金融行业中的数据挖掘

金融行业中的数据挖掘（共8篇）

金融行业中的数据挖掘 篇1

一、大数据及基本技术概述

(一) 大数据概述

作为一个新兴概念, 大数据至今尚未有明确统一的定义。大数据研究先驱麦肯锡公司 (M c K insey&C om pany) 认为, 大数据指的是大小超出常规数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。这一定义包含两方面的意义:第一, 随着时间推移和技术进步, 符合大数据标准的数据集的大小会有所变化;第二, 不一定要超过特定容量值的数据才算是大数据。此外, 大数据研究机构高德纳咨询公司 (G artner G roup) 也对大数据给出定义:大数据是需要高效创新的处理模式来提高洞察力、增强决策力的海量、快速和多样化的信息资产。这一定义提出了大数据的三大特征:大量化 (V olum e) 、快速化 (V elocity) 和多样化 (V ariety) , 简称大数据的“3V”特点。近年来, 随着对大数据的深入研究, 大数据的特点逐渐由“3V”演变为“4V”甚至更多, 包括:真实性 (V eracity) 、价值 (V alue) 、可变性 (V ariability) 、有效性 (V alidity) 、波动性 (V olatility) 、复杂性 (C om plexity) 等等, 图1.1展示了大数据的特点。

(二) 大数据技术

根据大数据处理的生命周期, 大数据技术体系中的关键技术包括:非结构化数据采集技术、数据清洗筛选技术、数据分布式存储系统、数据并行计算分析技术、数据可视化技术等。

1. 非结构化数据采集技术。

大数据时代, 数据信息来源十分广泛, 包括手机、电脑、网络、卫星、社交媒体、交通工具、射频信号、电子发射器等。从这些渠道所采集的数据往往格式不一, 对大量数据进行格式转换的效率低下, 并会增加数据采集的难度。据统计, 在现有大数据存储系统中, 非结构化数据和半结构化数据约占80%, 因此, 传统的数据采集工具已经无法满足时代的需要, 非结构化数据采集技术必不可少。如今, 大多数互联网企业都建立了自己的大数据采集系统, 例如:Facebook的Scribe系统、C loudera的Flum e系统、A pache的C hukw a系统、Linkedin的K afka系统等。这些非结构化数据采集系统具有良好的可扩展性和容错机制, 并且是开源的系统, 用户可以根据不同需要选择适合的数据采集技术。

2. 数据清洗筛选技术。

在大数据采集之后, 需要对海量数据进行简单的预处理, 主要包括清洗技术和筛选技术。这两项大数据技术适用于将网络中的大量损坏、冗余、无用的数据进行彻底清理, 优化多源数据和多模式数据, 对采集来的数据进行整合, 将高质量数据转化为信息, 并加以提取用于分析。因此, 数据清洗筛选技术能够控制不同来源的数据质量, 为数据分析提供基础性的技术保障。H adoop平台正是为了加快数据清理、数据转换、数据加载进程, 提高并行数据预处理而开发的。概括来说, H adoop是一系列开源产品的组合, 其核心的内容是:H D FS (H adoop D istributed File System) 和M ap R educe, H D FS可以为海量数据提供存储功能, M ap R educe则为海量数据提供计算。

3. 数据分布式存储系统。

非结构化数据存储于分布式文件系统中, 因而分布式存储系统在大数据时代相当重要。传统的数据存储系统采用集中的方式, 将所有数据存储于一台服务器中, 存储服务器的可靠性和安全性成为系统性能的瓶颈, 也无法满足大规模数据存储应用的需要。而分布式数据存储系统采用可扩展的系统结构, 借助多台服务器分担存储负荷, 利用位置服务器定位存储信息, 不仅可以提高系统整体的可靠性、安全性、可用性和存取效率, 还具备可扩展功能。目前, 常见的数据分布式存储系统主要有:G FS (G oogle File System) 、H D FS、Lustre并行分布式文件系统、C eph存储系统等。以H D FS为例, 图1.2展示了数据分布式存储系统的运行模式。

4. 数据并行计算分析技术。

对于混合负载的大数据库进行分析处理是十分复杂困难的, 对海量数据进行依次顺序计算分析不仅费时费力, 还存在影响系统安全的风险。表1.1展示了大数据分析技术的基本要求, 由此可见, 数据并行计算分析技术是大数据分析的关键技术。

非结构化数据主要通过分布式计算结构进行处理分析, 基于不同的计算模型。目前, 主要的并行计算结构有如下三种:

第一, M ap R educe模型。这一模型应用较为广泛, 运用映射 (M ap) 和规约 (R educe) 函数, 将一组键值对映射成一组新的键值对, 从而保证所有映射的键值对共享相同的键组, 适用于大规模数据集 (大于1T B) 的并行运算。

第二, B ulk Synchronous Parallel模型, 简称B SP模型。这是一种具有可扩展并行性能的并行程序模型, 与简单计算模型相似, 但区别在于:B SP模型在每次运算过后, 对所有节点都会进行同步处理, 适用于迭代计算。G oogle的图算法引擎Pregel即基于此模型。

第三, D A G图模型。这一模型利用无回路有向图 (D A G) 描述复杂的计算处理关系和过程。微软公司的D ryad项目即采用这一模型。

5. 数据可视化技术。

数据可视化技术是指利用表格、图像、色彩、动画等形式, 对数据信息加以可视化解释的技术。在大数据时代, 面对海量数据信息, 利用数据可视化技术能够更加直观、便捷的对数据分析结果进行展示, 并进一步帮助研究人员进行大数据分析与挖掘。数据可视化技术适用范围广泛, 涉及生物医药、气象地理、商务金融、社交媒体、公共服务等众多领域, 并处在进一步发展开发阶段。

