數據挖掘在金融方面的應用

王雪琪

摘要：作為云計算、大數據衍生出的一種技術，數據挖掘的有效應用極大地促進了各行各業的發展，并且深刻地影響著人們的生活，令各種生產也愈發智能化。尤其是在金融行業，正在推廣應用數據挖掘專業技術，并且取得了很可觀的成績，令金融領域的發展前景越來越廣闊。基于此，本文概述了數據挖掘，并探討了在金融方面有效應用數據挖掘的措施，希望能夠提供給金融研究領域有用的參考借鑒信息。

關鍵詞：金融應用;數據挖掘;輔助決策

作為全新的信息處理專業技術之一，數據挖掘在上世紀的美國最先產生，并且率先被應用在金融等方面的行業中。這種技術主要用于隨機選取、轉換、研究、模型化處理浩瀚的數據，并且提取出能夠幫助商業決策的有效數據。目前，伴隨信息化的飛快發展，金融界的業務數據也越來越多。從大量的數據中分析、提取出切實有用的信息，并且服務于金融商業決策，已經逐步發展成為數據挖掘的主要應用方面。

一、數據挖掘概述

Data Mining是數據挖掘的英文名稱。數據挖掘是指隨機地從不計其數的、模糊、不完整、含噪音的應用數據中，深入挖掘、提取出其中隱含著的、事先不曉得的、卻又真正潛藏著的價值不菲信息及數據知識的整個過程。其中的數據源真實存在的，而找出的又是客戶真正感興趣的內容。此外，這些的知識必須可接受、極易理解、能夠被有效運用，并不需要都是真理知識，只要能夠支持某種發現即可，其實就是指從很多實際存在的數據中，深入挖掘非基礎知識的一個過程。而這些平凡的基礎知識，就指的是常識或者常見的知識。形象地說數據挖掘就是指從金融業務數據信息中，找出一定的問題，并有效輔助決策者正確決策。

在數據挖掘中，具體的步驟如下：1.問題定義。針對需要處理的問題，清晰明確地進行定義，并控制該問題真正可行、切實可操作、能夠評價。2.搜羅數據。足夠多的數據信息是數據挖掘的條件，所以，在數據挖掘中，應先收集數據，這些數據常常源自事務處理及信息數據倉庫。3.整理數據。在數據挖掘中，整理數據很重要。考慮到搜羅來的數據常常被污染或存在缺失問題，而無法真正體現出數據的基本特征，故此需要泛化處理數據，更好地挖掘有價值的數據。4.挖掘數據。在這個過程中，需要綜合應用人工智能、統計分析、數理技術等，來分析、研究數據，并且找出有用的知識。5.評估結果。針對數據挖掘，往往有很多的結果，所以應從經驗出發，來科學地分析評估，又或通過實際數據信息，來驗證模型的真實及可行情況。6.決策分析。通過數據挖掘，輔助管理者正確決策。由此可見，在數據挖掘中，應多次修改問題、調整模型、反復評估、循環檢驗等，方才可實現預期效果。

二、在金融方面有效應用數據挖掘

當前，在各個行業均存在數據信息，特別是在金融方面，往往尤其需要處理種類繁多的數據。在現代金融業務中，均需要大量收集、處理各式各樣的業務數據，通過一定的人工分析及有效的分析軟件，即可得出想要的結果。針對數據信息，采取系統化的管理、離散化的挖掘，就能深入可視化、實例化數據信息，真正理清數據信息與價值作用的線性關系，做到從零散、小、微觀到整齊、大、宏觀，來預測整個金融行業。

（一）風險管理控制

在金融方面的業務，一般會產生很多的流通貨幣行為。所以，作為金融企業，必須認真防范金融風險、快速識別金融詐騙。而通過數據挖掘，就能從數量龐大的信息中，找出于業界發展、信用個體等有關的風險信息，并且準確預測具體的風險等級，提供給決策者有效規避風險用的數據。例如，在管理信用卡方面，通過數據挖掘，就能分析、研究客戶常用信用卡的模式，并熟悉客戶用卡的各種習慣，實時監測使用信用卡的過程。一經發現用卡異常，作為發卡行，就要及時予以防范，以避免不必要的損失。此外，通過數據挖掘，還能夠分析詐騙行為，深入發掘出共性，以及時預警金融企業，提醒要強化監管，真正防患于未然。

