数据挖掘技术在商业银行经营和决策中的应用研究
用数据挖掘实现决策支持
科技信息
０计算机与信息技术 ０
Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ Ｉ Ｆ ＭＡ Ｉ Ｃ Ｅ Ｃ ＯＲ Ｔ ＯＮ Ｎ
２０ ０６年
第 １ 期 １
用数据挖掘实现决策支持
李 晔 明 （ 广州市商业银行科技部 广东 广州 ５ 不断发展 ， 银行之 问的竞争 更加激烈 ， 科技 为能够更好 的对经营提供服 务就必须转变思路 ， 从传统的业务 支持模式 转 变为决笨支持模 式， 经营的关注点从产品转移的客户。作为银行 采说 ， 把 大量 的历 史业务数 据是 一个巨大的资源库 ， 这些资源可以为经营决
策提 供 数 据 基 础 。 而数 据 挖 掘 技 术 为如 何 利 用这 些 数 据 提供 了解 决 方 掌 。
关 键 词 ： 策 支持 ； 据 挖掘 决 数
通过挖掘找到流失的客 我国金融业的科技建设 ， 伴随着我 国改革开发 的步伐和金融体制 详细分 析来 鉴别哪些是银行希望保持 的客 户； 就 改革的深入发展 ， 经过“ 五” 六 时期 的准备 、七五 ” “ 时期的基础建设 和 户的共同特征， 可以在那些具有相似特征 的客户还未流失之 前进行 “ 五 ” 间 的 大 规模 建 设 ． 国 主要 金 融 行 业 已基 本 完成 了基 础 的科 针 对 性 地 弥 补 。 八 期 我 ３ 客户行 为分析 ． 技建设 。 侗 是 长期 以 来 我 国 金 融企 业 的 科 技 建 设 一 直 是 朝 着 业 务 支 持 的 找到重点客户之 后 ， 可对其进行 客户 行为分析 ， 发现客户 的行 为 方 向在发展 ， 也就是说 先有 了业 务品种 ， 再进行科技支持。 经过 几年 偏好 ． 为客户度身定制特色服务。客户行 为分析叉分 为整体行 为分析 的经 营。 企业已经积累 了大 量的业务数据 。 些数据反映 了金 融客户 和群 体 行 为 分 析 整 体 行 为 分 析 用 来 发 现 企 业 现 有 客 户 的 行为 规 律 。 这 企业可以制定相 应的市场 的所有业务往来动作 ， 可以让我们充分 的了解 客户的情 况。如果还是 通过对客户的理解 和客户行为规律的发现 ， 只以业 务支持的方式发展科技 ． 那么对 已有 的数据将是很大的浪费。 策略 随 着 中 国进 入 后 ＷＴ Ｏ时 期 ．金 融 服 务 业 对 外 开 放 的 进 程 将 逐 步 ４业 务 关联 分 析 ． 加 快 。对 于 我 国 处 于 发展 中 的 相对 优 质 的金 融体 系来 说 。 险 与 机 遇 风 通过关联分析 可找 出数据库中隐藏的关联网 ， 利用银行存储 的大 并存 ， 险 大 于机 遇 。 为 了在 激 烈 的 竞争 中 防 止金 融 危机 并 取 得 领 先 量的客户交易信息， 风 可对 客户 的收入水平 、 消费习惯 、 购买物 种等指标 地位 。 中国商业银行系统面临的五个 战略性 为题是 ： 客户至上 、 风险防 进行挖掘分析 。 找出客户的潜在需求 ； 通过挖掘对公客户信息 。 银行可 与厂商 联手 ， 在掌握消费 者需求 的 范、 管理集 中、 接轨 国际和面向未来。我们认 为 。 本土银行业的核心竞 以作 为厂商 和消费者之间的 中介 ， 发 更 争 力应该体现为对客户关系的理解 和客户资源 的掌握上的优势 。 如何 基 础 上 ． 展 中 间 业务 。 好 的为 客 户 服 务 。 更好 的掌摁客户资源呢？ 那么就要需用到现有的大量的历史业务数据 ５优 化 资 源 配置 ． 低 经 蕾 风 脸 ， 降 了 通过借鉴发达国家和地区商业 银行 的成功经验 ， 把现有的数据建 通过分析 客户的帐户分布状况 、 账面金额 、 对不 同银行 产品的利 设 数 据 仓 库 。应用 数 据 挖 掘 。推 行 Ｃ Ｍ （ ｕｔｍ ｒＲ ｌｔ ｎｈｐ 用 、 Ｒ Ｃ ｓ ｅ ｅａｉ ｓｉ ｏ ｏ 资金 流动等情况 。 可以挖 掘分析金融网络的利用率 、 效率和客户行 Ｍａａｅ ｅｔ客 户 关 系 管 理 ） 体 化 ． 立 客 户 信 息 的 分 析 、 理 决 策 为。 如分析每天的现金流人 、 ｎｇ ｍ ｎ， 一 建 管 例 流出状况以及引起变化 的原 因． 