二、大数据技术在金融行业内部审计中的应用

(一) 数据采集

金融行业具有数据集中度高、信息化程度高、业务关联度高等特点, 这些特点使得金融审计在数据采集方面存在采集时间长、存储难度大、处理速度慢等困难。大数据时代, 金融行业内部审计部门在数据采集上不再拘泥于单一的业务单位或传统的采集系统, 而是从审计需要出发, 整合历史数据, 针对金融机构业务开展情况有的放矢地进行数据采集。同时, 借助计算机辅助审计软件, 对非结构化数据、半结构化数据进行统一采集, 把不同信息来源都纳入审计证据的范围之内。此外, 联网审计也成为大数据时代下金融审计的重要方式。通过建立即时、快速、保密的专有数据网络传输通道, 对被审计单位数据进行动态采集、传输和接收, 采集到的原始数据经过安全检查后再导入集中的审计数据库服务器中, 实现了集中审计、实时审计和远程审计的需要。

(二) 数据分析

在完成数据采集之后, 金融行业内部审计部门的主要工作在于对数据进行整合分析, 发现诸如大额交易、频繁交易、相似交易等异常数据信息, 通过实施实质性程序, 分析复核有关问题。大数据时代下, 审计人员主要利用计算机实施审计工作, 在审计分析平台上, 通过多维分析、查询分析、关联分析、专题分析等技术手段构建审计模型, 找出趋势、异常和错误, 把握总体、锁定重点、精确延伸, 运用函数模型批量审核数据、筛选问题并自动汇总分析结果, 必要时再核对账簿或报表, 最终根据需要生成数据分析报告。此外, 通过对大量数据进行查询分析、线索分析、预警分析等, 也能够有效确定金融机构各类业务的风险状况, 完善金融产品的设计与开发。

(三) 数据挖掘

目前, 数据挖掘技术在审计中的应用尚处于起步阶段, 主要与数据分析技术相结合应用。例如, 通过数据挖掘的分类技术, 可以从金融企业数据库中提取年度财务报表、重要客户交易等历史数据, 利用演化分析技术, 将历年数据与经济指标对照, 评估企业风险的可接受水平。此外, 通过聚类分析, 可以将数据库中具有相似特征的交易数据进行分组, 在评估贷款企业还贷能力、确认重复记账的应收利息、鉴别虚假财务指数等方面起到作用。数据挖掘技术还可以通过建立知识库, 对已经进行的数据分析工作和已经得到的规律、模型等进行记忆存储, 并在以后的审计实践中自动更新, 从而便于审计人员在后续工作中随时提取资料, 或在原有成果上进行有选择的改进, 以适应不断变化的审计要求。考虑到大数据挖掘技术的巨大潜力, 运用数据挖掘技术解决传统金融审计方法原先没有涉及的问题, 提升金融审计的后续影响和作用, 将是未来数据挖掘技术的主要发展方向。

三、大数据技术对金融行业内部审计的影响探讨

(一) 有利影响

1. 整合金融行业资源, 便于审计业务开展。

金融行业的特点决定了金融数据资料的复杂, 在大数据金融的背景下, 传统审计方法难以应对海量数据的采集分析工作。随着金融创新的不断升级, 金融产品推陈出新, 金融行业的海量数据资源需要进行整合管理, 转换为规范统一的数据信息。利用大数据技术, 对数据统一采集管理, 针对重点审计对象进行实时跟踪, 不仅可以有效避免数据获取不充分的情况, 整合审计资源, 更有利于提高审计人员的工作效率, 便于合理分配审计力量, 为后续审计工作的开展奠定基础。

2. 利用纵向、横向比较, 全面发现审计疑点。

一方面, 在数据分析平台上, 审计模型和审计结果均可以进行保存和修正, 以便于多次使用。在后续审计过程中借鉴以往审计模型和经验, 提高分析处理效率, 保证审计人员高效、准确地开展审计工作, 这是大数据技术在纵向比较上的优势。另一方面, 利用联网审计技术可以对各分行、支行进行同时的数据采集与分析工作, 以便立足于整体角度评价有关指标, 对审计过程中发现的疑点问题进行全面排查, 这是大数据技术在横向比较上的特点。

3. 降低人为错误风险, 提高审计效率。

在对数据资料进行采集和预处理的阶段, 借助数据清洗筛选技术可以快速排查明显重复、遗漏或错误的数据, 并对存疑数据进行批量处理。而在分析处理的阶段, 通过构建大数据分析模型, 对金融数据进行多层次、多角度的筛选评价, 可以有效提高发现问题的准确性、及时性、全面性, 规避传统审计方法下人为原因造成的错查、漏查的可能, 将人为错误的风险尽量降低, 保证全面、及时、准确地发现问题, 提高审计效率。

(二) 不利影响

1. 数据存储与传输安全成为新问题。

大数据时代下, 金融业务普遍采用无纸化操作, 大部分审计工作也相应地需要在计算机上进行, 电子数据的存储、传输、提取等环节能否得到安全可靠的保障成为新的问题。由于审计工作所涉及的信息数据量大并且涵盖范围广, 联网审计等项目往往需要将分散数据远程传输到集中的数据库, 然后进行统一分析。然而, 一旦需要保密的关键数据遭到流出或窃取, 对于金融机构内部甚至整个金融行业都可能造成严重后果。因此, 如何保证数据存储与传输安全, 对关键数据进行加密和权限设置是大数据时代需要解决的一大问题。

