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银行管理论文-浅谈银行业中数据挖掘的应用.doc

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银行管理论文-浅谈银行业中数据挖掘的应用.doc

银行管理论文-浅谈银行业中数据挖掘的应用[论文关键词][论文关键词]银行业数据挖掘应用[论文摘要]数据挖掘是近年来出现的一种信息技术,在金融业有着较为广泛的应用。本文从银行业的角度出发,归纳了数据挖掘在银行应用的主要方面,并对数据挖掘在银行具体应用的几个阶段进行了阐述。一、引言数据挖掘(DataMining)是一种新的商业信息处理技术,产生于20世纪80年代的美国,首先应用在金融、电信等领域,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。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。如今,数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。二、数据挖掘在银行业应用的主要方面现阶段,数据挖掘在银行业中的应用,主要可分为以下几个方面。(一)风险管理数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理,如信用风险评估。可通过构建信用评级模型,评估贷款申请人或信用卡申请人的风险。一个进行信用风险评估的解决方案,能对银行数据库中所有的账户指定信用评级标准,用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种对于高/低风险的评级或分类,是基于每个客户的账户特征,如尚未偿还的贷款、信用调降报告历史记录、账户类型、收入水平及其他信息等。对于银行账户的信用评估,可采用直观量化的评分技术。将顾客的海量信息数据以某种权重加以衡量,针对各种目标给出量化的评分。以信用评分为例,通过由数据挖掘模型确定的权重,来给每项申请的各指标打分,加总得到该申请人的信用评分情况。银行根据信用评分来决定是否接受申请,确定信用额度。过去,信用评分的工作由银行信贷员完成,只考虑几个经过测试的变量,如就业情况、收入、年龄、资产、负债等。现在应用数据挖掘的方法,可以增加更多的变量,提高模型的精度,满足信用评价的需求。通过数据挖掘,还可以侦查异常的信用卡使用情况,确定极端客户的消费行为。根据历史统计数据,评定造成信贷风险客户的特征和背景,预防可能造成风险损失的客户。在对客户的资信调查和经营预测的基础上,运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测,发现引起贷款风险的诱导因素,有效地控制和降低信贷风险的发生。通过建立信用欺诈模型,帮助银行发现具有潜在欺诈性的事件,开展欺诈侦查分

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