關于大數據時代數據挖掘在銀行中的應用研究

摘 ?要：本文主要從大數據時代下銀行遭遇的挑戰出發，根據數據挖掘技術，分別從客戶關系、產品推薦、金融監管以及銷售和風險管理等幾個方面，對大數據時代下數據挖掘在銀行中的應用進行了深入的探究，以期對數據挖掘技術應用于銀行提供一定的理論思考。

關鍵詞：大數據;數據時代;數據挖掘;銀行應用

基金項目：成都職業技術學院校級課題，項目名稱：智能金融分析;項目編號：16CZYTD951。

一、大數據時代下銀行遭遇的挑戰

隨著大樹據時代的逐漸到來，對我國銀行的發展造成了很大的影響，會給銀行傳統數據處理方式以及銀行企業的文化等各種方面造成很大的影響，首先，銀行不得不放棄純凈數據與那些有條理的數據，轉而接受那些具有非結構性質的數據，同時還必須接受少量不精確數據的存在。

其次，由于大數據時代不同于傳統的時代，所以大數據時代的到來也逐漸從局部銀行沖擊轉變為全部銀行沖擊，同時，由于大量數據存在于銀行企業之中，也會在一定程度上給銀行的企業文化造成全面的沖擊，促使我國銀行企業的文化與數據關系逐步從因果關系轉變為相關關系，致使銀行企業不得不重視其銀行的數據存儲于數據流動。

最后，我國銀行企業還遭遇著嚴重的數字化挑戰，因為大數據分析對于我國的銀行來說，主要是為了達到擴展數據、快速分析數據的目的，從而支持我國銀行的穩步發展目標，但是現階段，我國銀行企業要在這種大數據時代下不得不大力開發其經營的新業務與金融新產品，從而將其制約在巨大的市場競爭壓力之下。

二、關于數據挖掘技術

（一）關于數據挖掘概述

數據挖掘就是從巨量，同時混有噪聲、缺失值、模糊以及隨機數據中深入挖掘對人們學習有幫助的信息和知識的過程，在大數據環境背景下，已經不能再使用傳統的抽樣數據，而是要使用實時監測與實時跟蹤來獲取與之相關的互聯網全部信息，同時詳細分析其中隱藏的法則，并提出一定的預測與結論。數據挖掘技術主要包括關聯分析技術、這種技術主要指銀行和其客戶之間各種行為的相互關系，由于客戶并不是一個單獨的個體，所以生活在整個社交網絡中的客戶之間具有一定程度的愛好趨向性，當某一客戶做出了某種行為時，其余的客戶也會隨之效仿。

（二）數據挖掘技術操作流程

數據挖掘操作流程主要包括需求分析技術、數據采集、挖掘、結果分析、結果評價以及決策分析技術等。就需求分析技術而言，它是數據挖掘流程的第一步，在這個過程中，相關技術人員要與其具體的業務部門的負責人進行溝通，以此來完成數據的最初獲取與整合分析，從而確定出相應的數據挖掘目標，以及與之相關的數據挖掘具體要求，從而規劃出一個初步的數據挖掘思路。

就數據的采集技術而言，它主要包括選擇、數據預處理、以及數據的轉換等，選擇是在銀行中擁有的客戶信息數據庫中進行樣本數據的提取工作，數據的處理和轉換工作則是削減數據的相關維度與將其轉化為有效可用的數據。

數據的挖掘技術則是建立一種數據挖掘模型，而數據的結果分析與評價工作則是分析數據結果的有效性以及評價其是否達到預期目的，而數據的決策分析則是根據數據挖掘結果來對銀行未來發展進行一定程度的預測。

三、大數據時代下數據挖掘在銀行中的應用研究

（一）客戶關系的管理

客戶關系的管理是大數據時代下數據挖掘在銀行中的應用途徑之一。發展新客戶關系是銀行工作的重要組成部分之一，銀行可以通過采用探索性的數據挖掘方式，來進行發現銀行數據中心的特點，以此來預測銀行實際營銷活動的響應率，銀行可以使用聚類分析的方法來將其客戶進行一定程度的分類，然后通過分析客戶的風險與其服務成本等，來預測和優化與之相關的因素，以此來實現最后的銀行盈利目標。例如，建設銀行通過大數據挖掘技術，可以進行關聯因子的適當轉移，找到客戶中與之相似的轉移者，再對其進行孤立點分析來發現客戶的異常行為，當其預測客戶即將停止放貸而轉向別家銀行放貸時，就可以提醒銀行通過降低銀行的貸款利率或者增加客戶的貸款額度等具體的措施來留住客戶，以此來防止客戶的流失，保護銀行的經濟利益。