2. 软硬件设备匹配要求提高。

大数据的大量化、快速化等特点对计算机软硬件设备都提出了更高要求, 金融机构不仅需要对存储数据的服务器进行单独存放、有序管理, 确保服务器的安全、高效运作, 审计部门也需要配备相应的适合于审计工作的计算机, 安装并更新审计软件。现实中, 金融机构往往建立了自己的数据库, 如何将数据库中的数据完好无损采集传输, 并且不对原始数据和数据库造成影响, 保证审计人员可以直接利用所采集数据, 这些在软硬件设备上都有了更高要求。

3. 大数据技术利用程度仍处在较低层次。

随着大数据金融的不断发展, 审计工作不仅要求审计人员具备审计、会计、财务方面的专业知识, 更对审计人员在计算机方面的能力提出更高要求。大数据技术涉及范围广, 种类繁多, 并且技术更新速度快, 这对审计人员掌握大数据技术产生了一定难度。目前, 审计行业对大数据技术的利用程度仍然不高, 需要加大宣传和培训力度, 帮助审计人员在工作中充分利用大数据, 避免资源浪费, 避免出现“有而不用、用而不灵”的情况。

参考文献

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[11]http://www.thebigdata.cn/Qi Ta/11445.html.

[12]http://www.gartner.com/newsroom/id/2819918.

金融行业中的数据挖掘 篇2

2016年11月29日，我有幸参加了由集团组织举办的《本地细分市场挖掘与行业金融解决方案精细化定制》专题金融培训。在培训过程中，讲师龙老师详细介绍了一些中小企业的担保资源，如存货质押和应收账款质押等，令我受益匪浅。

一、存货质押相关知识。

存货因其良好的流动性和变现能力，对于中小企业来说是非常重要的担保资源。也正是存货的这一特点，促进了存货质押融资的发展。讲师龙老师详细介绍了关于农业方面的存货质押，如苹果、香蕉等一些农产品的质押。农产品质押需构架于现代农业物流管理的基础之上，具体包括农业生产的产前采购环节、农副产品的种植和养殖环节、农产品的加工环节、流通环节和最终消费环节等，是这些环节中涉及的所有组织和个人的网络结构。农产品的质押利用物流和资金流的控制，以及面向授信自偿性来隔离借款人的信用风险。在此过程中银行必须依赖物流企业对借款人信息物流和资金流的控制，才能有效降低风险敞口和形成风险隔离机制。

二、应收账款质押相关知识。

确认应收账款的真实性尤为重要，其次是对应收账款的控制，讲师龙老师提到几点：1、变更企业应收账款的汇款银行，将汇款打入指定账户。2、获取银行账户变更的回执，以确认银行开立指定账户还款。3、变更应收账款增值税发票上的纳税信息，将银行账户信息变更为指定账户信息。但在实际操作过程中，在应收账款收款环节，可能会出现银行承兑汇票的方式给予企业，所以我们业务人员应该严格把握企业的收款方式。

通过本次培训，使我开拓了视野，加深了对存货质押和应收账款的理解，进一步拓展了担保资源的思维和理念，更深刻地了解到在金融行业中学习和创新的重要性，对我今后的实际工作开展会有更多的指导意义。

（业务二部

金融行业中的数据挖掘 篇3

Juniper正是一家逐渐将业务范围从运营商级市场向企业级市场扩展的厂商, 近年来Juniper在金融领域斩获丰厚, 纽约证券交易所、香港证券交易所、中国邮政储蓄银行、光大银行等都是Juniper的客户。

Juniper金融服务团队首席架构师Andrew Bach分析, 与运营商客户不同, 金融客户有着许多独特的要求, 比如要求交易平台有非常高的网络速度、可靠性和安全性能, 能够极大地提升自身竞争优势。

Andrew Bach认为, 在上述所有要求中, 降低网络时延至关重要。因为金融市场行情瞬息万变, 每一笔交易是赔本还是赚钱就在一线之间, 为了保证用户能够在自己期望的时点交易, 金融系统就需要将系统时延缩减到最短, 以快速传递用户资料, 及时响应交易指令。此外, 能够提高金融系统效率也是客户所看重的因素。金融系统尤其是证券交易系统每天都需要处理海量交易信息, 即使在同一个时间点, 也往往会有多笔交易需要同步处理, 这就要求系统具有组播功能, 并能充分提高系统效率。

目前, 金融市场竞争日趋激烈, 各种小型交易所及经纪公司不断出现, 对传统的交易所带来了巨大挑战, 要想保持市场地位, 传统的交易所就需要在提高效率、简化网络、降低成本上多下功夫, 因此简化网络成为了金融行业数据中心的惟一选择。

金融行业中的数据挖掘 篇4

中国人民银行长沙中心支行省级数据中心采用的Sigma-Link连接系统是为高速应用设计的一个预端接的、安装快速简单的铜缆布线系统解决方案，如图2所示。

Sigma-Link连接系统是将几根端接完模块的铜缆绑定在一起，铜缆模块端口集成安装在一个基座中，再安装到专用的配线架上。Sigma-Link干线电缆100%经过工厂测试，确保了系统的性能。所有的Sigma-Link系统干线电缆两边的模块盒顶部都集成了一根塑料光纤(POF)，方便用户对远距离的另一端模块盒端口的跟踪查找，这个系统是为数据中心可靠、快速的运转而设计的。所有的部件都满足数据中心标准TIA/EIA 942和EN50173-5。