以便及 和业 务支持 的完整体系 ． 贯彻“ 客户至上” 的观念并提供更加个性化的 时诃动 资金 。 更好的安排 网点服务和资金头寸管理。同时还可以发现 服务 ； 采用战略管理 系统 以加强“ 风险防范” 全面提 升中国商业银行 ． 些 异常行为 ， 防止金融犯罪的经营风险 。 竞争 力 ， 以迎 接 加 人 世 贸 而 带 来 的 挑 战 和 防 范 金融 风 险 。 ６ 自动 预 测 趋势 和 行 为 ． 金 融产 业 发 展 到 今 天 ． 融 企 业 的 竞 争 环 境 发 生 了天 翻 地 覆 的变 金 数据挖掘 自动在大型的数据库 中寻找预测性信息 ， 以往需要进行 化， 逐渐 由过去 的以产品和服务为中心 。 转变为以客户为中心 。 客户 ｌ 大量手 工分析 的问题如今可以迅速直接 由数据本身得出结论 。 关 一个典 系管 理 （ Ｒ 逐渐 成 为注 目的焦 点 Ｃ Ｍ） 型的例 子是市场预测问题 ， 数据挖掘使用过去有关营销数据来寻找未 客 户 关 系 管 理 耍 解 决 ３个 基 本 问 题 ， 如 何 得 到 客 户 ． 何 留住 来投资 中回报最大的用户 ， 即 如 其他可预测的问题包括预报破产 以及认 定 客户和如何极大化客户价值 。Ｃ Ｍ 的指导思想就是对客户进行系统 对 指 定 事 件 最 可 能 作 出 反应 的群 体 。 Ｒ 化的动 态研究 ， 从传统的 以产品为中心的观念转变到现在的 以客户为 根据美 国 ＭＥ Ａ集团 的调查 ， 据挖 掘技术在美 国金 融业 、 Ｔ 数 制造 中心的观念 。 以便改进对客户的服务水平 ， 提高客户的忠诚度 ， 因此 业 、 并 商贸业以及社会服务等方 面都 得到广泛的应用 。 已经采 用数据仓 为企业 带来 更多的利润。 现代的以客户为中心的解决方案是设置集 中 库及数据挖掘技术的企业的投资回报率均在 柏 ％以上 ， 部分企业高达 的 客 户 数 据 和 服 务 中心 ， 过 产 品 分 版 本 和 组 合 以 及 差 别 定 价 ， 以 每 年 ６０ 通 可 ０ ％。 实 现 一 对 一 的 个性 化 服 务 和 收 费 策 略 。 这 就 要 求 ＣＲ 系 统 要 能 够 有 Ｍ 美 国第一银行应用数据挖掘技术实现 业务快速发展 的案例 ， 中 对 效地 获取客户的各种信息 ， 识别所有客户 与银行间的 中介关 系 ． 并且 国银行业县有相当的参考价值 。作为世界上最大的 ＶＩＡ信 用卡发卡 Ｓ 了解 客户与银行之间进行的所有交互操 作 ； 同时对客户的行为方式进 行 ， 拥有超过 ５０ ６ ０万信用 卡用户 的美国第一银行 的核心理念是“ 成为 行深入分析 ， 寻找其 中的规律 ． 客户提 供个性化服务 的同时也更好 客户信任 的代理人” 采用一种被称之为“Ｃ Ｅ 的要诀来联 系客户 ： 为 ， ＩＡＲ ” 的识别 风险 ． 为银行决第提供支持。 ＩＩｑ ｊ ） （ｎ ｕｒ —— 向客户询问并明确其 需求； ｅ 在 商业银行推行 Ｃ Ｍ， Ｒ 需要管 理和分析 大量 、 庞杂的客 户信息 ， Ｃ（ ０ ｕ ｉ ） Ｃ ｍｍ ｎｃ —— 向客户保证将尽快满足其需求 ： ｅ 从 而找 出对银行管理决策有价值的知识。 而数据挖掘 等新必技术 的出 Ａ（ ｍｒ１——使客户确信有完成服务 工作 的能力和愿望 ： Ａ 丌） 现 ， Ｃ Ｍ 的实 施 提 供 了 良好 的 支 持 。 可 以 进 行 以 下几 个 方 面 的应 为 Ｒ 它 Ｒ（ ｅｏ ｍｅｄ — — 向客 户 提 出一 系 列 服 务 的 选 择 ； Ｒ ｃｍ ｎ ） 用： Ｅ（ ｘｒｓ） Ｅ ｐｅｓ——使银行接受单个窖户的委托。 １客户 群 体 分 类 和 聚 类 ： ． 在 “Ｃ Ｒ 的基 础 上 ， 国第 一银 行 发展 了一 项名 为 “ ｔＹ ｕ ＩＡ Ｅ” 美 Ａ ｏｒ 通 过对 数 据 仓 库 的 分 类 和 聚 类 分析 ， 发 现 群 体 客 户 的 行 为 规 律 Ｒ ｑｅｔ如你所愿） 的客户服务 ， 可 ｅ ｕｓ（ ” 赢得 了客户的信任 ． 获得商业成功 。 的 行 为 规 律 ， 群 客 户 在 行 为 模 式 上 的 相 似 性 。 按 照 客 户 的行 为划 为 支持 该项 服 务 ． 