數據挖掘技術在信用卡業務中的有效運用

摘 要：信用卡是現代人們生活中必不可少的信用工具，目前，隨著我國的不斷發展，競爭也越來越激烈，各商業銀行不斷推出各種理財產品，圍繞信用卡出現了很多種不同的業務。在信用卡客戶相關信息和信用風險的基礎上進行數據分析能夠有效促進信用卡業務的發展，也可以有效提高商業銀行的管理和工作效率。本文主要分析了數據挖掘技術在信用卡業務中的應用，不斷提高銀行的競爭力。

關鍵詞：數據挖掘技術；信用卡；業務

0引言

我國社會與經濟的發展過程中，居民收入逐漸增加，這也就在很大程度上提高居民消費水平，人們對金融產品的需求也越來越高，這為信用卡業務的發展提供了良好的條件。隨著我國不斷發展，我國的金融環境也有越來越好，這也促進了我國信用卡業務的發展。我國信用卡業務的已經得到了快速發展，但是與發達國家相比還是存在一定缺陷，所以，必須進一步完善數據挖掘技術在信用卡業務中的應用。

1信用卡業務

1.1信用卡概述

信用卡是銀行對于信用狀況良好的客戶發放的能夠在特定銀行機構存取現金的卡片，信用卡也是一種特殊的信用憑證。在經濟學方面，信用卡的實質是消費貸款，它可以提供一個信貸賬戶，借款人可以根據該賬戶進行全部或者部分額度的存取。我國現行的信用卡主要有兩種，第一，準貸記卡，這種信用卡就是持卡人先交一部分備用金，備用金不夠時可以透支信用卡，第二，貸記卡，這種信用卡就是持卡人具有一定的信用額度，持卡人可以在信用額度的范圍內進行消費，之后再付款，這種信用卡不要求持卡人先存一定的資金，并且卡內的余額不具有支付利息。下表為我國信用卡發放狀況表。

1.2信用評分

信用評分就是幫助貸款機構發放貸款的一種支持技術，信用評分可以決定哪些人能夠貸款，哪些人不能貸款，一般情況下，只有信用狀況良好的人才能夠貸款。貸款發放人必須做好兩個方面的決策，首先，是否有必要對某個新人發放信用卡，其次，現有持卡人應該如何管理，這些決策都可以根據信用評分進行，第二種決策可以在行為分析的基礎進行決策，這樣才使決策更加有效。信用評分的統計方法主要包括以下幾種，首先，線性回歸方法，其次，Logistic回歸。這兩種方法可以有效完成信用評分工作，為信用卡發放提供一定的依據，從而降低信用卡業務的風險。

1.3客戶關系管理

目前，我國客戶關系管理的認同度逐漸增長，所以，客戶關系管理也被應用于一些金融機構。銀行作為一種金融機構，與其他金融企業一樣，需要擁有一定客戶才能持續的發展下去，優質客戶數量直接決定了金融企業的競爭力，對于銀行來說也是如此，要想不斷提高自身的競爭力，必須發展優質客戶。目前，銀行的客戶關系管理主要有以下幾種，首先，客戶細分，客戶細分是客戶關系管理過程中比較重要的一個環節，正確的客戶細分可以有效降低成本，同時可以獲得更強的市場滲透。其次，客戶行為分析，客戶行為分析主要是分析客戶的忠誠度，客戶的忠誠度分析可以有效提高企業的盈利能力。

2數據挖掘技術

2.1數據挖掘的任務

數據挖掘的概念出現時間比較短，在上個世紀九十年代中期才被提出來，但是這并不影響其發展速度，并且數據挖掘技術在發展過程中融入了很多種學科，這也就導致數據挖掘技術比較復雜，也沒有明確的定義。數據挖掘就是數據庫中知識的發現，它主要是在大量復雜的數據中挖掘出人們可以使用的數據。數據挖掘主要有以下一種任務，首先，預測學習功能的發現，其次，具有一定的描述性的任務，在尋找數據的基礎上進行數據的描述，再次，在描述任務完成后，還具有總結概括的任務，接著，能夠及時發現各變量之間的聯系，最后，及時發現數據中的變化。

2.2數據挖掘的方法

數據挖掘所涉及的領域比較多，所以，其方法也比較多，一般情況下，可以分為三種方法，第一，機器學習方法，這種數據挖掘方法又可以分為很多種，包括歸納學習、范例學習、遺傳算法等，第二，數據庫方法，這種數據挖掘方法主要是在多維數據分析的基礎上進行數據挖掘，第三，神經網絡方法，這種數據挖掘方法又可以分為很多個小部分，包括前向神經網絡、自組織神經網絡等。

2.3數據挖掘的技術

首先，人工神經網絡技術，神經元是神經網絡中的一部分，神經元模型是神經網絡的基礎。神經元之間的不同連接方式決定了最終形成不同的拓撲結構，神經網絡主要用輸入和輸出的數目來表示，神經網絡也可以分為兩種，前饋網絡和遞歸網絡。前者主要是通過從輸入端向輸出端傳遞，中間并沒有任何反饋，后者是網絡中至少有一個反饋回路的神經網絡。決策樹技術，這種技術主要是在實際案例的基礎上進行歸納學習，采取分類的方法對未知的數據進行分類和挖掘，其主要包括兩個步驟，第一，建立決策樹模型，這個過程就是從數據中獲得知識，第二，利用建立好的決策樹模型進行數據的分類。決策樹分類技術也是擁有一定優點的，這種技術操作比較簡單，并且不需要了解大量背景知識，其效率也比較高，計算量比較小。

