大數據下數據挖掘在銀行的運用

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1研究背景

現在的社會可以說是一個信息爆炸的社會，每時每刻都在產生新的數據。大數據通常來源于多個數據組，具有實時性。大數據無法用單個計算機進行處理，必須使用分布式計算架構，所以與云計算緊密相關。近年來，信息技術和互聯網技術飛速發展，大數據、云計算為IT行業帶來了又一次重大技術變革。現在，大數據的應用已經逐漸滲透到各個領域，各銀行的業務特別是信貸業務和支付業務收到越來越大的沖擊。一方面，各種P2P模式的網貸、阿里貸款的融360、微信貸款微粒貸、宜信商通貸等等正在占據著小貸市場，銀行不得不與這些互聯網金融企業展開競爭。隨著新的金融商品不斷開發出來，證券市場的作用越來越強，而銀行的媒介地位逐漸降低，正面臨著嚴峻的挑戰。另一方面，銀行在支付業務領域面臨著以支付寶為代表的第三方支付平臺的激烈挑戰，同時又要應對手機支付的逐漸普及。大數據時代，銀行之間競爭的焦點將會是數據，單純意義上的產品競爭將被時代所拋棄，擁有客戶資源就擁有了市場競爭的資本。面對競爭日益激烈的市場環境，商業銀行必須認清大數據技術變革帶來的深刻影響，積極應對互聯網金融的挑戰。在大數據背景下，要充分利用海量的客戶數據挖掘出有價值的信息，了解客戶的需求，懂得客戶的偏好，并能夠為之提供相應的服務。在此背景下，本課題主要研究在“大數據”時代如何利用數據挖掘技術對銀行數據進行處理，獲得有用的客戶分類、風險評估等信息，重點探討大數據給商業銀行支付和信貸業務帶來的革新。

2信貸風險管理

發放信用貸款是商業銀行的一項重要業務，也是一種主要的放款形式。債務人無需提供抵押品或第三方擔保就可以取得貸款，因而銀行的風險較大，如信用風險、市場風險、流動性風險等，信用風險是其中最主要的風險之一。在此背景下，數據挖掘技術被用于對貸款方進行信用風險評估。中國人民銀行按照風險程度將貸款劃分為正常、關注、次級、可疑和損失五大類，后三類為不良貸款。各銀行可以根據中國人民銀行采用的貸款風險分類法結合自己不同信貸業務的特點制定銀行自己的風險分類制度，當客戶提出貸款申請時進行風險評估分類，確定借款人能夠及時足額地進行還款。通過數據挖掘技術，銀行建立分類評估模型，通過分析借款人的還款能力和意愿、還款歷史記錄、貸款擔保等信息做出是否發放貸款的決定。其中，借款人的還款能力是一個綜合的概念，它包括了借款人的財務狀況、現金流量和其它一些影響還款能力的非財務因素。在具體實現時可以首先對銀行歷史數據預處理，即進行數據的收集、選擇、清理、變換等工作，得到模型的訓練數據集，然后選擇分類器構建決策樹。給出分類模型后，用樣本數據評估模型的預測準確率。若模型的正確率是可接受的，則可以用于指導對客戶群進行分類。當然，除了使用現有的一些分類器，也可以對分類算法進行優化，從而提高分類的準確率和銀行信貸工作的效率。當有客戶申請信用貸款時，銀行可以利用分類評估模型判斷它的類別，然后針對不同類別的貸款申請采取相應的措施。對于正常范圍的貸款可以直接批準通過，而對于關注以下的貸款則需要加強審查，拒絕貸款或者放款后加強對該企業的貸后檢查，從而提高了信貸資產的安全性。

3客戶關系管理

歐美國家在銀行客戶關系管理中運用數據挖掘技術較早。美國花旗銀行、加拿大皇家銀行都投入了大量的資金開展客戶特征、客戶種類等研究，將經營中心由產品改為客戶，轉變經營模式，有針對性的為客戶推銷各種產品服務，銀行的儲蓄率大幅提升。在國內，將數據挖掘技術用于銀行客戶關系管理發展較晚。隨著我國經濟的快速發展，經濟體制改革不斷深入，商業銀行的經營管理制度丞待完善，特別是客戶關系管理制度需要梳理和改進。相對于原有的客戶關系管理模式，海量的網絡數據庫信息成為現有客戶關系管理的信息指南。目前，我國的國有銀行已經初步完成體制改革成為自主經營的商業經濟個體，各商業銀行也在探索適合自身發展的經營策略。招商銀行、工商銀行、恒生銀行等幾家銀行運用數據挖掘技術相對較早，在客戶信用評級、客戶種類分類等方面的應用也日趨成熟，取得了較好的經濟效益。通過對客戶進行分組，可以根據不同客戶的特點提供精準服務，還以采取特殊待遇、增值服務等措施預防客戶流失，從而為銀行提高利潤。中國郵政儲蓄銀行是中國第五大國有商業銀行，城鄉網點個數多、覆蓋面廣，提供小額貸款業務，定位于服務社區、服務中小企業、服務“三農”，效率高，業務面廣。經過近幾年的業務發展，積累了大量的客戶。根據客戶資產進行了詳細分類，對于高資產客戶定期訪問，中等客戶電話回訪，對于占大多數的小資產群體分析客戶需求也實現精準服務，切實踐行以客戶為中心的核心原則。在大數據背景下，人們由關注靜態數據轉變為關注動態數據、由關注個體轉變為關注全面、由關注客戶的共性需求轉變為關注每一個客戶的個性需求。商業銀行必須用大數據時代的新思維，調整客戶關系管理戰略、體制和相關的客戶關系管理系統設計。利用大數據技術，可以根據客戶的銀行卡使用情況、消費習慣、貸款情況，甚至網上購物中體現出來的行為細節等等多樣化的數據，分析出析出客戶的生活習慣和行為軌跡，進而判斷其客戶價值，從而提高銀行對客戶服務、客戶維系的針對性。亦即商業銀行應以客戶為中心，利用大數據、云計算等技術對客戶資料進行分析，并且加強營銷隊伍建設，配備專門的營銷人才。這樣才能針對不同客戶推送差異化信息，實現精準營銷。

4結語

隨著大數據技術的發展成熟，其在金融領域的應用也愈加廣泛，商業銀行的大數據應用市場規模將迅速增長。本文分析討論了大數據對商業銀行的沖擊和影響，對其應運產生的金融模式變化進行了分析，給出了商業銀行在大數據背景下的發展策略建議。在大數據背景下，利用有效的數據分析把控客戶類別和客戶需求，從而提高經濟效益和服務質量，是商業銀行的大勢所趨。在大數據時代，用前瞻性、開放性思維分析客戶數據，在海量數據基礎之上進行預測、分析，打造一個“智能銀行”，對商業銀行日后的發展和創新趨勢具有非常重要的意義。

參考文獻：

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作者:夏春梅 單位:濱州學院