一 银 行 在 业 务后 台 开发 ｒ庞 大 而 先进 的 数 据 仓 库 即一 第 分为不 同的群体 ， 实现 Ｃ Ｍ行为分组 ． Ｒ 进而实现客户的差别 划服 务。 系统 ， 从每一笔信用卡交易中提取大范 围的 、 十分宝贵的数据。 在银行 ２客 户 价 值 分 析 ． 看来 ， 大多数使用 信用 卡的客 户． 都可 以从其业 务记录中“ 发现 ” 他虽 客 户 群体 划 分 之 后 ． 据 “ 根 ＝八 原 则 ” 找 出 重 点 客 户 ． 对 银 行 创 感兴趣 和最不感兴趣的商品或服务。利用 掌握 的交易数据 ， ． 即 第一银行 造 了 ８ ％价 值 的 ２ ％客 户 实 施 最 优 质 的 服 务 。 重 点 客 户 的 发 现 通 常 建立 了高度准确 、 ０ ０ 按等级分类 的单 个客户实 际偏好 记录 。 当然也能分 采用 、１人工智能等数据挖掘技术 来实现 通过分析客户对 金融产 品 析群体 客户
统计分析和数据挖掘的技术和应用
统计分析和数据挖掘的技术和应用随着互联网的迅速发展，数据量也在不断地膨胀。
然而，纯靠人工去处理这些庞大的数据量已经显得不太现实，因此，统计分析和数据挖掘这两项技术应运而生。
统计分析能够提供完整和准确的数据，而数据挖掘则可以帮助人们在这些数据中挖掘出有用的信息。
这两项技术的应用不仅在商业领域非常广泛，还能够在医疗、金融等行业中发挥重要作用。
下面我们将详细探讨这两项技术及其应用。
一、统计分析统计分析是一种利用统计学方法来推论数据的技术。
它可以通过描述性统计和推论统计来对数据进行分析。
描述性统计是对数据进行简单的总结和分类，如平均值、标准偏差、中位数等等。
通过推论统计，我们可以利用已知数据推断出未知数据之间的关系。
推论统计包括假设检验、方差分析、回归分析等方法。
统计分析在商业领域中有着广泛的应用。
它可以帮助企业了解销售情况，分析市场需求，预测未来趋势，以及评估竞争对手的实力。
在评估风险方面，统计分析也可以为投资者提供有用的信息。
银行、信用机构等金融机构也广泛地使用统计分析技术，以确定借款人的信用等级。
此外，医疗领域也可以通过统计分析技术对疾病进行风险评估和诊断。
二、数据挖掘数据挖掘是将大量数据中的模式和关系挖掘出来的过程。
它通过使用复杂的算法和数据分析技术来识别有价值的数据。
数据挖掘包括分类、聚类、异常检测和关联规则挖掘等多种技术。
数据挖掘在商业领域也有着广泛的应用。
例如，企业可以使用数据挖掘技术来优化客户服务，根据客户的购买历史、偏好和需求，提供个性化的推荐服务。
医疗行业也可以利用数据挖掘技术来识别患者的健康风险和疾病风险。
在金融领域，数据挖掘技术可以用来制定合适的信用评级模型，以及监测金融市场变化。
三、统计分析和数据挖掘的应用实例1. 互联网广告在互联网广告领域，统计分析和数据挖掘技术被广泛应用。
通过对用户的搜索行为和浏览历史进行分析，广告公司可以更好地定位用户需求，从而提供更加精准的广告服务。
2. 零售业在零售业中，数据挖掘技术可以用来分析顾客购物行为和偏好，提前预测节假日和促销活动的效果，并优化产品组合。
商业银行的大数据应用及发展建议
商业银行的大数据应用及发展建议摘要：本文综合分析了大数据时代，商业银行信息化建设发展的情况、存在的问题及对未来商业银行在信息化建设提出现实可行的建议。
关键词：大数据时代；商业银行；数据应用；信息化发展引言现阶段，我国商业银行的发展面临着新的问题，变量主要来自社会的发展和信息技术的进步，一方面，先进技术代表的生产力进步给社会生活造成了巨大的冲击，尤其是大数据技术，创新了商业经营模式，拓宽了人类的行动空间。
在商业银行业，大数据技术的出现淡化了传统行业之间的界限，当前商业银行的金融生态朝着更加开放化的方向变革，并且，金融生态的发展速度前所未有地提升，得到了社会各界的普遍认同。
以大数据为代表的信息技术发展是金融创新的根本。
另一方面，商业银行的经营内容与外部政策环境之间存在着不可分割的关系，支付结算开放就是其中重要的一点。
目前，微信支付和支付宝支付等独立于商业银行之外的第三方支付公司纷纷与各个商业银行之间展开了合作，建立起支付结算的通道，以网络融资产品为代表的互联网金融产品层出不穷。
鉴于此，传统商业银行需要积极展开变革，革新经营管理理念、创新运营的业务。