安普布线Sigma-Link系统可用于数据中心中设备的布线连接，例如从服务器到配线架或交叉连接设备。系统还可以应用于开放式办公区地板下或天花板上对于多信息点的需要，如图3所示。

中国人民银行长沙中心支行省级数据中心采用的MPO连接系统是一种高密度、模块化的光纤布线系统，如图4所示。

MPO光纤连接器是一种高密度光纤连接器，体积比SC光纤连接器还小，由于采用精确的几何学设计，能够支持12～96芯光纤。MPO光纤连接器采用护套式设计，如同MT-RJ，通过定位针和定位孔的结构来实现光信号精确传输，如图5所示。

MPO产品都是工厂端接，预先测试，且即插即用。采用MPO布线系统不仅减少了光纤的现场端接而带来的不确定性影响，而且节约了施工成本、简化了施工过程、缩短了施工时间，为整个网络的光纤主干系统提供最可靠的性能保障。另外，它的模块化设计使得布线系统的扩展及改动(移动、增加、删除)等操作更加方便，并有效的减少了网络宕机的时间。

金融行业中的数据挖掘 篇5

随着大数据时代的到来,互联网金融迅速崛起,一方面弥补了传统银行业的空白,另一方面也在不断抢占商业银行的市场,为传统银行业的发展带来了不小的冲击。互联网金融融合了互联网和金融两个行业,它的出现不但改变了传统银行业的服务方式,也降低了金融服务行业的准入门槛。

二、互联网金融概述

(一)互联网金融的性质

互联网金融是指依托于互联网技术将大数据信息、云计算平台、社交网络、搜索引擎以及移动通讯手段相融合,达到集融通资金、结算、支付等相关金融服务于一身的新时代金融形态。它并非根本上完全独立于传统金融,只是在传统金融的基础上实现金融销售以及金融获取途径上加以变化。

(二)互联网金融的模式

1.第三方支付。第三方支付指以具备一定实力和信誉保障的第三方独立机构提供的交易支持平台为基础,通过签约产品所在国以及国内外各大银行,在资金收付之间设立中间过渡账户,使汇款转账资金实现短期冻结,属于支付托管的一种形式,实现信用支付。目前市场上较为活跃的第三方支付以支付宝、微信支付、财付通等为代表。

2.互联网融贷。互联网融贷指通过互联网形式进行的融资和借贷行为,较为常见的形式有P2P和众筹,其中P2P是借助有资质的第三方互联网平台开展借贷活动,实质是个人之间的信用贷款。众筹是发起人以网络形式发布资金需求通告,以大众筹资的方式为项目或企业筹集资金。互联网融贷最显著特点是门槛低、信贷流程快捷和交易形式灵活。

3.大数据金融。大数据金融是指通过整合、分析大量通过网络途径搜集的数据,包括客户交易记录、浏览记录、点击频率、消费数据信息等,进而掌握客户消费习惯,精确定位客户群,使互联网金融企业更加准确地为客户信用进行评级,是大数据与互联网金融的结合。大数据金融也是依靠网络平台来运营,主要有平台和供应链金融两种形式,比较常见的有阿里金融和京东金融。

4.金融机构信息化。金融机构信息化是运用互联网思维对金融机构已有的业务流程进行创新改造,使互联网技术与传统金融业务充分融合,体现出对传统业务的创新,以网上银行、金融机构网上理财和网上信贷为代表。

5.金融信息平台。金融信息平台是集金融产品交易平台、金融数据分析平台、投资理财渠道于一体,进而为客户带来优质、及时、专业的金融资讯服务,进一步满足企业融资以及个体客户打理闲置资金的愿景。常见的有第三方咨询平台、在线金融超市、金融资讯平台等。

三、互联网金融对于传统银行业的影响

商业银行作为传统银行业的代表,是当代金融体系的重要组成部分,集信用中介、支付中介、信用创造功能、金融服务职能、调节经济五大职能于一身。互联网金融的出现对商业银行的支付、融资、存款等职能产生了巨大影响。

(一)对支付业务的影响

随着电商的兴起以及用户对支付便捷性的追求,互联网第三方支付迅猛发展,支付宝、微信支付、快钱支付等第三方支付已经成为年轻人主要的支付方式。据《2015—2020年中国第三方支付产业市场前瞻与投资战略规划分析报告前瞻》显示,第三方支付以网络购物的支付为契机,快速占据了大量的支付市场。然而随着各运营商的横向业务拓展,细分支付领域的增多,将导致网络购物网上支付的份额保持在40%左右。虽然当前互联网支付仍然依靠银行支付系统来实现,但是一旦互联网企业通过构建清算系统形成自己的支付闭环,将会摆脱对商业银行的依赖。

(二)对融资业务的影响

目前互联网金融融资业务主要有P2P和众筹两种形式,虽然整体融资规模有限,风险管控和监管尚待完善,但是这种模式也有值得学习的地方。互联网金融的出现打破了传统商业银行的线下调查、审批模式,从资信调查到审批、发放完全通过网络实现,放贷条件低、审批手续简便为大量个人客户和中小企业贷款提供了便利。如阿里金融主要做小企业贷款,只需凭借企业信用资质即可申请贷款,24小时随用随借、随借随还,截至2015底,累计放贷企业超过20万家,累计金额超过300万亿,对商业银行中小企业商业贷款板块带来重大影响。

