管理中的作用[J], 王学军;何杏玉;李杰
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3.手机移动客户端“媒子”在研究生教育管理中的应用 [J], 刘岩
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夯实数据挖掘能力,赋能智能营销--中国光大银行零售智能营销建设和
——中国光大银行零售智能营销建设和应用实践中国光大银行信息科技部副总经理 邵理煜当前，金融业正进入以“新技术、新模式、新业态”为核心特征的新金融时代，以大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网等新一代信息技术为核心的金融科夯实数据挖掘能力，赋能智能营销中国光大银行信息科技部副总经理 邵理煜技正引导行业转型升级，不断强化金融服务能力。
2019年8月，中国人民银行印发《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021 年）》，强调要合理运用金融科技手段丰富服务渠道、完善产品供给、降低服务成本、优化融资服务，实现金融服务提质增效。
近年来，随着金融科技发展，商业银行的零售客户营销模式经历了从网点一线人员的关系式营销到分行运用客户标签的经验式营销，再到向数据驱动的智能营销发展。
2019年，光大银行零售客户突破1亿户大关，探索智慧零售新模式成为重要课题。
围绕“打造一流财富管理银行”的战略愿景，依托“一个大脑、两大平台、三项能力”的金融科技支撑体系，以“构建数据能力，深挖数据价值，赋能业务转型”为目标，通过大数据、人工智能、机器学习等新技术赋能智能营销，开辟了业务与科技深度融合的全新天地。
光大银行信息科技部和零售业务部建立柔性敏捷机制，夯实数据挖掘能力，以机器学习技术为核心构建零售客户智慧经营数据挖掘模型体系，基于模型计算结果生成客户洞察标签和营销线索，部署到客户运营和营销前台，应用于客户精准营销和个性化推荐两大场景，引领客户营销模式向数据驱动转变，提高零售客户价值挖潜及综合经营能力，提升客户体验和客户贡献。
一、主动变革数据挖掘服务模式，建立柔性敏捷机制，快速响应市场变化1.打破部门壁垒，组建敏捷柔性团队，联合推动零售智能营销的建设和应用数据挖掘是典型的技术和应用密切结合的领域，为了将数据挖掘技术在零售客户经营领域落地转化为业务成果，信息科技部与零售业务部联合组建“智能营销”柔性团队（如图1所示），打破部门壁垒，贯通前、中、后台，实现科技人员、业务人员和营销人员共建团队、协同推动零售智能营销的建设和应用。
科技助力光大银行数字化转型发展
科技助力光大银行数字化转型发展☐ 本刊记者 彭惠新近年来，大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴技术迅速渗透到金融领域，提升了金融机构的服务能力，扩展了金融服务的覆盖范围，实现了业务流程的优化和升级。
可以说，金融与科技的融合已是大势所趋。
近日，光大银行副行长李杰在第167场银行业例行新闻发布会上介绍了光大银行利用金融科技进行数字化转型的实践。
“光大银行数字化转型的最终目标是为客户提供智慧服务，以金融科技应用为契机，打造‘金融+生活’体系，提升综合金融服务能力。
”李杰如是说。
中国光大银行副行长 李杰特别关注第167场银行业例行发布会现场业发展。
李杰向记者介绍了光大银行小微企业在线融资服务的一个经典案例：2017年5月，光大银行与国家粮食局粮食交易协调中心（以下简称“国粮中心”）合作，以小微企业在线融资系统为依托，为国家粮食电子交易平台上的小微企业提供融资服务。
“小微企业融资审批和放款全部实现自动化，融资办理周期从5个工作日缩短到‘秒’级，让小微企业真正体会到融资易、融资快、成本低的优质、便捷、安全的金融服务。
”李杰不无自豪地说。
截至2018年5月底，国粮中心项目下累计开户300多户，累计放款16亿元，为国粮中心下辖的30个省市地区市场近3万名交易会员提供资金结算服务，累计处理交易流水金额达3000多亿元。
探索“金融+生活”场景，重构服务模式随着移动互联网的发展和智能手机的普及，客户在生活场景中对于金融服务的需求越来越大，金融与生活之间的界限变得越来越模糊。
光大银行以“一扇门两朵云”为基础，标准化对外服务接口，深入探索“金融+生活”场景发展模式，通过深化与第三方机构的合作，不断扩大银行基础金融服务范围和规模。
