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康拓普:大数据时代,银行如何玩转数据挖掘?

发布时间:2016/11/14 16:00:00  | 来源:生活消费 | 作者: | 责任编辑: 凝琛

大数据、信息化将提升银行风险及监督能力,降低交易双方的参与成本和违约可能性。因此预测,未来成功银行一定是数据大行,玩不转大数据分析的银行,必将被淘汰。其中大数据挖掘技术是大数据时代银行核心的竞争力。

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大数据挖掘是一种全新商业信息处理技术,大规模应用在金融领域,主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理,从中提取出有助于商业决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展,产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息,为银行的商业决策服务,是数据挖掘的重要应用领域。其中,汇丰、花旗和瑞士银行是大数据挖掘技术应用的先行者。

目前,大数据挖掘在银行业中的应用,主要为风险管理和客户管理2个方面。在对客户的资信和经营预测的基础上,运用大数据挖掘方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测,有效地控制和降低信贷风险的发生。在银行客户管理生命周期的各个阶段,都会用到大数据挖掘技术。

但是,大数据挖掘技术在银行业中的应用,其中一个重要前提条件是,必须建立一个统一的中央客户数据库,以提高客户信息的分析能力。分析开始时,从数据库中收集与客户有关的所有信息、交易记录,进行建模,对数据进行分析,对客户将来的行为进行预测。具体应用分为五个方面:

1、客户账号信息。

主要是进行数据清理,消除现有业务系统中有关客户账户数据不一致的现象,将其整合到中央客户信息库。银行各业务部门对客户有统一的视图,可以进行相关的客户分析,如客户人数,客户分类,基本需求等。

2、客户交易信息。

主要是把客户与银行分销渠道的所有交易数据,包括柜台,ATM,信用卡,汇款,转账等,加载到中央市场客户信息库。这一阶段完成后,银行可以分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容量,了解客户,渠道,服务三者之间的关系。

3、模型评测。

这是为客户的每一个账号建立利润评测模型,需要收入和的确定金额,因此需要加载系统的数据到中央数据库。这一阶段完成后,银行可以从组织,用户和产品三个方面分析利润贡献度。如银行可以依客户的利润贡献度安排合适的分销渠道,模拟和预测新产品对银行的利润贡献度等。

4、优化客户关系。

银行应该掌握客户在生活、职业等方面的行为变化及外部的变化,抓住推销新产品和服务的时机。这需要将账号每天发生的交易明细数据,定时加载到中央数据仓库,核对客户行为的变化。如有变化,银行则利用客户的购买倾向模型,渠道喜好模型,利润贡献模型,信用和风险评测模型等,主动与客户取得联系。

5、风险评估。

银行风险管理的对象主要是与资产和负债有关的风险,因此与资产负债有关的业务系统的交易数据要加载到中央数据仓库;然后,银行应按照不同的期间,分析和计算利率敏感性资产和负债之间的缺口,知道银行在不同期间资本比率、资产负债结构、资金情况和净利息收入的变化。

随着大数据技术的发展,银行业已逐步走向个性化服务和科学决策阶段,大数据挖掘具有强大的信息处理和分析能力,可以为银行提供科学的决策依据和技术支持。在全球化的今天,银行必须顺应时代潮流,充分利用大数据挖掘技术,才能决胜未来。对于所有银行来说,一款高效的大数据分析平台,是挖掘大数据价值的关键。极星大数据分析平台,致力于为金融机构提供高效的金融大数据解决方案,是您值得信赖的选择。

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信息来源:康拓普

中国生活消费标签:康拓普

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