(三)对存款业务的影响

互联网金融对商业银行最直接的冲击体现在存款业务上,随着电商和第三方支付平台的兴起,平台沉淀资金规模不断增加,各类针对沉淀资金的理财产品不断涌现,如余额宝产品出现仅一年,就成为国内最大的货币基金,2015年底余额宝存量资金规模达到6207亿元。互联网理财产品主要是将“零星资金”合理利用,符合了当代年轻人的理财观念。同时由于互联网金融监管政策的不健全,互联网在市场准入、吸收存款等方面体现出“超银行”的待遇。“零星资金”由过去的低息活期存款变为现在的货币基金,最终又通过协议存款等形式回流银行体系,一方面迎合了大众高收益的预期,另一方面也加大了商业银行的付息成本,因此对商业银行产生了最直接的冲击。

四、互联网金融与商业银行的竞争分析

互联网金融的兴起给传统银行业带来很大冲击,但是商业银行在金融体系的主体作用尚未动摇,与互联网金融相比,商业银行在运营管理、风险控制、制度管理等方面有自身独特的优势。

(一)商业银行的竞争优势

1.成熟的业务体系。商业银行在传统的存款、贷款、支付和理财等领域都拥有一套成熟的业务体系,各项业务从外部监管到内部制度设计和运营各方面都不是新兴的互联网金融可以比拟。

2.完善的风险管理制度。商业银行一般比较注重风险的防控,完善的风险控制制度能够保证银行在不稳定的市场中更好地存活下去,良好的风险意识也能有效防范各种因资金链断裂导致的破产和倒闭等风险。

3.稳定的客户群体。商业银行在几十年的运营中,形成一批稳定的优质客户,当前互联网金融对银行主要的冲击体现在小而散的客户上,银行的优质大客户依然很难动摇。

4.难以替代的公信力。传统的商业银行一般都是国有背景,而且外部监管比较完善,银监会、财政部和人民银行等监管机构负责对商业银行的各类业务进行监督和管理,因此商业银行具有一般互联网金融公司难以替代的公信力。

(二)互联网金融的风险

1.法律风险。目前,尚未有专门的法律和监管机构对互联网金融进行监管,互联网企业的运营应当由工商部门主管,而金融业务应当由银监会监管,监管依据和职能划分尚未理清,同时由于互联网金融涉及业务范围广,也加剧了政府部门对互联网公司的监管难度。

2.信用风险。互联网金融发展十分迅速,但是尚未形成有效的风险管理体系,很难对潜在的风险进行评估和预判,同时互联网金融公司良莠不齐,由于缺乏相应监管,导致许多金融机构肆意妄为,近年来,社会上不断出现各类金融诈骗、骗贷、网贷机构老板跑路等恶性事件。

3.运营风险。许多P2P网贷平台为了吸引投资者,往往承诺高收益,部分网贷公司唯有通过高杠杆、以新还旧等方式来兑现承诺,一旦资金链出现断裂,网贷公司不得不面临倒闭的风险,广大投资者的利益无法得到保护。同时,由于互联网金融公司进入门槛低、缺乏监管,也容易滋生洗钱、套现等恶性问题。

五、商业银行的对策

1.把握机遇,加快转型升级。互联网金融的出现从时间和空间上打破了银行原有的业务模式,第三方支付、互联网融贷等不仅给商业银行带来了冲击,也是商业银行融入互联网大环境的机遇,商业银行应当革新经营理念,加快转型升级,优化和重建银行业务流程,将互联网技术和银行业务有机结合,提供更加人性化、便捷化的服务。

2.谋求合作,实现互利共赢。互联网金融和传统银行业务应当在竞争中合作,互联网金融能够迅速发展也证明便捷性和普适性已经成为未来金融发展的一大理念。商业银行应当学习吸收互联网金融便捷性、大众性等优点,同时,互联网金融应当在风险管控、运营管理等领域学习商业银行成熟的经验。

3.积极创新、坚持客户导向。商业银行应当逐步转变过去以业务为导向的经营理念,立足于消费者需求和体验,构筑需求导向的经营模式,在深入了解消费者习惯、挖掘消费者深层次需求的基础上,在满足科学风险控制的条件下,进一步精简和完善业务流程,提高业务办理效率和用户体验。如精简小额信贷的流程加快放款速度等。

4.积累数据、布局信息战略。未来掌握数据的企业将获得竞争优势,余额宝的成功,正是大数据应用的一次牛刀小试。商业银行虽然在推进电子化进程上也做出了很多努力,但是从根本上缺乏对客户信用的高频数据分析,大数据不仅能为商业银行提供客户全面的信息,同时也能在一定程度上预测市场。商业银行必须从现在开始大力布局大数据战略。

5.抓住核心,完善风险控制。商业银行的风险控制体系相对完善,但是面对互联网金融的挑战,商业银行应当进一步剖析各项金融业务流程,不断完善风险管理体系,在效益和风险之间寻求一个更好的平衡。