只有充分利用以大数据为代表的信息技术，朝着信息化的方向发展，才能在当下的环境下提高商业银行的竞争能力。
1.信息化及大数据信息化并非独立进行，其是经济社会逐渐发展过程中的产物，并且信息化处于一种动态变化的过程中，信息化作为一种先进的生产力代表，正在主导着经济社会的发展演变，以大数据为代表的新技术正在加速这一进程。
被广泛认可的“大数据”概念，最早是2001年由高德纳咨询公司的分析师道格拉斯·兰尼提出。
2011年，麦肯锡在发布的研究报告中提到大数据时代已到来。
目前公认的大数据特征有以下四点。
（1）规模性。
大数据最为明显的一个特征就是量大，需要我们有强大的数据处理技术，对信息进行统计和分析。
随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。
大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。
浅谈数据挖掘技术在金融业中的应用
金 融 信 息 化 论 坛
２０ 年 ９ １ ０８ 月 ０日 第 ９ 期
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浅 谈 数 据 挖 掘 技 术 在 金 融 业 中 的应 用
■ 中国矿 业大 学理 学 院 侯 宇 范 杰
摘
要 ： 据 挖 掘 技 术 是 一 门 最 新 的 交 叉 学 科 ， 据 挖 掘 的 发 展 必 将 带 来 许 多领 域 的 变革 。 数 数
户 进行 科学 地分 析 和归类 ， 进行 信用 评估 。 ｌ ｎ 并 Ｍｅｌ ｏ
的特 定 关 系 ， 示 出 一些 有 用 的信 息 ， 以 为经 营 揭 可 决策 、 场 策 划和 金融 预 测等 方 面提供 依 据 。通 常 市 我们还 可 以采用 一下 形式 化 的定义 。
令 Ｄ＝ ｄ ， ２ ｄ ， ｄ ｝ 要 分 析 的 数 据 集 合 ， ｛１ ｄ ， ３ … ｎ为 数 据 挖 掘可 以描 述 为一 个 过 程 ， 目的是 要 发现 ： Ｄ 的 一 个 子 集 Ｄ ， 于 Ｄ 的 一 个 假 设 Ｈ（ Ｃ ， 中 Ｃ 关 Ｄ ，） 其 是 用户认 为 有用 的上 下文 。
客 户生 命周 期 的 费用 和收 入 ， 以发 现最 终用 户 并 可 将 市 场 定 位 于 这 些 用 户 。据 银 行 官 员 称 ：ｎｅｌ ｅ ｔ Ｉｔｌｇ ｎ ｉ Ａｇ ｎ 可 以 帮 助 用 户 增 强 其 商 业 智 能 ， 交 往 、 类 ｅｔ 如 分 或 回归 分 析 ， 赖 这 些 功 能 ， 对 那 些 有 较 高 倾 向 依 可 购 买 银 行 产 品 和 服 务 的 客 户 进 行 有 目 的地 推 销 。
一
银 行 使 用 数 据 挖 掘 工 具 提 高 销 售 和 定 价 金 融 产 品 的 精 确 度 。例 如 ， 庭 普 通 贷 款 的 客 户 主 要 有 两 类 ： 家 类 很 少 使 用 信 贷 限 额 （ 循 环 者 ）另 一 类 能 够 保 低 ， 持 较高 的未清余 额 （ 高循 环 者 ） 。低 循 环 者 代 表 缺 省 和 支 出 的注销 费 用危 险性 较 低 ， 会 带 来极 少 的净 但 收 入 或 负 收 入 ， 这 类 客 户 ， 行 需 要 提 供 更 多 的 对 银 机 会 让 他 们 使 用 信 贷 限 额 。高 循 环 者 具 有 支 付 缺 省
数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用研究
行 卡 ， 致 同 一 客 户 手 中 经 常 持 有 同一 家 银 行 的 多 导
目
Ｍ ＡＹ．１ ２ ０ ０． ０ ６ ＮＯ． ５
维普资讯
应 用 技 术
２０ ０ ６年 ５月 １ ０日 第 ５ 期
坪ｊ Ｉ ７ 含 董 肛
仓 库 系 统 ，其 ຫໍສະໝຸດ 存 储 的 客 户 信 息 量 可 以 用 几 百 个
银 行 还 是 股 份 制 商 业 银 行 ，都 无 一 例 外 地 意 识 到 ，
和 片断性 长 期 以 来 ， 国银 行 信 息 系 统 是 以模 拟 原 来 手 我 工 处 理 流 程 来 处 理 银 行 交 易 ，因 而 以 往 系 统 的 设 计 均 以 账 号 为 中 心 ， 且 根 据 客 户 与 银 行 往 来 业 务 品 而
