基于數據挖掘的金融數據分析方法

凌敏

【摘? 要】隨著時代的發展與進步，現如今的信息技術已經充分融入企業管理策略之中，并處在一個較為關鍵的節點掌控運營。事實上，企業中的很多隱藏信息并未被人們所發現，這些頗有價值的信息數據隨著企業的不斷發展而大量積壓。各個企業將這些有價值的數據當作占有市場的有利保障，希望能夠不斷地對信息數據加以管理，提煉有效且合理的信息。現如今的數據挖掘技術悄然而生，迅速發展壯大，在企業和市場的推動下應用于各行各業。論文對我國金融行業中的數據挖掘情況展開討論并且得出相應的分析方法。

【Abstract】With the development and progress of the times， today's information technology has been fully integrated into the enterprise management strategy， and is in a relatively key node to control the operation. In fact， a lot of hidden information in the enterprise has not been discovered by people， and these valuable information data are accumulated with the continuous development of the enterprise. Each enterprise regards these valuable data as the favorable guarantee to occupy the market， hopes to be able to manage information data continuously， abstracts effective and reasonable information. Nowadays， data mining technology quietly emerges and develops rapidly， and is applied in all walks of life under the promotion of enterprises and markets. This paper discusses the situation of data mining in China's financial industry and gets the corresponding analysis methods.

【關鍵詞】數據挖掘;金融行業;數據分析;分析方法

【Keywords】data mining; financial industry; data analysis; analysis method

【中圖分類號】TP311.1;F832? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2021）11-0070-03

1 引言

數據挖掘領域是一個新出現的技術鉆研領域，雖然出現時間和實際應用時間較短，但是因其對企業本身有著極高的助力作用，所以在各個領域中也得到了眾多的重視應用。在金融數據管理研究方面的一個顯著特點是分析數據通常數量巨大，并且不確定的因素非常多，尤其是當今時代的海量數據背景下，傳統的會計模式進行運算已經不能滿足現實需要，所以就要運用新型數據挖掘技術對原有數據進行深層挖掘并將其結果加以利用，其目的在于預測未來的結果，用人們可以接受的方式來為人們提供決策幫助。現在大部分的金融行業數據分析方法都在從老舊的單一會計模式轉變為更加適宜金融體系的數據挖掘系統。在現如今商業化的系統中，我國金融行業的數據挖掘仍是一個十分具有創造性和挑戰性的工作。金融行業中存在大量難以捉摸的規律，加之行業的隨機性質，使得這些極具隱藏的數據很難被挖掘。那么，怎樣做才能讓這些隱藏的數據出現并且進行合理有效的管理，是金融行業現階段獲得具有價值的信息與取得較高市場優勢的關鍵所在[1]。

2 數據挖掘的簡要概括

現如今應用在各大領域中的數據挖掘究竟是什么？從相關資料的介紹得出：數據挖掘是對某種隱藏知識和模糊信息的提取、概括流程。這些大量未知數據的提取，就需要對數據庫中的數據進行統一、有效的管理，使其從不完整、模糊的狀態脫離出來，清晰地展現在人們面前以完成相應工作。更為準確地說，數據挖掘存在于知識發現中，是知識發現中的一個重要手段。面對的大部分是公司或企業的日常工作數據，將眾多的數據作為基礎，以其中的智能手段、統計管理為內容，高度還原潛在信息，由此作出正確的預判，提高潛在信息的使用率，從而對目前資源極具浪費的局面加以改變，恢復信息數據的潛在力量[2]。知識發現的首要目的便是將信息變為知識，屬于穿插在數據庫技術和機器學習中的一個相互重疊模式。由于知識發現中所涵蓋的數據信息大多來自于現實社會，在一定程度上很難保證每個數據的合理性、準確性。所以，人們對數據預處理的重視程度也逐漸增高。

3 目前我國金融行業中所存在的數據挖掘

3.1 數據倉庫的建立和多元化的數據分析

數據挖掘在我國金融業的事務方面及具體應用擁有出色表現，由于金融業事務的搜集和處理往往需要大量的數據分析，而大部分銀行和金融機構又往往會向社會提供非常多的服務，這就導致了信息之間的傳遞過于頻繁復雜。由于傳遞信息可能存在不對稱性[3]，這就導致金融機構難以在海量的數據當中找出正確對應信息。而金融數據挖掘技術可以在眾多數據中快速且準確地找到有效的信息。金融數據的分析相對來說較為完整，方便了對金融數據的系統化管理。金融數據應包含幾個方面：

一方面是全面化分析和深度挖掘，以構造數據框架為基礎為銀行以及金融機構提供出金融數據倉庫;另一方面是利用多元化的數據分析法從時間、區域、空間和其他因素來共同分析，從而為金融機構提供信息未來趨勢的更多可能性。數據倉庫的建立有利于更快地進行數據分析，而多元化的數據分析方法則為未來信息的分析全面提供更多可能性，這2方面的數據挖掘在金融數據分析方法中有很重要的作用。