六、结论与展望

互联网金融的出现降低了金融行业的门槛,金融混业经营和民营资本参与已经成为未来金融发展的大趋势。随着互联网金融资本规模日益增大,行业竞争势必不断加剧,实力雄厚的互联网金融巨头将会脱颖而出。各大商业银行应当立足自身优势,把握机遇,提前布局,充分融入这场变革,争取在互联网金融的浪潮中抢占先机。同时,政府部门应当高度重视互联网金融的制度建设和监管体系构建,一方面维护金融市场的稳定、有序发展,另一方面在最大程度上保护广大投资者的根本利益。

参考文献

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银行业中的数据挖掘技术 篇6

(一) 数据挖掘简介。

从技术角度看, 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中提取隐含在其中的、人们所不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。简而言之, 数据挖掘实际上是一种深层次的数据分析方法。

(二) 数据挖掘的主要步骤

1、问题定义。

数据挖掘是指在大量数据中发现有用的令人感兴趣的信息, 因此哪种信息是我们感兴趣的, 就成了数据挖掘的首要问题。

2、数据准备。

数据准备又可分为三个步骤, 即数据选取、数据预处理和数据变换。数据选取的目的是根据用户的需要从原始数据库中抽取一组数据。数据预处理一般包括消除噪声、消除重复记录、完成数据类型的转换等。数据变换的目的是消减数据的维数, 即从初始特征中找出真正有用的特征。

3、数据挖掘。

根据对问题的定义明确挖掘的任务或目的, 如分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。

4、结果解释和评估。

数据挖掘的结果有些是有实际意义的, 而有些是没有意义的, 或是与实际情况相违背的, 这就需要对结果进行评估。

5、分析决策。

数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果, 结合实际情况, 调整竞争策略等。

总之, 以上步骤不是一次完成的, 可能其中某些步骤或者全部要反复进行, 才有可能达到预期的效果。

二、数据挖掘技术的功能

数据挖掘通过预测未来趋势及行为, 做出前瞻的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识, 主要有以下五类功能:

(一) 自动预测。

数据挖掘技术能够自动在大型数据仓库中寻找到预测性信息。过去需要进行大量手工分析的问题, 如今可以迅速直接地由数据本身得出结论。例如, 数据挖掘技术能够使用过去有关信用卡促销的数据来寻找未来信用卡消费中能使银行获取最大盈利的客户。

(二) 分析关联。

数据关联是指数据仓库中存在着某类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性, 就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。分析是否关联的目的是找出数据仓库中隐藏的关联网。有时并不知道数据仓库中数据的关联函数, 即使知道也是不确定的, 因此由分析数据关联度而生成的规则是具有可信度的, 是有价值的知识。

(三) 划分聚类。

数据仓库中的记录可被划分为一系列有意义的子集, 即聚类。应用聚类技术可以增强人们对客观现实的认识, 是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。聚类技术的核心是, 在划分对象时不仅考虑对象之间的距离, 还要求划分出的类具有某种内涵描述, 从而避免了传统技术的某些片面性。

(四) 概念描述。

概念描述就是对某类对象的内涵进行描述, 并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述, 前者描述某类对象的共同特征, 后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多, 如决策树方法、遗传算法等。

(五) 偏差检测。

数据仓库中的数据常有一些异常记录, 从数据仓库中检测这些偏差很有意义。偏差往往包含很多潜在的知识, 如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是, 寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。

三、数据挖掘技术在银行业中应用的主要方面

(一) 风险管理。

数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理。可通过构建信用评级模型, 评估贷款申请人或信用卡申请人的风险。对于银行账户的信用评估, 可采用直观量化的评分技术。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。通过数据挖掘, 还可以侦查异常的信用卡使用情况, 确定极端客户的消费行为。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, 预测对于银行营销活动的响应率。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、成本等相关因素的分析、预测和优化, 找到新的可盈利目标客户。

2、保留客户。

通过数据挖掘, 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。通过数据挖掘技术, 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。银行可以采取措施来保持这些客户的信任。

数据挖掘技术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。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。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。

参考文献

[1]Jiawei Han, Micheline Kamber.范明, 孟小峰译.数据挖掘:概念与技术[M].北京:机械工业出版社, 2007.3.

[2]方蕾, 王金桃.数据挖掘在客户生命周期中的应用研究[J].武汉理工大学学报:信息与管理工程版, 2008.30.4.

数据挖掘在保险行业中的应用 篇7

我们现在已经生活在一个网络化的时代, 通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和社会。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题。例如:信息过量, 信息真假难以辨识;信息安全难以保证;信息形式不一致等。面对这一挑战, 数据挖掘和知识发现技术应运而生, 并显示出强大的生命力。

一、数据挖掘概念和技术

1、数据挖掘的概念。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的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。它利用各种分析方法和分析工具在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系, 是近年来发展起来的一门涉及面很广的交叉学科, 融合了人工智能、数理统计、数据库等方面的最新进展, 它的应用遍及金融、零售、电信、保险等众多领域, 发展前景十分广阔。

2、数据挖掘方法和技术。

数据挖掘的技术很多, 相应的实现方法也很多, 总的来说, 数据挖掘方法和技术可以分为以下八大类:

(1) 归纳学习方法。是当前重点研究方向, 研究成果较多, 从采用的技术上看, 分为两大类:判定树方法和集合论方法。

(2) 仿生技术。典型的方法是神经网络方法和遗传算法。

(3) 公式发现。是数据挖掘的一项重要内容, 它主要是从数据中找出数据变量之间的函数关系, 求得相应的数学公式。

(4) 统计分析方法。它建立在传统的数理统计基础上。在数据库字段之间存在两种关系:函数关系和相关关系, 对它们的分析可采用判别分析、因子分析、相关分析、多元回归分析及偏最小二乘回归方法等。

