金融行業(yè)數據挖掘應用分析

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摘要：在信息化快速發(fā)展的時代，計算機的相關技術和功能得到了相應的拓展，數據挖掘也應運而生。數據挖掘就是利用各種技術對海量的數據進行采集、分析、轉換及統計，并為各類決策提供技術支持，它能在各個行業(yè)領域中運用，具有很廣闊的應用前景。詳盡地概述數據挖掘的相關理論，并針對當前金融領域的熱點研究，探討數據挖掘技術在金融行業(yè)的應用主要表現為：風險控制、業(yè)務關聯分析、客戶關系管理、識別金融欺詐及洗錢等經濟犯罪、企業(yè)核心競爭力、數據倉庫的構造。

關鍵詞：數據挖掘；金融行業(yè)；應用

引言

在當今信息化高速發(fā)展的時代，銀行、證券、保險等金融行業(yè)每天都會產生大量繁雜冗余的數據，目前的技術只能解決數據的錄入、查詢以及統計等功能，但有很多十分有價值的信息由于其隨機性的特征而隱藏在其中，并沒有被人們發(fā)現。而如今金融市場行業(yè)迫切需要解決的問題就是，如何發(fā)現海量的數據中存在的關聯關系，如何從現有的數據中充分發(fā)揮金融數據的商業(yè)價值，預測金融業(yè)未來的發(fā)展趨勢。而解決該問題的有效手段就是數據挖掘技術，它作為一個新興的研究領域，已經廣泛地應用到了眾多的領域。它可以從海量的數據中提取出潛在的有用且有價值的信息數據，以此幫助人們進行科學決策。

一、數據挖掘的相關理論

（一）數據挖掘的定義數據挖掘就是對數據庫中的龐大數據進行相應的處理，即提取和分類，從海量的、不完全的、模糊的以及隨機的各種數據中能夠提取出未知的、潛在的、預測能夠對人們有用的信息。并且這些信息，能夠為人們在金融領域的籌劃、分析、決策和預測等方面提供參考依據。

（二）數據挖掘的主要方法數據挖掘技術綜合性強，并跨越各大學科和行業(yè)，不僅在IT行業(yè)有應用，在醫(yī)學、數學、信息管理、金融、等多個行業(yè)領域都有較為廣泛的前景。針對數據分析，數據挖掘的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規(guī)則、Web挖掘等，運用這些方法可以從不同的角度對海量數據進行挖掘。目前，運用到金融領域的數據挖掘相關技術主要包括：關聯分析、聚類、分類、異常檢測、估值和預測。1.關聯分析。該方法主要是研究數據庫中各種數據項之間的關系，找出這些關系的某種規(guī)律性，即找出數據中可以隱藏的數據項之間的相關性。目前該方法已經廣泛運用于多個領域，在金融行業(yè)可以成功預測銀行客戶需求，在新聞行業(yè)可以進行基于興趣的實時新聞推薦，在交通行業(yè)可以進行交通事故成因分析。在金融領域，在進行股票投資選擇組合時，可以根據相關度進行決策以達到在維持基本收益的基礎上降低資產組合的風險系數，獲得最佳投資組合。2.聚類。該方法是將所要分析的數據信息按照相似性和差異性進行分類，使得屬于同一類別的數據之間的距離較小，即相似性盡可能大；或使不同類別的數據之間的距離較大，即相似性盡可能小，形成不同的聚集，綜合分析不同類型的聚集，得出企業(yè)需要的結果。該方法主要運用于對客戶群體進行分類，分析客戶的背景、分析預測客戶的購買商品趨勢、進一步細致地劃分市場等。3.分類。該方法是描述離散型變量的輸出，并且類別是確定數目的，是從數據庫海量離散的信息數據中篩選整理出多個信息數據訓練集，然后按照分類模式通過數據挖掘技術對訓練集進行數據分類，創(chuàng)建分類模型，對于那些沒有分類的數據進行重新分類，并且這些數據類的類型和個數都是事先定義好的，只需要按照不同類的特性進行數據分類。比如，在金融領域可以將客戶群體劃分為普通、中級、高級等，該方法可以對客戶群體進行分類，分析客戶的屬性和特點、分析客戶的滿意度以及對客戶的選購傾向進行預測。4.異常檢測。該方法也被稱為偏差檢測和例外挖掘。異常數據主要來源于分類中的反常實例，自然變異，數據測量或收集誤差，模式的例外，觀察結果對于模型預測的偏差，以及量值因時間的變化等等。該方法在金融領域，可以識別出異常數據，可以查找出股市中股票的操縱和信用卡詐騙以及貸款欺詐等金融違規(guī)違法行為，可以有效地凈化金融市場。5.估值。該方法是用來處理連續(xù)值的輸出，通過對所輸入的數據進行估計，輸出一些連續(xù)變量的值，然后根據預先設計好的閾值進行分類。比如銀行信用卡就是運用估值得到的閾值，針對不同的客戶進行差別設計額度。6.預測。該方法是根據數據估值和數據分類，綜合分析數據模型，利用數據模型來預測未知變量。然后根據數據的關聯規(guī)則以及相關性分析，決定哪些數據集合會導致另外一組數據的出現，即合理分析事物出現的可能性。預測的目的就是通過分析變量預測未來變量，并且這種預測在一段時間后是可以得到驗證的。