一方面，建设面向互联网金融的直销银行，以B2B2C模式为突破口，搭建融资、理财、出国、保证金等七大业务场景，构建以账户管理、产品管理、商户管理、运维管理等模块为主的业务综合管理后台，与京东金融、百度钱包、连连支付公司、昆明公交卡公司等机构在电子账户输出、货币基金销售、代售基金产品、网络贷款等业务领域开展合作。
《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》随笔
《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》阅读札记目录一、内容概括 (2)1.1 机器学习的发展与应用 (2)1.2 统计学习的概念与重要性 (4)二、数据挖掘 (5)2.1 数据挖掘的定义与过程 (6)2.2 常用数据挖掘方法与技术 (8)2.2.1 分类与聚类 (10)2.2.2 关联规则挖掘 (11)2.2.3 回归与异常检测 (13)2.3 数据挖掘的应用领域 (13)2.3.1 市场营销 (15)2.3.2 医疗诊断 (16)2.3.3 金融风险预测 (17)三、推断 (18)3.1 推断的基本概念与原理 (19)3.2 常用推断方法与技术 (20)3.2.1 参数估计 (22)3.2.2 置信区间 (22)3.2.3 假设检验 (23)3.3 推断的应用领域 (24)3.3.1 经济学研究 (26)3.3.2 社会科学研究 (27)3.3.3 工程质量控制 (28)四、预测 (30)4.1 预测的基本概念与原理 (31)4.2 常用预测方法与技术 (33)4.2.1 时间序列分析 (34)4.2.2 机器学习中的预测模型 (35)4.3 预测的应用领域 (37)4.3.1 金融市场预测 (38)4.3.2 医疗健康预测 (40)4.3.3 交通流量预测 (41)五、总结与展望 (43)5.1 本书内容总结 (44)5.2 未来发展趋势与挑战 (45)一、内容概括《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》是一本介绍统计学习基础概念和方法的书籍，旨在帮助读者理解机器学习的基本原理和应用。
本书共分为四个部分，分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
在监督学习部分，作者首先介绍了基本的回归和分类问题，然后讨论了核方法、决策树、支持向量机等常用算法。
在无监督学习部分，作者介绍了聚类、降维等基本概念和算法。
在半监督学习部分，作者讨论了半监督学习的基本思想和应用场景，并介绍了一些常用的半监督学习算法。
大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用
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数 据挖掘工具 比较分析
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三 、数 据 挖 掘 技 术在 银行 中 的应 用
（ 一 ） 贷 款 方进 行 信 用风 险评 估 应 用
二 、数据挖掘技术 （ 一 ） 数 据 挖 掘 概 述 １ ．数据挖掘技术应用步骤 数据挖掘实际上就是在海量数据 中利用各种分析工具来发 现数据之 问 的关 系和模型 的过程 ，预测数据关系和模型 ，以便 于可 以很好 的找到 潜 在 的数 据 关 系 ，发 现 被 忽 视 的 原 因 。因 此 ，是 目前 解 决 数 据 爆 炸 的 有 效方式 ，被称作 Ｋ ＤＤ 。数据挖掘属于反复的过程 ，主要包括 以下步骤 ： 第一 ，定义 问题 和分析 主题 。在挖掘数据的时候 ，需要分 析应用领 域 ，主要包括应用 目标和知识 。定义 问题可 以适 当的充分 了解实际情 况 ，熟悉背景 以及用户需求 ，不能定义缺少背景 的知识 。在确 定用户实 际需求 以后 ，需要评估历史 数据 ，利用 数据挖 掘来不断满 足用户 需求 ， 然后制定合理 的数据挖掘计划 。 第二 ，准备数据 。数据挖掘需要处理 的数据不但具有大 量数据 ，还 会存在一些冗余数据 和噪音数据 以及不完整数据 。准备数据 主要包括数 据清 理、集 成 数据 、选 择数 据 、变换 数 据 、归约 数 据 以及 数据 质 量 分析 。 第三 ，建立模型 。主要就是通过 已知知识和数据建立模 型 ，能够有 效 的分析和描述知识 和数据 ，可 以在未知数据 中进行应用 。建 模实际上 就是把一般规律 、相关经验形成抽象 的分析模型 ，挖掘数据就 是依据模 型分 析 、处 理 、预 测 数 据 的过 程 。 第四， 评估模式 。评估模式 主要就是通过知识来体 现用 户需求 ，然 后优化 挖掘数 据过程 中的数据 ，直 到符合规范 。 ２ ．数据挖掘技术算法 数据挖掘技术算法实 际上具体实现数据挖掘方法 ，主要包 括模型表 示 、模 型评价标准 以及发现方法三部分 。数据挖掘技术算法 主要包括决 策树 、遗传算 法、ｌ 近邻算法、神经 网络 等。具有最 佳搜索 空间 的方