(5) 关联规则。是发现一个事物与其他事物间的相互关联性或相互依赖性。

(6) 可视化技术。是利用计算机图形学和图像技术, 数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来, 并进行交互处理的理论、方法和技术。

(7) 融合方法。是将不同算法或同一算法下使用不同参数得到的结果进行合并, 从而得到比单一算法更优越的结果。

二、保险信息化建设为保险公司应用数据挖掘技术奠定了基础

数据挖掘技术从一开始就是面向应用的, 如在银行、保险、电信、交通、零售 (如超级市场) 等领域有着广泛的应用。

1、数据大集中。

自上世纪九十年代以来, 国外的保险公司为顺应保险业务和信息技术相融合的大趋势, 斥巨资将过去分散的、功能较弱的、以业务自动化处理为主的单一计算机系统, 改造为功能强大的集中式的计算机应用系统。国内的保险公司目前已经在探索集中式管理的模式, 已经拥有比较完善的计算机通信网络, 保险公司主机和服务器的处理容量也在不断增加, 这就为数据大集中的实现提供了有力的物质基础。

2、建立数据仓库。

保险业务数据大集中后, 通过数据挖掘技术, 可以有效地控制保险的信用风险, 能够形成以客户管理为框架的成本控制体系, 从而实现保险公司经营资源的优化配置等功能。更为重要的是, 数据仓库可以为各级保险公司经营决策提供强大的可信赖的支持, 减少决策的盲目性。

3、搭建多元化的综合业务平台。

有了集中的数据仓库后, 保险业务多元化, 服务功能综合化、全能化, 完成从分业经营到混业经营的转化将由设想变为现实, 保险网络化的发展将改变传统的单一经营模式, 实现保险业务综合化经营。

总之, 保险业的信息化进程可以概括为:以数据大集中为前提, 以完善的综合业务系统为基础平台, 以数据仓库为工具, 以信息安全为技术保障, 打造出现代化、网络化的保险公司。

三、数据挖掘技术在保险中的应用

保险业是最适合推行知识管理与数据挖掘技术的行业, 是典型的知识密集型行业。随着保险公司业务系统日趋完善, 如何有效利用数据实现经营目标, 预测保险业的发展趋势, 在激烈的竞争中赢得先机是保险公司需要解决的问题。

1、客户关系管理。

客户关系管理 (CRM) 是一个判断、获取、保持和增加可获利客户的过程。CRM在帮助鉴别、吸引和留住有价值的客户方面被广泛认同。CRM以客户为中心, 简化了各种与客户相关联的业务流程 (如销售、营销、服务和支持等) , 将其注意力集中于满足客户的需求上。CRM还将多种与客户交流的渠道, 如面对面、电话接洽以及Web访问等方式融合为一体。这样, 保险公司可以按照客户的喜好使用适当的渠道及沟通方式与之进行交流, 从根本上提高与客户或潜在客户交流的有效性, 使保险公司市场营销、销售管理、服务和支持等经营环节的信息在保险公司内部和客户之间流动, 实现客户资源的有效利用, 从而提升了保险公司的竞争力。

2、争取客户。

争取客户始终是保险公司营销人员面临的头号问题。数据挖掘可以成为识别好的客户, 完成市场划分以及改进直销活动的关键工具。以往, 保险公司要想一次性地完成上述市场活动, 不是将资料留给统计分析人员去处理, 就是外包给其他机构。

在高度竞争的市场中, 这种做法不仅使销售活动进行的过慢, 而且显示的效果也往往过迟。此外, 在给定的时间周期中, 保险公司能够有效控制的市场销售活动的数量也常常低于所希望的数量。数据挖掘将能够有效地解决这些问题, 使得销售人员能更好地驾驭市场。

3、客户保持。

如何保留客户也是所有保险公司面临的一个主要问题。实践表明, 与保持住现有客户相比, 寻找新的客户总是要付出更多的代价, 因此保持住现有客户对许多保险公司都是关键性的问题。客户流失往往由于事先没有任何征兆而成为一个难以控制的问题, 一旦客户已决定要离开, 就很难再说服其留下了。

数据挖掘使保险公司的预测能力得到增强, 为控制客户流失带来了根本性的转变。通过使用数据挖掘对客户付费历史、人口统计信息及其他资料进行分析, 并针对已流失客户的模式建立模型, 最终的目标是预测用户的忠诚度。如果能够预测到这些行为, 即可有更大的机会留住客户, 减少用户的转向。有了这些信息的帮助, 销售人员就可以通过主动的营销活动来保持其客户, 而不再像以前那样等客户离开后才被动应付。

参考文献

[1]陈永强, 胡雷芳.数据挖掘技术在人寿保险CRM系统中的应用研究.成组技术与生产现代化, 2004.1.

[2]吉根林, 孙志挥.基于数据挖掘技术的保险业务风险分析.计算机工程, 2002.2.