3.2 風險管理及信用評估

數據挖掘分析方法在金融體系中的運用，不僅有構建信息庫和全面性分析2方面優點，其實更多的在于深層次的數據挖掘分析。

數據挖掘在金融行業的重要應用之一是風險管理，如信用風險評估。構建信用評級模型是因為交易當中存在風險，所以作為證券商和銀行來說要盡量保證客戶資金的安全，通過數據挖掘來分析產品的風險可能，做出一個完整的產品信用風險評估以及相應解決方案。

①對客戶進行風險評估，通過構建信用評級模型來評估貸款人或交易人的風險，運用數據庫當中的特定賬戶對客戶進行指定信用評級分析，對于評級為高風險的客戶銀行要謹慎放貸或降低放貸金額，而對于低風險客戶，可以適當降低其貸款標準，但要識別其償還能力，并且要注意交易人的信用報告、收入水平以及其他可能影響其償還能力的信息等。

②對客戶本身進行信用評估，采取直接的觀察技術，將客戶的信息與信息庫中當中的海量數據加以對比，針對客戶數據的等級給出評分標準。將高償還能力低風險的人歸為一類，將高風險低償還能力的人歸為一類進行集中信息數據處理，并且通過其信用評分能力，來決定是否接受行為人的申請，并且可以幫助銀行等金融柜臺篩選出與償還能力不相關的其他因素。運用數據挖掘方法，篩選出影響償還能力的因素，以此來提高篩選的準確度，達到信用評估的目的。

③通過數據挖掘來確定客戶的消費行為。通過行為對比來確定客戶存在哪一種消費類型，是平靜客觀型，還是沖動極端型，這對其信用風險可以產生一定影響。對于金融行業運用數據挖掘可以減少可能對其造成風險損失的客戶，在對客戶進行資信的預測基礎上，運用數據挖掘方法，更有效率地進行篩選和識別評估，排除造成風險的誘因，從而有效地控制信用風險的發生，并且可以通過建立欺詐模型，來幫助銀行解決可能存在的詐騙行為，同時幫助我國公安部門開展反欺詐分析，從而預防詐騙事件的發生和控制我國資金的非法流失。

3.3 維護金融客戶生命周期

一方面是為了獲取新客戶。通過數據挖掘方法來分析定位出哪些人群可以對金融行業進行投資交易，哪些群體與金融行業毫無交集，可以通過數據庫當中的特征進行具體客戶匹配達到客戶的初步篩選，這有助于預測銀行活動的響應率。將之前通過數據挖掘方法的那些被認定有可以參與金融投資特征的客戶進行群體匹配，以達到增加營銷范圍的目的，數據挖掘還可以將原有信息數據庫的數據與新篩選出的數據進行對照，并且可以按照尋找標準來對客戶進行精準篩選，也可以把數據庫當中的客戶按照其風險特征投資偏好進行群體匹配。另一方面，在保留老客戶方面也可以通過數據挖掘來進行，例如，在發現有客戶流失后，銀行可以尋找在數據庫當中與其特征相同的未流失客戶，在其流失之前采取額外服務策略，以最大程度保留客戶，對可能流失的客戶名單進行關懷訪問，要做到能迎接新用戶同時留住老客戶，要了解客戶的具體需求，通過數據挖掘來幫助客戶解決問題，識別出導致客戶轉移的有關因素，并且可以運用具體分析來篩選出有異常交易行為的客戶，從而避免造成客戶流失。數據挖掘工具還可以通過分析篩查大量客戶數據，確定客戶的交易習慣、流通額度和其交易頻率等，也可以對單個客戶進行數據挖掘篩選，制定出最適宜其投資的個性化方案。

4 金融行業中數據挖掘的分析方法

4.1 在銀行業的應用分析

數據挖掘技術在銀行業中的應用，其中一個重要前提條件是，必須建立一個統一的中央客戶數據庫，以提高客戶信息的分析能力。分析開始時，從數據庫中收集與客戶有關的所有信息、交易記錄，進行建模，對數據進行分析，對客戶將來的行為進行預測。數據挖掘在銀行業的具體應用分為4個階段：

第一階段主要是為了留下客戶信息為之后錄入中央客戶信息庫中進行整合打下基礎，并且要做到消除客戶現有信息與信息庫中信息不一致的現象，要保證數據的有效性。保障數據的正確性對與金融相關的各行各業具有良好的助力作用。