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２ ０ １ ３ １ １ ／ 中 国 金 融 电 脑 ８ ９
Ｔ Ｓ Ｐ加钞线路优化软件能够帮助银行提 高清机管理 测值来反映有关 因素对预测 目标 的影响和作用 ，不受模
能力 ，改善分行对 自助设备的管理和维护 ，主旨目标是 ：
型变量相互独立的假设条件约束 ，将一般回归测试方法
①减少 自助设备的现金剩余量 ；②减少 自助设备的加钞 中由于 自变量选择、 多重共线性等造成的困难转化为 “ 黑
优化 加钞路线来提高 Ａ Ｔ Ｍ 的运营效 率 ，全面降低银行 的理论和方法 。自助设备在每个加钞周期 内现金需求量
Ａ Ｔ Ｍ 加钞 运 营成 本 。
一
的集合是一个典型的时间序列 ，因此 ，在系统中 ，应用 Ａ Ｒ ＭＡ时间序列模型 ，通过时间序列变量的 自身历史观
、
系统 方案 概 述
金额 ；③降低加钞成本 （ 人员及车辆 成本 ）；④提高设 盒” 加以消除 ， 在实际生产应用中取得了良好的预测效果。
备服务率 （ 降低缺钞率 、钞满率及模块故障率 ）。 （ ３） 基于 Ｔ Ｓ Ｐ ＆ Ａ Ｃ Ｏ加钞路径规划模 型 ：需要 加
根据优先度 策略筛选 出加钞设备 ，利用 Ａ Ｒ ＭＡ时 钞的设备分布在不 同的物理 网点 ，传统的方式需要依靠 间序列模型预测出加钞金额 ，运用 Ｋ — ＭＥ Ａ Ｎ Ｓ算法对设 管理员熟悉设备及其 网点所在 的地理位置和押运车司机 备网点进行智能分组 ， 再基于 Ａ Ｃ Ｏ算法规划行车路线 ，
天 然 的 优 势 。然 而 ，随 着 Ａ Ｔ Ｍ 数 量 的增 加 和 布 放 范 围 机周期等因素 ，量化为可配置 的参数权重 ，计算设备的
的扩大 ，传统依赖于人工经验的加钞规划 已显得力不从 加钞优先度分值并排序 ，在车辆 、人员等约束条件下 ， 心 ，急需一套科学 的加钞规划解决方 案来辅助加钞管理 筛选 出加钞设备列表 ，旨在为管理员筛选加钞设备提供
以此 制 定 出一个 科 学合 理 的 加钞 计 划 。 二 数 据挖 掘 模型
的驾驶经验来决定加钞的分组和行车路线 ，具有较高的
主观性 ，且随着近些年来城市建设和银行 自助业务的发
展 ，设备的数量同步扩容 ，分布也愈加广阔 ，如何有效
围绕加钞规划流程 ，Ｔ Ｓ Ｐ加钞线路优化软件应用优 合理地分配加钞任 务并规划行车路径 ， 显得愈加重要 。 先 度策 略 、 Ａ Ｒ ＭＡ时间序 列模 型 、Ｋ — ＭＥ Ａ ＮＳ 和 Ａ Ｃ Ｏ 本 系统将 加钞路径优化 问题 抽象为 Ｔ Ｓ Ｐ问题 ，运用改 ＭＥ Ａ Ｎ Ｓ算 法实现在车辆和任 务时间约束条件 等算法模型解决了加钞设备选 择 、加钞金额预测和加钞 进的 Ｋ—
人员更加合理 、高效地选择加钞设备 、预测加钞金 额 、
规 划加 钞分 组 和行 车 路 线 。
科学指导 ，Biblioteka 而提高现金管理水平 ，节约加钞成本。
（ ２ ） Ａ Ｒ ＭＡ时间序列金额预 测模型 ：时间序列分
中国光大银行 Ｔ Ｓ Ｐ加钞线路优化软件便是在这样的 析是根据系统观测得到的时间序列数据 ，通过曲线拟合 需求背景下应运而生 ，通过建立科学合理 的加钞计划 ， 和参数估 计 （ 如非线性最 ｄ ＂ － － ２ 乘法 ）来建立数学模 型
数据挖掘为光大银行Ａ Ｔ Ｍ加钞管理添翼 （ 待续）
中国光大银 行股份有 限公司 沈 浩峰 深圳市 紫金支点 技术股份有 限公司 杨 涛
随着经济发展和客户对金融服务质量要求的提升 ， 要不需要 ，只要周期到了，一并加钞 。②人工通过交易
银行业 的竞争 最终将体现在金融服 务的竞争 。Ａ Ｔ Ｍ 以 监控系统发现需要加钞的设备 ，加钞范围较为精确 ，但 其便利性在延伸银行服 务能力 、弥补网点不足方面具有 所需人为干预度较高 。本 系统考虑设备缺钞 、满钞 、清
网点智能分组及路径规划这三个重要 的问题 。
下的加钞智能分组 ，并运用 Ａ Ｃ Ｏ算法实现对每个分组
（ １ ） 基于优先 度策略设备筛选模型 ：选择加钞 设 内的加 钞路径 的规划 ，为管理 员分配加钞分 组和规划 备是加钞管理 中遇 到的首要问题 ，传统的方法主要有两 加钞路 径提供科 学指导 ，从而提 高加钞管理 水平 ，节