數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)的具體應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用，其中一個(gè)重要前提條件是，必須建立一個(gè)統(tǒng)一的中央客戶數(shù)據(jù)庫(kù)，以提高客戶信息的分析能力。分析開(kāi)始時(shí)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中收集與客戶有關(guān)的所有信息、交易記錄，進(jìn)行建模，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)客戶將來(lái)的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體應(yīng)用分為五個(gè)階段：
(一)加載客戶賬號(hào)信息。這一階段，主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，消除現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中有關(guān)客戶賬戶數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象，將其整合到中央客戶信息庫(kù)。銀行各業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)客戶有統(tǒng)一的視圖，可以進(jìn)行相關(guān)的客戶分析，如客戶人數(shù)，客戶分類，基本需求等。
(二)加載客戶交易信息階段。這一階段主要是把客戶與銀行分銷渠道的所有交易數(shù)據(jù)，包括柜臺(tái)，ATM，信用卡，匯款，轉(zhuǎn)賬等，加載到中央市場(chǎng)客戶信息庫(kù)。這一階段完成后，銀行可以分析客戶使用分銷渠道的情況和分銷渠道的容量，了解客戶，渠道，服務(wù)三者之間的關(guān)系。
(三)模型評(píng)測(cè)。這是為客戶的每一個(gè)賬號(hào)建立利潤(rùn)評(píng)測(cè)模型，需要收入和的確定金額，因此需要加載系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到中央數(shù)據(jù)庫(kù)。這一階段完成后，銀行可以從組織，用戶和產(chǎn)品三個(gè)方面分析利潤(rùn)貢獻(xiàn)度。如銀行可以依客戶的利潤(rùn)貢獻(xiàn)度安排合適的分銷渠道，模擬和預(yù)測(cè)新產(chǎn)品對(duì)銀行的利潤(rùn)貢獻(xiàn)度等。
(四)優(yōu)化客戶關(guān)系。銀行應(yīng)該掌握客戶在生活、職業(yè)等方面的行為變化及外部的變化，抓住推銷新產(chǎn)品和服務(wù)的時(shí)機(jī)。這需要將賬號(hào)每天發(fā)生的交易明細(xì)數(shù)據(jù)，定時(shí)加載到中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，核對(duì)客戶行為的變化。如有變化，銀行則利用客戶的購(gòu)買傾向模型，渠道喜好模型，利潤(rùn)貢獻(xiàn)模型，信用和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)模型等，主動(dòng)與客戶取得聯(lián)系。
(五)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的對(duì)象主要是與資產(chǎn)和負(fù)債有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，因此與資產(chǎn)負(fù)債有關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)要加載到中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);然后，銀行應(yīng)按照不同的期間，分析和計(jì)算利率敏感性資產(chǎn)和負(fù)債之間的缺口，知道銀行在不同期間資本比率、資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、資金情況和凈利息收入的變化。
結(jié)語(yǔ)
目前，銀行業(yè)已逐步走向個(gè)性化服務(wù)和科學(xué)決策階段，數(shù)據(jù)挖掘具有強(qiáng)大的信息處理和分析能力，可以為銀行提供科學(xué)的決策依據(jù)和技術(shù)支持。在全球化的今天，只有順應(yīng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的潮流，充分利用數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，才能更好地促進(jìn)銀行業(yè)持續(xù)、健康的發(fā)展。