依 据 。笔 者 从 Ｃ ＲＭ 的 技 术 视 角 对 数 据 挖 掘 技 术 进 行分 析 。
二 、我 国 银 行 业 客 户 信 息 管 理 的 缺 陷 ： 分 散 性
平 总 体 相 差 不 大 的 情 况 下 ，利 润 并 非 只 限 于 “ 物
质 ” 还 来 自于 “ 息 ” “ 户 关 系 ” 今 天 的 中 国 银 ， 信 和 客 。 行 业 已 步 人 客 户 主 导 的买 方 市 场 。无 论 是 国 有 商 业
摘 要 ：本 文 介 绍 了 一 种 基 于 数 据 挖 掘 技 术 的银 行 客 户 关 系 管理 系统 的 设 计 方 案 。在 分 析
了现 有 银 行 客 户 信 息 系统 的 现 状 后 ， 论 了数 据 仓 库 、 Ｌ Ｐ和 数 据 挖 掘 在 银 行 Ｃ Ｍ 中的 应 讨 ＯＡ Ｒ 用 。 结合 ｘ 并 ＭＬ和 多 维 数 据 模 式 设 计 的 思 想 ， 造 了一 个 银 行 客 户 关 系 管理 系统 的 架 构 。 构
数据挖掘在商业银行个人金融产品市场定位中的应用
数据挖掘在商业银行个人金融产品市场定位中的应用摘要数据挖掘能帮助商业银行分析金融业务数据，找出规律，并发现目标市场。
本文通过对数据挖掘在国内外银行个人金融产品市场定位的应用状况进行分析，指出了中国商业银行在应用中存在的一些问题，由此提出相应的改进建议。
关键词数据挖掘个人金融产品市场定位一、引言数据挖掘是利用信息技术手段从大型数据集中挖掘出隐含的有潜在价值的信息，在商业银行日常业务中，能对金融业务数据进行分析，找出规律，发现目标市场。
客户是银行生存和发展的基础，现在金融产品同质性非常严重，商业银行必须懂得利用数据挖掘认清自身的优势，对已有客户的历史资料进行分析，识别客户的消费偏好，找出客户的购买动机、购买行为和购买力等方面的特点，才能开发出适合客户的金融产品。
二、我国个人金融产品的发展现状及市场定位1.我国个人金融产品的发展现状为了满足当前社会个人融资及理财的需要，我国商业银行不断推出功能多样的个人金融产品，如：个人储蓄存款、银行卡、个人理财、个人消费信贷，以及电子汇款、银证转账、外汇买卖、电话银行、网上银行以及各种代收代付、代保管等。
据中国人民银行统计，截至2013年5月底，我国个人存款余额为44.17万亿元。
以全国人口总数13.5亿计算，人均住户存款应为32719元。
央行数据还显示，我国个人存款中，储蓄存款为42.94万亿元，占了97%以上。
另据国家统计局城市社会经济调查总队调查，占总调查量20%的高收入者拥有相当于42.4%的财富，不足5%的人占有全国居民储蓄存款总额的一半，城市中40%的最贫困家庭基本不具备承受消费信贷的能力。
根据目前我国个人经济状况存在的差异，在推出个人金融产品时必须结合自身能力分析，做好客户定位、区域定位和产品定位。
2008年招商银行推出的“一卡通”和“金葵花理财”，由于市场定位准确，很受客户欢迎，市场份额在银行业同类产品中一直处于领先地位。
2.个人金融产品的市场定位商业银行个人金融产品市场定位的方法一般先按地区和人口因素的标准作初步划分，接着在这基础上再按收入标准实行差异化分层，然后针对不同收入层次的差异化需求开发新的产品。
大数据时代数据挖掘技术在经营管理中的应用要点
大数据时代数据挖掘技术在经营管理中的应用要点
摘要：现代企业需要充分提升数据检索、应用及分析的重视程度，借助数据挖掘技术提升经营管理分析质量，推动分析工作的科学化、持续化发展。针对大数据时代下数据挖掘技术的内涵及特征进行简单概述，从经济角度、技术角度，分析数据挖掘技术在经营管理中应用的可行性，且根据经营管理的内容及要求，提出具体应用建议。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；经营管理 近年来互联网、云计算及物联网技术等快速发展，现代社会逐渐步入信息化、数据化的时代环境中。企业发展中，生产、经营活动均会产生诸多数据，且呈现出爆炸式增长的趋势。全面检索、分析及应用数据，能够为企业的各项科学决策制定奠定良好基础，数据信息也逐渐成为影响企业发展能力的重要因素。常规财务分析过程中，多应用人工数据整理、分析的方法，工作效率与工作质量均受限。大数据时代下，数据挖掘技术的应用，能够在海量的信息中，快速检索、分析有价值的财务数据信息，是提升财务分析质量的有效方法。
