基于数据挖掘技术在金融业应用探究

《基于数据挖掘技术在金融业应用探究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、基于数据挖掘技术在金融业应用探究摘要随着信息技术的发展，信息共享使得人们能得到越来越多的数据。介绍了分析这些海量数据的一门技术——数据挖掘技术及其在金融行业的应用，并对存在问题进行了分析。关键词数据挖掘金融业应用一、引言金融业每天的业务运转，使得信息系统收集大量的数据在堆积和膨胀，导致无法及时识别数据中存在的关系与规则，使得很多有价值的信息隐藏在其中却被忽略或遗漏掉。同时，如不能对这些海量的数据进行及时有效的管理，就无法及时规避数据中蕴藏的风险，达不到金融的高度安全性。因此，本文对基于数据挖掘技术在金融业的应用和存在的问题进行分析与研究，目的在

2、于突显其在金融业数据处理中的优势作用，规避金融风险。二、数据挖掘技术在金融业的应用(一)建立银行客户群体分析体系1.客户关系分析：即对目标市场(targetedmarketing)客户的分类与聚类。例如：可以将具有相同储蓄和货款偿还行为的客户分为一组，用有效的聚类和协同过滤方法识别客户组，确定客户的特点，从而可为客户提供有针对性的服务,推动目标客户市场。2•客户价值分析：根据客户分类再进行客户价值分析。通常采用一系列数据处理、转换过程等数据挖掘技术找出重点客户，通过对交易数据的详细分析来鉴别哪些是银行希望保持的客户，那些是流失的客户，在那些具有

3、相似特征的客户还未流失之前进行针对性的弥补。3•客户行为分析：确定重点客户之后对其进行行为分析，发现客户的行为偏好，定制特色服务。客户行为分析又分为整体行为分析和群体行为分析。通过对不同客户群组之间的交叉挖掘分析，发现客户群体间的变化规律，将客户对市场的反馈自动输入到数据仓库中，制定相应的市场策略。（二）构建多维数据分析的数据挖掘设计和构造数据仓库数据挖掘在金融业的应用几乎涉及到所有方面，主要集中在银行和证券两行业，构建的数学模型可从需求上按月、按地区、按部门、以及按其他因素查看负债和收入的变化情况建立，也可从提供诸如最大、最小、总和、平均和其

4、他等统计信息方向建立，还从数据仓库、数据立方体、多特征和发现驱动数据立方体、特征和比较分析、以及孤立点分析等专业技术方向建立。（三）进行多方市场趋势预测机制通过列表可更好说明数据挖掘在金融业中的应用领域及其使用技术类型。表中反映出数据挖掘技术在市场的价格走势预测、客户需求的变化趋势、货款偿还预测和客户信用政策分析应用。同时也可用于信贷风险的控制、识别金融欺诈、洗钱等经济犯罪的侦破。方法是把多个数据库的信息集成起来，然后采用数据挖掘工具寻找异常模式，发现短时间内，少数人员之间的巨额现金的可疑流动，寻找重要侦破线索。（四）搭接行业间业务关联银行存储

5、了大量的客户交易信息，可对客户的收入水平、消费习惯、购买物种等指标进行挖掘分析，找出客户的潜在需求，通过关联分析可找出数据库中隐藏的关联网，银行可作为厂商和消费者之间的中介，搭接相互间的决策或规划方略。三、金融业应用数据挖掘技术遇到的问题及解决方案（一）建立数据分类产生规则构建数据挖掘模型需要有详实的数据支撑，即保证数据值的正确性和一致性。如：男性怀孕出在域中赋值为空，但在录入时因此类数据有缺失，而把这个记录删除掉，当从多个不同的源整合数据时，就会得到错误的结果。因而建立数据分类产生规则，至关重要，目的在于让业务人员能够完成业务模型及指标体系、

6、规划统一的信息标准，解决中间业务问题，做好大集中的前期规划。寻找到集中和分散间合适的度量关系。（二）建立分配合理的决策树数据大集中后，往往出现'‘数据爆炸但知识贫乏”的现象，这是挖掘数据背后隐藏的知识手段应用需不断完善，建立分配合理的决策树，将这些决策集合通过对数据集的分类产生规则，揭示隐藏的、未知的或验证规律，并进一步将其模型化，用以得到相关商业决策方案。（三）建立维护个人信息安全制度1•立法规范。按照国家隐私权法的规定，对客户数据的过度采集、对数据的超常规使用、出租或倒卖数据等，不论其出发点是善意的还是恶意的，都应受到法律的制止。1.制定企

7、业条例。使企业内部及与其合作的行业间严格遵守隐私权相关条例，对泄露客户隐私的行业或工作人员给以严惩。2.遵守与客户间的协议约定。确认哪些是客户要求保密的内容，哪些是客户表示愿意提供给企业的信息等，以此来保证将客户的信息安全，同时预防出现隐私权纠纷。四、结论数据挖掘在金融领域具有广阔的应用，目前我国金融业正处在发展阶段，我们应该重视研究数据挖掘技术在市场预测、价格走势、欺诈侦测、客户关系管理等方面的应用。随着数据挖掘技术的成熟与金融行业信息化步伐的加快，数据挖掘定能在我国金融业发挥其巨大作用。参考文献：[1]丁秋林，力士奇•客户关系管理（第1版）

8、•北京：清华人学出版社，2002.[2]张玉春•数据挖掘在金融分析中的应用•华南金融电脑，2004.[3]张娴.数据挖掘技术及其在金融领域的应用•金融