（三）數據挖掘的主要步驟1.定義問題。要弄清楚目前需要解決什么樣的問題，是屬于分類問題或者回歸問題，這個步驟決定了后續(xù)的分析方法和方向。相關人員需要根據相關部門的需求，切實了解和掌握好有關數據和業(yè)務的情況，能夠清晰、準確地定義目標數據和業(yè)務，使得該目標具有可行性、可操作性和可評價性。例如，在銀行投資理財業(yè)務中，儲蓄用戶的投資比例是在某個地區(qū)進行變動還是全部進行變動、提升多少比例等情況，需要進行清晰明確的定義，才能建立模型。2.數據收集。該步驟是開展數據挖掘與分析的基礎，根據確定的業(yè)務對象，搜索所有與之相關的內外部數據信息，抽象出數據挖掘所需要的特征信息，然后選擇合適的信息收集方式，將其存入數據庫。在研究分析金融風險時，數據可以來源于上市公司的財務報表，也可以是證券交易所每天對外公告的數據。3.數據預處理。收集到的數據并不是完全的，有些缺失屬性值，有些包含錯誤的屬性值，有些是重復樣本，有些是明顯偏離樣本數據的，因此需要進行數據的清洗處理，合并多張互相關聯的表格為一張，去除特征間的量綱差異，通過離散化、啞變量處理等技術，得到完整準確的數據。從金融視角出發(fā)，需要確定影響金融風險的有關變量，確定金融風險發(fā)生的幾率和程度以及要計量的損失額。4.數據挖掘。采用回歸分析、交叉分析等分析方法，以及聚類、分類、關聯規(guī)則等方法進行建模，并進行不斷的訓練和測試，最終獲得準確的數據模型。5.模型評估和優(yōu)化。數據挖掘的結果可能有很多情況，因此需要根據經驗進行分析評估，或者用實際數據驗證模型的可行性。對建立好的數據模型進行分析評價，評估風險的性質和程度，比較風險與風險評價標準。