1大数据时代数据挖掘技术的内涵及特征分析 1.1数据挖掘技术的内涵 大数据挖掘技术是知识发现的重要构成元素，以计算机算法对数据进行分析。在大量的数据库中，获取所需要的数据，且适当转换、挖掘及利用数据，进而获取有价值的信息。一般而言，大数据挖掘的对象，基本是结构化、半结构化或其它结构数据。数据挖掘的流程，则主要是数据选择→数据挖掘→数据分析。
1.2数据挖掘技术的特征 大数据时代下的数据挖掘技术，主要具有丰富性、针对性及经济性特征。首先在丰富性方面，大数据挖掘技术可从海量信息中获取相关数据，数据检索、分析的范围较广，内容丰富，可满足多样化数据挖掘需求。其次在针对性方面，财务分析过程中可以根据具体的项目内容、要求等，针对性检索相关数据、信息，将相关数据视为提取的目标。最后在经
济性方面，数据检索、应用的商业作用突出，可以为财务分析活动提供数据支持，对各类企业科学决策的制定也能够奠定良好基础，发挥数据支撑的作用。
数据挖掘技术在商业银行审计的应用问题研究综述
（ 二） 数 据挖掘技术 在商业 银行风 险管理 中的应 用
之 一。在世界各 国的反 洗钱工作 中， 澳大利亚 的反洗 钱 机 构做得 十分出色 ， 澳大利亚反洗钱机 构—— 澳大利 亚 交 易分析 与报告 中心承担双重角色 ， 自身作为是一家金 融 情报机构 ， 在具 体反洗 钱工作 中能够把诸如银行交 易
１ ５３
数据库 、 联邦或州 的犯罪历史数据库等多个数据库 的信 息集 成起来 ， 同时又是一个 独立 的司法机构 ， 是反洗钱 和反恐融 资的监管者 ，与其他执法部 门是协作关 系 ， 在 反洗钱工作 中能够运用 多种数据 挖掘技术 进行数据 处
（ 三） 数据挖 掘技术在反洗钱 中的应用研究
、
（ 一） 数 据挖掘技术在商业银行客户关 系管理 中的应
用研究
这类研 究 中主要 解决商 业银行 客户管 理管 理 中存 在 的诸如金 融服务 产 品差异 小 、 客户满 意度低 、 流失率 高 等问题 。 运用数 据挖掘 技术 ， 依 据客 户的存储 、 借贷 等行 为 差异， 将商 业银行 的存储 户和贷 款户进 行分类 ， 针对不 同群体 内的成员需求有针对性 的提供 不 同的金融产 品 、 贷 款服务等 。
左 右。 在洗 钱活动中 ， 金融机构客观上成 为最 主要 的渠道
运用数据挖掘技术 ， 将客户群体按 照不 同的维度 细
分为不 同等级 ， 针对不 同等级 的客户群体设计不 同的营 销策略 ， 满足客户群体的需求差异 ， 提高客户满意度 。 运用数据挖掘技术 ， 调用流失 客户的基础数据 和交 易数据 ， 挖 掘 出数 据 间的类 似 和关 联性 ， 对 比出客户 流 失原 因， 借 以建立诸如客户 流失 预警系统等 。留住 已有
数据挖掘技术在商业活动中的应用
发
数 据 挖 掘 技 术 在 商 业 活 动 中的应 用
郑苍 林
（ 广东水利电力职业技术学院，广东 广州 ５０３ ） １６５
［ 摘
要 ］数 据挖掘作 为一种 系统地检 查和理 解大量数 据的工具 ，能 有效地 帮助商 业企业从 不断积
累与更新 的数据 中 提取有价值 的信 息。因此 ，数据 挖掘被 引入 到 商业市 场研 究领域 ，并 日益受到 重视 。
１３５ 孤 立点 模式 （ ｕｌｒＡ ａ ｓ ） ．． Ｏ ｔｅ ｎｌ ｉ ：用 ｉ ｙ ｓ
数据库营销 （ ａ ｂｓ Ｍ ｒ ｔｇ 、客户群体划 Ｄ ｔ ａｅ ａ ｅｎ ） ａ ｋｉ
分 （ ｕｔ ｅ Ｓｇ ｅｔｉ Ｃ ｓ ｍ ｒ ｅｍ ｎ ｔｎ＆ Ｃａ ｉｃｔｎ 、背 ｏ ａｏ ｌ ｓ ａｏ ） ｓｆ ｉ ｉ 景分 析 （ ｒ ｌ Ａ ａ ｓ ） ’ ｏ ｅ ｎｌ ｉ 、交叉 销售 （ ｒ ｓ Ｐ ｆ ｙｓ ｉ Ｃｏ — ｓ ｓｌｇ ｅｉ ）等市场分析行为，以及客户流失性分析 ｌｎ （ ｈｒ Ａ ａ ｓ ） Ｃ ｕｎ ｎｌ ｉ 、客 户 信 用 记 分 （ ｒ ｉ Ｓｏ ｙｓ Ｃｅ ｔ ｃ— ｄ ｒｇ 、 ｉ ） 欺诈发现 （ ｒ ｄＤ ｔ ｔｎ ｎ Ｆ ｕ ｅ ｃｏ ）等等。 ａ ｅｉ ２ １ 数据挖掘技术在证券行业的应用 ． 债券市场是 国家 经济的晴雨表 ，受多方 面 因素影响 ，券商经 营对 数据正确 、实 时、安 全 性要求极高。数据挖 掘技术 作为分析 与辅助决 策工具 已经越来越得到国内券商的重视 。 数据挖掘技术在证券市场应用 的方 向主要 有 ：客户分 析 、客户管理 、财务指标 分析 、交