（二）精準銀行產品推薦

在大數據時代的背景下，銀行經營發展迎來了全新的契機。銀行能夠結合自身的需求、大數據的分析結果，實現精準銀行產品的推薦。具體而言，銀行可以成立一個大數據挖掘部門，然后對與客戶、產品、需求相關的信息進行分析。從當前的情況來看，基本上所有銀行都已經提出了屬于自己的客戶端APP，為用戶查詢賬戶信息提供了便利，同時也減輕了銀行柜臺工作的壓力。相應的，因為客戶端APP的出現、使用，會產生海量與客戶相關的信息數據。而通過對這些數據的分析，基本上能夠掌握客戶的偏好，從而為實現產品的設計提供參考，提高銀行產品推進的精準性。

例如：在招商銀行的客戶端APP中，客戶除了可以查看用戶余額、交易明細以及轉賬之外，平臺還為客戶提供了相應的理財服務，包括保險、基金、債權等。其中，招商銀行所推出的保險業務大部分僅在北上廣深等地區銷售，而其他地區的客戶則不能實現保險購買的需求。面對這樣的現象，銀行的大數據挖掘部門可以對客戶的保險需求進行分析，確定其傾向的保險業務類型，從而設計更具精準的保險產品。通過此種方式，可以充分發揮大數據技術的作用，幫助銀行推出符合客戶需求的產品，進而在優化銀行形象的同時，還能夠獲得更多的經濟效益，實現可持續發展的目標。

（三）進行銀行金融監管

銀行的長期發展中，因為自身的特殊性、市場的多變性，增加了銀行金融監管的難度。為了能夠解決這一問題，銀行可以合理運用大數據挖掘技術，增強金融監管工作的有效性。在當前的金融市場中，銀行的諸多業務中很可能會出現違法的行為，如客戶通過銀行“洗錢”。為了能夠對類似行為的有效監管，銀行應該積極將大數據技術應用在其中。在具體的應用中，銀行可以運用孤立點分析方式、分類研究方式等，實現對銀行內部金融業務的檢測。此時，大數據技術便會發揮作用，確定其中是否存在“洗錢”等不正當的行為，為管理人員實現監管目的提供參考。

為了能夠更加充分的發揮大數據技術的價值，銀行可以在其基礎上構建一個金融監管平臺。在平臺的構建中，最為重要的是設置數據庫，實現對所有金融信息的保存、整理。同時，銀行運用可視化處理的方式，對數據分析工作提供相應的圖形，然后便能夠通過相應的算法，對金融問題進行查找。該過程中，雖然能可以在根本上保證大數據技術的效用最大化，但是如果數據信息泄露則會給銀行帶來風險。因此，銀行應該重視平臺數據庫的安全管理，并將身份識別技術、密鑰技術、防火墻技術應用其中，以便于防止數據信息丟失等現象，并為實現金融的監管的目的提供保障。

（四）虛擬銷售與風險管理

在新時代的背景下，網絡營銷已經成為各行各業發展的主要手段，此種方式可以彌補傳統營銷的不足。例如：銀行在應用大數據挖掘技術的前提下，能夠通過客戶端APP掌握客戶的喜好，從而能夠實現針對性的銷售。不過，當前銀行所采用的虛擬銷售方式，主要集中于電子銀行方面，導致大數據信息存在一定的片面性。因此，為了優化虛擬銷售的方式，銀行還應該積極與微信、微博等平臺進行合作。

銀行可以設置官方微信公眾號，引導客戶將銀行賬號與公眾號綁定。基于此，客戶能夠定時收到公眾號推送的信息，幫助銀行實現虛擬銷售的目的。同時要想充分調動客戶的積極性，銀行還可以在公眾號中設置“會員積分”項目。客戶每完成一次消費以后，可以兌換相應的積分，當積分積累到一定程度以后，則可以獲得銀行提供的禮品。在虛擬銷售的過程中，存在多方面的風險因素，要求銀行加大重視力度，并及時進行規避。由于大數據時代的到來，客戶在銀行相關的業務中會留下個人信息。但是如果這部分信息發生泄漏問題，則會給客戶、銀行雙方帶來風險，在損害客戶權益的同時還限制了銀行的長久發展。對此，應用運用大數據技術對各個環節中進行風險分析，幫助管理人員制定針對性的處理方案，實現對不同風險的預防、治理。

結論：

綜上所述，大數據時代下數據挖掘技術對于銀行業務拓展具有重要意義，通過數據挖掘技術，可以在銀行中進行更好的客戶關系管理、精準其銀行的產品推薦，更好的進行銀行金融監管，順利進行銀行虛擬銷售與及時的風險管理，從而幫助銀行在未來從容地面對激烈的市場競爭，打造出具有獨特競爭力的銀行。

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作者簡介：

葉昱希（1987-）女，四川自貢人，碩士研究生，助教，研究方向：商業銀行、互聯網金融。