（二）客戶關系有效管理

通過數據挖掘，能基于客戶在金融互動中的常規信息，來分析客戶行為，并從中找出客戶行為的基本規律。再按這些規律下的商機，安排市場部，就這些客戶群體，制定出個性化的優質服務策略、對應的服務產品。同時，通過數據挖掘，還能幫助金融行業，按層次各異的客戶群，創建相應的發展戰略，并基于數據分析確定客戶價值，準確鎖定層次各異的客戶群，深入挖掘潛在的各種客戶。另外，通過數據挖掘，還能發現大客戶、暗含的大客戶及其習慣、愛好，再提供優質的服務，真正贏得這些客戶，并且形成長時間合作的伙伴關系。

（三）新市場預測

在探索應用數據挖掘中，能夠找出數據庫中各種客戶的特征，準確預測出營銷活動的實際響應率。基于有利的特征，能夠匹配上新的、有效的非客戶群，以此來促進營銷活動增強效果。同時，通過數據挖掘，還能夠從數據庫中存在的各種客戶信息，按事先固定好的標準要求，來找出與條件相符的客戶群。或針對這些客戶，展開聚類分析工作，以達到自然分群效果，準確獲取客戶的收入、服務風險、成本等因素，并且展開預測、優化，以找出新的能夠贏利的客戶。基于此，通過數據挖掘，還能分析、研究大量的金融交易信息，再建立起模型，找出交易信息中的整體趨勢，如新的市場走勢等。這樣金融企業便能夠從這些信息中，知曉市場上的新變化，并且適當調整經營策略，正確做出判斷、決策。

（四）核心競爭力的提高

在金融界的實力，不僅與自身資本實力有關，員工的知識水平也屬于核心競爭力。通過數據挖掘，有助于金融界發掘內在的知識需求。特別是可以挖掘出影響到金融績效的隱性知識內容，促進金融界及時創新招聘策略、更改培訓方向，大幅提升核心競爭力。在金融界，內部知識主要涉及生產模式、戰略目標、組織架構、人力資源、人際關系等，內部的協調往往直接關系著金融經營活動。在數據挖掘的支持下，可以隨機采樣、研究、管理金融界內部的離散知識、整體經營信息。作為金融管理者，可以通過數據挖掘，來分析、判斷金融經營中存在的種種問題，再及早展開調查，有效進行應對，以減小經營風險。而在金融界，外部知識體系就是指市場基礎知識，如潛在的金融市場、既有的市場、有用的客戶信息、競爭對手信息、供應商信息等，以上外部因素均會影響到金融營銷。通過充分認知市場，可以正確制定戰略目標，找準金融市場定位。此外，通過數據挖掘，還有助于收集、分析市場信息，建立研究模型，篩選、劃分外部環境數據信息的種類，以提出合理的經營策略，促進金融事業健康發展。

（五）信用分析

在金融行業，準確分析顧客信用度、預測客戶償還貸款的能力往往意義非凡。但在評定顧客信用級別、具體償還貸款能力時，卻常常會受到很多方面因素的影響，而很難真正獲得精確結果，以至于影響到提供給客戶的服務級別。通過數據挖掘，如選用數據屬性、相關性評價等，可以促進金融企業及時剔除掉無關的不良干擾因素、及時識別出關鍵性影響因素。譬如，在研究客戶的具體還貸能力時，有關的償還貸款風險因素，主要涉及客戶負債率、信用、收人、收入償還比、文化程度、貸款時間、戶口地等。在數據挖掘的支持下，通過綜合分析可得：在客戶還貸真實能力的影響因素中，收入償還比當屬關鍵性影響因素;負債率、文化程度、戶口地等的影響則并不明顯，當屬非主要因素。經過一番分析后，金融企業便可以基于此，有針對性地提出優質的金融服務措施，提供給顧客真正適合的良好金融服務，以此來確保企業得以增強風險控制方面的能力。

三、結語

綜上所述，在金融方面，數據挖掘擁有巨大的應空間。伴隨金融行業的飛快發展，極大地推動了數據挖掘的研發、推廣應用。針對金融行業，數據挖掘有助于金融界從微觀、宏觀角度，有效調節金融市場、預測市場走勢、識別交易模式等。目前，國內金融行業蒸蒸日上，相應的數據挖掘也日趨發展成熟，并且在加快金融界發展腳步、促進金融企業快速提高競爭實力等方面也成績卓越。

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