一
的业务决策和战略发展服务才行 ，否则大量的
作者简介 ：郑苍 林 ，湖南长沙人 ，广东水利 电力职 业技 术学 院经 济管理 系副主任 ，主要 从事计算机应 用技 术 、 企业 管理学科的教学与研 究工作。
浅议数据挖掘在银行客户关系管理中的应用
文章编号 100426410(2007)S120223203浅议数据挖掘在银行客户关系管理中的应用曾媛媛(广西工学院信息网络中心,广西柳州 545006)摘 要:数据挖掘是信息领域中近年来快速发展的一种技术,在数据应用中起着重要的作用。
介绍数据挖掘技术与客户关系管理的定义及相关概念,阐述了数据挖掘技术与银行CRM 的内在联系,从数据挖掘的概念入手,针对银行客户管理的特点逐步分析了数据挖掘在银行客户关系管理中各方面的应用。
关 键 词:数据挖掘;数据库;客户关系管理中图分类号:TP3111131 文献标识码:B收稿日期252作者简介曾媛媛(832),女,江西樟树人,广西工学院信息网络中心教师。
0 引言自从人类有商务活动以来,客户关系就一直是商务活动中的一个核心问题,也是商务活动成功与否的关键之一。
客户关系管理(Customer Relationship Management ,简称CRM)作为现代企业管理的思想和方法,是随着当今世界的经济和企业发展趋势不断发展的。
近年来,这些管理思想和方法在国内外得到广泛的应用,并迅速转化为现实生产力,成为推动企业发展的巨大动力[1]。
随着计算机技术的发展和金融数学模型的应用,为处理复杂的客户关系奠定了良好的基础。
以数据仓库为基础的数据挖掘技术的出现,为客户关系管理水平的提高提供了新的契机。
1 数据挖掘与客户关系理论111 数据挖掘的定义数据挖掘(Date Mi ni ng),是指从大量的、不完全的、模糊的、随机数据中揭示出隐含的、先前未知的、并有潜在价值的信息和知识的过程。
数据挖掘融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术,是帮助发现隐藏在数据中知识和信息的有力工具。
将数据挖掘运用到客户关系管理中,就能在数据量庞大的客户数据库中,将看似无关联的数据进行筛选、净化,提取出有价值的客户关系,从而帮助决策者做出正确的决策。
数据挖掘所使用的核心技术主要有以下几种。
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具 ，结 合 金 融 系 统 安 全 管 理 的 特 点 ，为 管理 决 策 人员 及 相 关 业 务 人 员提 供 灵 高 效 、可靠 、实用 的管 理 分 析工 具 。
并 为 用 户 提供 各 种 手 段 从 数 据 中 获取 信息 和知 识 。 从 功 能结 构 化 分 ，数 据 仓 库 系 统 至 少 应 该 包 含 数 据 获 取 （ ａａＡ ｑ ｉｔ ｎ）、数 据 存 储 （ ａ ｔ ａｅ）、数 据访 问 Ｄ ｔ ｃｕｓ ｉ ｉｏ Ｄ ｔ Ｓｏ ｇ ａ ｒ （ ａａＡ ｃ ｓ ）ｉ个 关 键 部分 。 整 个 数 据仓 库 系 统 是 一个 包 Ｄ ｔ ｃｅｓ 含 四个 层 次 的体 系结 构 ，具 体如 下 图所 示 。 数 据 仓 库 系 统体 系结 构
息优 势 的部 门 ，它 每 时 每 刻 都 在 搜 集 和 处 理 大 量 的 信 息 ，包 ห้องสมุดไป่ตู้
数 学工 具 。 粗 糙 集 理 论 的数 学 基 础 成熟 ，与 其 它 方 法 如基 于 概 率论 的数 据挖 掘方 法 、基 于模 糊 理论 的数 据挖 掘方 法 等 ， 最 显 著 的 区别 它 不需 要 提 供 问题 所 需 处 理 的数 据 集 合 之 外 的 任 何 先 验 知识 ，可 以直 接 对 数 据 进 行 分 析 和推 理 ，从 中发 现 隐 含 的 知识 ，揭 示 潜 在 的规 律 ，因此 为 数 据 挖 掘 提 供 了新 的 思 路 和 基 础 。另 外 ，粗 糙 集 算 法 和 其 他 智 能 算 法 的结 合 ， 比