第二階段主要保障金融客戶信息的正常交易，包括證券行業的經濟轉化銀行的分銷階段，柜臺、第三方存放平臺、ATM、匯款、轉賬、購買金融產品等，可以更加有效地調動客戶與企業服務的聯動性，使得之后的操作性更加有效。

第三階段主要是搭建模型評測，這是為客戶的每一個賬號建立利潤評測模型，以便于幫助客戶預測未來利潤和風險的各種可能，因此需要加載系統的數據到中央數據庫。這一階段完成后，銀行可以從組織、用戶和產品3個方面分析利潤貢獻度，如銀行可以依客戶的利潤貢獻度安排合適的分銷渠道，模擬和預測新產品對銀行的利潤貢獻度等。

第四階段主要是為了維護客戶關系。作為企業應該做到掌握客戶在生活和職業當中的變化。要抓住可以對其提供服務與銷售產品的時機，這就需要每天對客戶行為變化進行對比，通過中央數據倉庫來得到客戶購買傾向模型以及具體喜好，并且可以從另一方面了解到客戶的信用與風險評測模型，可以幫助企業主動與客戶取得聯系，促進進一步交易[4]。

4.2 具體操作分析

對于金融行業中大量潛在的數據來說，在進行數據挖掘的基礎上更加注重其分析方法。一個具體數據挖掘流程應該從數據準備入手，預先將分析的數據進行處理和整理，從而方便后期結構化數據的應用。此后的數據挖掘可以準確使用數據文本的內容，直接應用在行業的分析操作中。這一系列看似簡單的流程實際上包含著各種密不可分的環節，所以，數據挖掘中的各項分析方法提供了便利和實用性。金融行業中所涉及的分析方法有很多種，如基于歷史的MBR分析、購物籃分析、聚類分析、連接分析等分析方法。這其中，在金融行業中普遍用到的便是基于歷史的MBR分析方法和購物籃分析方法。這2種方法為數據挖掘創造了便利的條件。

4.3 具體方法分析

MBR分析方法就是在已知的例子中獲取未知案例的某種普遍特征，將2個相近的金融案例進行比較并加以分析。這種方法的極大包容性能夠將各式各樣形態下的數據進行假設。另外，在具有高效學習能力的前提下，此方法能夠較為準確地從原有案例中提取有效信息和知識，眾多的原有案例能夠將未知預測得較為全面和準確。在客戶反映預測中能夠發揮重要的優勢。

購物籃分析實際上是企業對客戶需求的一種反應，以找出某種東西并合理地放置于一定位置為目的。金融行業需要明確顧客的目標并展開相關想象，企業在某種規定和規則的基礎上建立自己的競爭優勢以謀取利益。這其中，金融行業也需要克服一定的困難，數據越多，計算數據所花費的時間和精力也會隨之增加，所以需要運用某種技術來降低損失。對于金融服務業而言，在此方法下所產生的數據挖掘，能夠通過不同的設計方案進行組合并加以利用，擴大金融行業的利潤。

神經網絡分析方法在金融行業中的應用起源于20世紀，最早它用來對金融行業的財務危機進行預測，降低成本。此后便在風險評估領域展開分析。這是一項根據應用數學發展出來的模式，方法本身有著高水平的計算和查錯能力。由此可見，對于金融行業中的風險評判和預測有著巨大貢獻[5]。

5 結語

在我國金融行業的信息化發展中，數據挖掘工作已經被行業內部充分利用。在市場的激烈爭奪中援助金融企業獲得一定的優勢地位，并且充分地展現出較為光明的行業應用前景。對于我國的發展而言，十全十美是一種奢望，但需要盡最大的努力完成企業發展。改革開放以來，我國金融行業得到迅速的發展，尤其是加入世貿組織之后，不論是經濟實力還是科技水平都在穩步發展。隨著金融不斷開放，將我國金融行業推到外資金融的風口浪尖，在極大壓力的促使下帶給我們的是巨大挑戰，同時也創造了各種機會并且提供了眾多發展理念。不斷增加各國之間的交流協作，充分完善金融行業的體制改革，找到自身獨一無二的優點，以創新為根基，提高經濟實力。這樣才可能使我們在不斷的市場競爭中脫穎而出，得到長久穩固的發展前景。

【參考文獻】

【1】程子衛.基于數據挖掘的金融數據分析方法研究[J].營銷界，2020（41）：125-126.

【2】裴永強.基于數據挖掘的金融數據分析方法[J].電子技術與軟件工程，2020（06）：162-163.

【3】上海正氣信息科技有限公司.一種基于數據挖掘金融數據分析方法：中國，CN201810252701.2[P]，2019-02-12.

【4】于晶.大數據時代的數據挖掘及應用探究[J].科技與創新，2018（24）：160.

【5】赫然，黃今慧.大數據背景下數據挖掘技術的算法[J].電子技術與軟件工程，2019（20）：141-142.