数据挖掘在金融风险管理中的应用 篇8

一、金融风险管理

金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险,是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类;按风险涉及范围可分为微观金融风险与宏观金融风险;按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。通过对风险的衡量与认识,采取相应措施与处置方案使得风险最低和利润最大化。可见,金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。

二、认识数据挖掘

(一)数据挖掘的概念及流程。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。它是数据库技术、高性能计算机、统计学、人工智能、机器学习和可视化等多学科的产物。数据挖掘通过对数据库中的大量数据的抽取、转换、分析和模型化处理,提取出辅助决策的关键性数据,帮助决策者寻找规律,发现被忽略要素,预测趋势,进而进行决策。CRISP-DM是已得到多家公司和企业认同的、较有影响力的数据挖掘过程, SPSS、IBM、SGI、NCR等都采用该挖掘标准。它是一个分级的过程模型, 大体把数据挖掘分成业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估、发布六个阶段。

(二)数据挖掘分析方法。

常用的数据挖掘分析方法包括关联规则分析、聚类分析、分类分析和时间序列分析等。关联规则分析是从海量数据中发现数据项之间的关系,包括发现频繁项目集和生成关联规则两个子问题,经典算法有Apriori算法和FP-growth算法等。聚类分析是将物理或者抽象的数据集合划分为多个类别的过程,聚类之后每个类别中任意两个数据样本之间具有较高的相似度,聚类分析可作为其他算法的数据预处理步骤,也可作为独立的分析工具来了解数据的分布。聚类分析算法一般包含特征获取与选择、计算相似度、分组及聚类结果展示四个部分,常用的聚类分析算法有k-means、k-medoids、CURE、ROCK和BIRCH等。分类分析通过对已知类别训练集的分析来发现分类规则进而预测新数据的类别, 它是一种有监督的学习。分类分析主要包含两个步骤:一是根据类标号已知的训练数据集来训练并构建一个模型,用于描述预定的数据类集或概念集;二是使用所获得的模型对将来或未知的对象进行分类。典型的分类算法有决策树、贝叶斯网络、神经网络和遗传算法等。时间序列分析技术主要用于发现一定时间间隔内接连发生的事件,这些事件构成一个序列,发现的序列应该具有普遍意义,其依据除了统计上的概率之外还要加上时间的约束。

三、数据挖掘在金融风险管理中的典型应用

(一)信用风险评估。

数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。信用风险是由于不可抗拒因素和恶性欺诈等使得债务人无法或不愿意履行已签的合约而给银行造成的损失。银行对个人和企业的财务状况发生变化的过程往往不能及时了解或者说被循环信用掩盖。而通过数据挖掘技术对客户信用的影响因素进行挖掘,如地区差异、个人知识层次、收入高低、经济环境状况、社会职务等,可以快速建立起用户信用等级,进而给予不同的信用额度;也可以透彻地揭示信用风险的蕴含关系和特征,增强对信用违约预测的准确性。Frydmann et al (1985)首次将决策树模型运用于违约企业和非违约企业分类。之后有不少人将决策树模型、神经网络法和遗传算法用于违约判断以期得到更好的分类效果。目前市场上数据挖掘工具提供了完整的展现如Brio公司的Brio. Enterprise能全方位、多层次展现数据分析结果。

(二)公司财务危机预警分析。

财务危机的实质是财务风险规模化、高强度化的集中爆发,主要表现为财务状况极度恶化,发生支付危机甚至破产倒闭。这些公司都不同程度出现以下状况:无力偿还到期债务;巨额投资无收益;现金流量入不敷出;产品销路不畅、存货大量积压;涉及巨额诉讼赔偿;主营业务发生严重萎缩。财务危机预警模型的建立能够对企业经营失败和财务管理失误现象进行预警和早期控制,为决策者、投资者和债权人提供重要信息。数据挖掘中的主成分分析、Logistic回归、线性回归和神经网络等方法被国内外学者用来建立财务危机预警模型。首先根据主成分分析的特征向量与主成分贡献率计算出对于财务状况影响最大的财务指标;接着根据该分析的结果,把预测期公司的财务状况分为两类作为预测的目标变量;然后运用Logistic回归方法和决策树方法等进行公司财务状况进行预测;最后把每家公司综合评分作为目标变量,运用线性回归方法和神经网络方法进行公司财务危机预警分析。

(三)供应链风险评估。

良好的供应链管理可通过资金流、物流和信息流的优化为企业带来巨大效益,可以使企业有效节约运营成本和缩短反应时间,进而使其服务水平和竞争能力得到提高。供应链中任何一个环节的“断裂”都可能引起链上企业的连锁反应,给企业带来巨大损失。根据行为主体的不同,供应链风险可划分为供应商风险、生产商风险、物流服务商风险、批发商风险、零售商风险等。供应商风险作为供应链风险的最大起因,常被选为供应链风险评估的切入点。通常做法有利用数据挖掘算法确定有效的指标评价体系,建立模糊矩阵,进行聚类分析或BP神经网络等方法建立供应链金融风险评估模型,为供应链合作伙伴的选择提供依据,降低供应链风险。

四、结语

数据挖掘作为深层次的数据信息分析方法,具有传统评价方法无法具备的对于各种因素之间隐藏的内在联系的全面分析。此技术应用于金融风险管理无疑非常有益,可提供风险预警,让管理者提前做好准备,为决策提供参考信息,因而使企业极大地降低风险和提高竞争力,为企业的长足发展作出贡献。

参考文献

[1].陈守东,杨莹,马辉.中国金融风险预警研究[J].数量经济技术经济研究,2006

[2].朱佳钦.浅谈我国目前金融风险管理的问题及对策[J].中国外贸,2011

[3].周金,何文婷.数据挖掘在金融风险管理中的运用[J].科技风,2011