如 ：和 神 经 网络 的结 合 ，利 用 粗 糙 集 理 论 进 行 数 据 预 处 理 ， 以提 高 神 经 网络 收 敛 速 度 ；和 遗 传 算 法 结 合 ；和 模 糊 理 论 结
括 公 司和 个 人 的 账 户 信 息 、公 司 和 个 人 的 贷 款信 息 和 企业 、 行 业 、产 业 、产 品 信 息 等 等 。 如何 利 用 好 这 些 宝 贵 的信 息 资 源 ，获 取 有 益 的 信 息 ，以 便更 好 地 为 客 户 服 务 ，提 高银 行 经 营 管 理 水平 和利 润 。 特 别 是 随 着 银 行 数 据 集 中工 程 实 施 后 ，各 级 分 行 有 必 要 对 总 行 返 回的 数 据 ，建 立 基 于数 据 仓 库技 术 的 一个 信 息 管
理 平 台 ，采 用 数 据 挖 掘 技 术 ，适 时 、智 能地 抽 取 所 需 数 据 ， 并 通 过 完 善 灵 活 的 定 义 方 式 ，运用 科 学 、实用 的分 析 分 析 工
合 ，处 理其 他不 确 定 性 问 题 的 理 论有 很 强 的互 补 性 。
数 据 仓 库
数 据仓 库 是 为 支持 企 业 决 策 而 特 别 设 计 和 建 立 的 数 据 集
数 据源
数 据挖 掘 常 用 技 术
数 据 挖 掘 （ ａ ｉｉｇ） 是 从 大 量 的 、不 完 全 的 、有 Ｄ ｔ Ｍ ｎｎ 就 ａ
噪 声 的 、模 糊 的 、随机 的实 际应 用 数 据 中 ，提 取 隐含 在 其 中 的 、人 们 事 先不 知道 的 、但 又 是 潜 在 有 用 的信 息 和 知 识 的过 程 。目前 ，常用 的数 据 挖 掘技 术 主要 有 以 下几 种 ： （ ）决策 树 方 法 一 决 策 树 是 一 种 常 用 于 预测 模 型 的算 法 ，它 通 过 将 大 量 数
泉 。通 常 包 括 企 业 内 部 信 息 和 外 部 信 息 。内 部 信 息包 括存 放 于 Ｒ Ｂ 中 的各 种业 务处 理 数 据 和 各 类 文 档 数 据 。外 部 信 息 Ｄ ＭＳ 包 括 各 类 法 律 法 规 、市 场信 息 和 竞 争 对 手 的信 息等 等 。
数 据 的 存储 与管 理 ：是 整 个 数 据仓 库 系 统 的核 心 。它 有 别 于传 统数 据 库 ，要 根 据 企 业 的具 体 情 况 和业 务 特 点 来 决 定 采 用什 么产 品 和技 术 建立 数 据 仓 库 ，并 针对 现有 各 业 务 系 统
的 数据 ，进 行 抽 取 、清理 、转 换 和移 植 ，并 对 数 据 进 行 有 效
决 策 树 提供 了一 种 展 示 类 似 在 什 么 条 件 下 会 得 到 什 么 值 这类 规 则 的方 法 。 比如 ，在 贷 款 申请 中 ，要 对 还 款 风 险 的 大
圈
数 据挖掘 技术在 商业 银行经 营和决 簧 中 的 应用 研究
一谢永红 ／文
引 言
目前 ，商 业 银 行 实 现 了所 有 核 心 业 务 系 统 的 电 脑 化 处 理 ，计 算 机 应 用 覆 盖 了本 外 币 储 蓄 、本 外 币对 公 、 国际 贸 易 结算 、信 用 卡 、信 贷 管 理 等 业 务 领 域 ，同 时 作 为 一 个 具 有 信
前 端 应用
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据 有 目的分 类 ，从 中 找 到一 些 有 价 值 的 ，潜 在 的信 息 。它 的
主 要 优 点是 描述 简单 ，分 类 速 度 快 ，特 别 适 合 大 规 模 的数 据
处理。
决 策 树 方 法 起 源 于 概 念 学 习 系 统 （ Ｌ ：Ｃ ｎ ｅ ｔ ｅｒ ｉｇ Ｃ Ｓ ｏ ｃ ｐ Ｌ ａｎｎ
Ｓ ｓ ｍ ，然 后 发 展 了 Ｉ ｙｔ ） ｅ Ｄ３方 法 并 达 到 高 峰 ，最 后 又 演 化 为 能 处 理 连 续 属 性 的 Ｃ ．。有 名 的 决 策 树 方 法 还 有 Ｃ Ｔ 和 ４５ ＡＲ
Ａｓ ｉ ｔ ｎ 。 ｓｓａ ｔ
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数 据 源 ：是 数 据 仓 库 系 统 的基 础 ，是 整 个 系 统 的 数据 源