二、數據挖掘在金融行業(yè)的應用

在當今的大數據時代，數據挖掘技術由于其極佳的數據信息提取能力，使得很多行業(yè)都有了較大的轉型和改變，推動了各行業(yè)各市場經濟體系的快速發(fā)展，并且朝著新的領域繼續(xù)開拓新的業(yè)務。數據挖掘技術在金融領域得到了較為廣泛的應用，從宏觀經濟到微觀經濟，從整體發(fā)展到局部發(fā)展，從現時分析到未來預測，數據挖掘技術在金融行業(yè)的具體應用都得到了很好的效果。目前，數據挖掘技術在金融行業(yè)的應用主要表現為以下幾個方面。第一，風險控制。金融行業(yè)，在計算貸款償還效能和客戶信用等級時，受到不同因素的影響會產生不同的結果。數據挖掘的方法，比如特征選取和屬性相關性計算，有助于識別相關因素和非相關因素。例如，與貸款償還風險相關的因素有很多，但是其中主導因素是償還與收入比率，銀行可以因此調整貸款發(fā)放政策。同時通過分析相關資金數據，可以控制營業(yè)風險，以此改變公司總部原來的資金控制模式，并通過橫向比較及時了解資金情況，達到風險預警的效果。第二，業(yè)務關聯分析。利用數據挖掘技術分析企業(yè)的大量交易數據信息，構建相關的數學模型，從中可以發(fā)現許多交易信息背后的市場走勢、客戶需求變化等趨勢信息。企業(yè)可以利用這些信息，洞察金融行業(yè)的相關變化，及時調整企業(yè)經營戰(zhàn)略，以此幫助企業(yè)做出正確的判斷和決策。比如，銀行存儲了眾多的客戶交易信息，通過關聯分析可以找出數據庫中隱藏的關聯網，可以挖掘分析客戶平時的收入水平、購物水平、消費習慣等指標，發(fā)現客戶的潛在需求。同時銀行可以交叉分析各理財產品，尋找出關聯性較強的產品，可對客戶有針對性地進行營銷。第三，客戶關系管理。它是指企業(yè)利用數據挖掘技術對客戶進行整合營銷，是以客戶為核心對企業(yè)營銷進行技術實現和管理實現，主要是為了吸引和留住有用的人才。客戶關系管理主要分為四個方面，分別是客戶獲取、客戶細分、客戶盈利能力分析以及客戶的保持。數據挖掘技術通過收集客戶與金融企業(yè)互動過程中產生的常規(guī)信息，分析客戶行為，以此來探索發(fā)現客戶的行為規(guī)律，比如整體行為表現和群體行為模式，有關部門可以根據所發(fā)現的規(guī)律制定相應的個性化服務策略和特定的服務產品；企業(yè)可以通過這些信息找出客戶的關注點及消費傾向，以此提高產品的市場占有率和企業(yè)的競爭力。企業(yè)可以通過自動探測聚類和購物籃分析，尋找數據庫中客戶的特征，將客戶自然分群，通過對客戶的相關特征進行分析預測，找到新的潛在目標客戶，潛在目標客戶能夠給企業(yè)帶來豐厚利潤，對企業(yè)的進一步發(fā)展來說也至關重要。同時，企業(yè)通過挖掘流失客戶的特征，能及時采取更多的措施來保留潛在流失客戶。第四，打擊和預防金融欺詐、洗錢等經濟犯罪。金融行業(yè)的業(yè)務一般都需要大量的貨幣流通，導致了很多金融欺詐、洗錢等經濟犯罪的產生，包括盜卡盜取賬戶密碼、惡意透支、偽造信用卡以及洗黑錢等。金融犯罪是如今業(yè)內面臨的棘手問題之一，這就需要金融行業(yè)重點監(jiān)管防范金融風險和識別金融詐騙。要偵破金融犯罪，最關鍵的就是要結合大量相關的數據，包括行業(yè)發(fā)展、個人信用等風險信息，然后通過多種不同的數據挖掘技術和工具尋找異常情形，包括在短時間內少數人員之間的頻繁的巨額資金流動周轉，預測其風險等級，為決策者防范規(guī)避風險提供可供參考的信息。同時，數據挖掘技術可以通過分析一些詐騙行為模式，挖掘出其中所隱藏的共性，能夠及時給企業(yè)發(fā)出預警，提醒企業(yè)加強監(jiān)管。第五，增強企業(yè)核心競爭力。金融企業(yè)的實力，主要表現為其自身擁有的資本實力和企業(yè)整體員工的知識水平和素質，同時后者是金融行業(yè)的核心競爭力，數據挖掘技術可以幫助企業(yè)挖掘出員工的知識需求，包括其對企業(yè)績效產生影響的隱性知識組合，可以幫助企業(yè)及時選擇相應的招聘策略和培訓方向。同時，企業(yè)可以通過數據挖掘技術分析研究企業(yè)的外部潛在影響因素，包括市場情形、潛在用戶、供應商信息以及競爭對手的相關情況，這些外部市場信息對于企業(yè)的經營具有極其重要的意義，充分的市場知識能夠幫助企業(yè)更容易地制定正確的戰(zhàn)略決策。數據挖掘技術可以通過收集分析企業(yè)外部知識，得出對企業(yè)發(fā)展有潛在重大影響或者重大影響的外部信息，輔助制定合理的企業(yè)發(fā)展步驟，能夠使企業(yè)抓住市場的機遇，調整經營策略，能夠有效地增強金融企業(yè)的核心競爭力，最終實現企業(yè)的長遠發(fā)展。第六，數據倉庫的構造。數據倉庫是在數據模型的指導下，通過收集系統在內部和外部的數據信息，保證數據的一致性、準確性和時效性，以此實現數據共享和分析利用。在為金融數據構造數據倉庫時，需要采用多維數據分析方法來分析數據的所有屬性，企業(yè)可以按照部門、地區(qū)、月份以及其他一些因素，查看相關的負債以及收入的變化情況，同時補充完善總和、最大、最小、平均值等相關統計信息。數據倉庫的設計和構造將會為數據挖掘以及金融數據的分析提供很大的作用。

結語

數據挖掘技術雖然出現的時間不長，但其已經在我國的金融業(yè)信息化建設中占據了舉足輕重的地位，正不斷地推動著金融行業(yè)的發(fā)展，并且在多領域被廣泛應用，包括金融、電子商務、電子政務、證券、保險等等，能夠快速幫助企業(yè)在激烈的市場競爭中取得優(yōu)勢地位，不斷推進金融行業(yè)的發(fā)展，并且擁有很廣闊的前景和未來。在日益開放的金融市場中，數據挖掘技術將成為分析客戶數據的基礎，在很大程度上為金融行業(yè)各級領導部門在相關運營決策方面提供切實可行的參考，以優(yōu)化金融資源、提高金融質量，能夠更加廣泛地作用于金融產品的研發(fā)和變革，成為金融領域發(fā)展不可或缺的因素之一。最終，數據挖掘技術將為金融行業(yè)的未來發(fā)展發(fā)揮重要的作用，同時將創(chuàng)造一個更為廣闊的平臺，為金融行業(yè)的跨越式發(fā)展起到科學導向作用。

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作者：楊婷婷 單位：貴州財經大學