3數據挖掘技術在信用卡業務中的運用

3.1信用卡業務中數據挖掘技術的應用模型

目前，我國各銀行都開始大力發展金融業，這就使得信用卡的發放數量大幅上升，隨著信用卡發放數量的增長，也積累了大量客戶的信息，但是各信用卡發放機構都面臨著一個問題，雖然銀行運營數據量比較大，但有價值的信息特別少，利用客戶信息得出客戶的行為模式是非常有必要的，只有這樣才能做出更加有效的決策，才能有效做好風險管理工作。傳統的數據分析技術不能很好的獲得數據隱藏的信息，而數據挖掘技術可以有效解決上述問題。數據挖掘技術在信用卡業務中的應用，可以分為很多種模型，主要包括以下幾種。第一，客戶細分模型，這種模型就是企業在了解市場戰略的前提下根據客戶的不同屬性將其分為不同的群體，并且針對他們的特征提供不同的服務和產品。這種模型是根據客戶的不同需求進行營銷工具的設計，這樣做的目的就是通過細分客戶種類，從而找到客戶需求之間的差異，然后選擇符合企業發展的客戶群體和市場，這樣就可以在很大程度上促進企業取得成功。客戶細分模型的理論依據主要包括以下幾個方面，首先，客戶需求之間存在差異，其次，客戶之間消費的檔次也在一定程度上存在差異，再次，企業競爭的資源存在有限性，最后，有效市場競爭的目的性。第二，定向營銷模型，定向營銷模型就是針對某個消費群體，根據他們的消費觀念和習慣制定活動方案，這樣就可以在很大程度上提高成功的效率。相關企業可以通過信用卡結算得到相應的消費信息，并且記錄客戶消費過程中的一切數據，之后對這些數據進行處理，從而得到客戶消費的取向，根據這些制定合理的產品，促進消費。定向營銷在具體實施過程中需要完成以下四個步驟，首先，識別客戶，銀行要想實現定向營銷，就得了解客戶信息，這也是最關鍵的一步，要從大眾客戶中識別需要的客戶，并且與他們建立良好的關系，了解這些客戶的所有信息，建立起一套比較完整的定向營銷網絡。其次，客戶差別化，這一步就是要根據一定的依據將客戶劃分不同的種類，從而為他們提供個性化的服務。再次，銀行和客戶之間的溝通，只有在溝通的基礎上才能了解客戶的需求，才能站在客戶的立場上完善需求。最后，業務流程的梳理，在完成以上三個步驟之后，就可以建立定向營銷的業務流程。

3.2信用卡管理系統中數據挖掘技術的應用

在信用卡管理系統中，數據庫建立完成后，就需要數據挖掘技術建立信用卡決策系統，這時，信用卡業務相關決策人員能夠利用數據庫的數據了解信用卡的發展趨勢和現狀，也能夠及時掌握信用卡的風險，從而更好的完善利潤計劃。數據挖掘技術在信用卡業務的應用過程中，主要包括以下一個模塊，第一，客戶分析模塊，客戶是為銀行創造利益的群體，不同的客戶，為銀行帶來的利益也是不同的，所以，很有必要對客戶進行篩選，不同客戶采取不同的營銷方式。按照活躍程度將客戶劃分為不同的等級，對比較活躍的客戶進行主動營銷，對于活躍一般的客戶，需要加大促銷力度，從而讓他們更加活躍的消費。對于那些不活躍的客戶，可以采取選擇性的退出，這樣才能降低銀行的維護成本，也有效規避了銀行風險。第二，特約商戶分析模塊，相應系統可以為特約商戶提供服務的基礎數據，然后通過數據的對比，可以準確掌握市場的發展趨勢，這樣就可以做出正確的決策，從而在市場競爭中取得優勢。第三，業務分析模塊，在業務分析模塊中，主要是通過交易所的數據進行分析，從而實現一定目標，首先，通過統計信用卡業務的總數據分析出業務中的優勢和劣勢，這樣就可以做出準確的評價。其次，通過處理各項指標中的數據，按照不同時間進行分類，從而分析出業務的走向趨勢，總結發展規律，這樣就可以預測出總體的發展趨勢。再次，通過信用卡業務數據的處理，按照不同的組成項目進行構成分析，進行收益構成和貢獻度分析。最后，通過分析網點業務數據，對經營進行綜合評價，從而提出合理化的建議。業務分析模塊中涉及到的業務數據主要包括交易文件以及各種文件。數據分析方法主要包括數據的查詢、分析和對比。第四，風險分析模塊，信用卡是金融工具的一種，信用卡同樣也存在著一定的風險，為了有效控制信用卡的風險，可以根據信用卡的發放數量等建立數學模型，從而信用卡風險進行有效控制。信用卡的總量越大，其消費的金額總量也會越大，存在風險也就越大。可以通過一些數據計算出每個月的透支余額，這樣就可以掌握未來的預期額度，這樣就可以增加信用卡的發放量，還可以有效控制信用卡的透支風險。

4結語

總的來說，就目前的發展狀況來看，信用卡業務中數據挖掘技術的應用具有良好的效果，它能夠很好的發展和管理客戶，還能夠在很大程度上降低信用卡業務的風險，能夠有效的進行營銷。數據挖掘技術可以有效管理信用卡業務中的客戶，并且進行風險的預測和控制，這樣就可以實現信用的評估和決策。數據挖掘技術的應用對信用卡業務的發展發揮著重要的作用，不但可以降低信用卡業務的風險，還可以有效提高銀行的經濟效益，促進銀行快速發展。

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作者簡介：

趙華，出生年月：1992年7月，性別：女，民族：漢族，籍貫（精確到市）：北京市，學歷：本科，研究方向：統計.