数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的应用

1、数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的应用 数据挖掘(英语：Data mining)，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 阐述对数据挖掘与分析技术的基本认识，探讨数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的应用价值，分析数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的业务优化、客户及营销以及

2、渠道和运营等实例中的应用。 大数据时代的到来，使我国的大部分领域实现了一系列的变革，信息化、网络化与人们的生产、生活联系更为密切。一项调查研究表明，世界信息存储量增长的速度明显优于经济增长速度，可见数据存储与处理能力之强大。然而，伴随着信息量的增多，也会出现一些信息安全与处理问题，我们必须对这些问题进行科学分析。数据挖掘与分析技术正是在这种环境下应运而生，具有鲜明的优越性。本文将着重对数据挖掘与分析技术在代理金融业务中的应用进行深入分析，探究数据挖掘、分析的重要作用，为我国的代理金融业务发展提供参考与借鉴。 所谓数据挖掘与分析技术，就是将人们对数据低层次的简单查询应用进行充分的改进，使其能够在

3、数据仓库中实现对数据的挖掘与分析，进而为决策提供必要的参考依据。这是一种较高层次的数据应用，它能够对数据进行深入的分析。其在商业活动中的应用尤为普遍。随着近年来网络信息技术的不断发展，数据挖掘与分析技术也不再是简单地为研究服务，更多地倾向于收集具有价值的信息以供商业决策作为参考依据。然而，信息化的发展也使我国的各大企业面临着一个同样的难题，那就是在信息量不断增多的情况下，想要从中获取有用的信息是有一定难度的，尤其是对于商业企业来说，要想得到一些与商业运作、竞争力提升的有价值的信息就更是难上加难。而数据挖掘与分析技术能够有效解决这一问题，它能够根据企业的业务目标，有针对性地对所需的商业数据进行有

4、效的探索，并从中找寻到已知或的商业规律，为企业的科学决策提供可靠的参考，目前在各大行业中均有所应用。 (1)实现了代理金融业务的信息化建设 (2)提高对代理金融业务的管理效率 (1)业务优化 随着企业结构化数据、视频、图像的丰富以及处理能力的增强，企业在经营管理中的数据应用规模显著加大。基于全面需求则需要明确企业运行细节，降低企业运行成本，实现企业的精细化管理;在不断提高管理有效性基础上，人员的精细化管理也具有一定可行性。基于使用需求则需要进一步加大关于周期性指标的分析和应用，从而实现良好的客户营销和监控，实现数据的分析常态化，促进分析、应用、评估以及改进的良好循环。目前在金融业务中竞争也逐渐

5、强化，福建邮政则基于市场定位及客户服务，在大数据价值链导向下，不断强化客户，在效益基础上提高客户利润率，降低运营成本，从而显著提高客户服务水平。 (2)客户及营销 (3)渠道和运营 福建金融市场发展比较成熟，具备良好的用卡环境和自主金融设备。其中福建邮政银行在ATM机上投入大量精力建设，目前几乎已经全面覆盖福建地区，并且规模还在不断扩大。但是目前的投放还是不能够满足精细化管理需求，例如，在离行XTM批量布放中，布局规划存在不合理，选址存在不科学问题，导致部分ATM机没有发挥有效作用，有些地区则交易量大，严重影响服务质量。在发现这一情况之后，需要对ATM使用效率进行全面分析，科学布控，以有效提高

6、运行管理质量。同时在福建地区ATM基数比较大的基础上，如何实现后期科学规范，也就成为关注重点，也必须借助于实际数据分析解决这一问题。在实现ATM效益模型建立和运营分析后，重点实现ATM运营效率的全面监控。通过具体的数据分析，对于使用效率低的ATM机实施优化，其中包括整改、迁移或者撤销等;对于使用效率高的ATM机地区，则加大投放，以此提高其服务质量，降低运行成本。另外借助于加钞模型，还能够进一步优化加钞线路和加钞频次，实现加钞成本、质量和服务质量的良好协调，从而提高服务质量。在投放分析数据上可以为投放决策和规划提供良好的参考数据，实现投放规模分析、投放构成分析以及选址三个方面的良好结合，为ATM

7、机投放优化提供重要的参考资料。福建邮政局通过这一数据分析，目前已经对大部分地区ATM机投放实施良好调整和优化，显著提高了其产品服务质量。 综上所述，市场经济条件下，我国的代理金融业务得到了充分的发展，根据我国代理金融业务的发展现状，我们必须充分抓住当前的发展实际，使数据挖掘、分析技术与代理金融业务能够结合起来，得到充分的发展，为我国的社会主义现代化建设做出贡献。 1翁燕斌，宋广盛，彭更祥，崔鹏森.网点转型：代理金融发展之策J.中国邮政，xx(2) 2陈少智.邮政代理金融信息化服务支撑体系建设研究J.邮政研究，xx(3) 3沈莺莺，陈福生.数据挖掘在 _一级代理中的应用研究J.计算机应用与软件，xx(1) 4芮丰.浅谈大数据时代邮政代理金融营销的创新J.邮政研究，xx(1) 5高福贞，孔卫红，王辉，等.论推进邮政代理金融网点转型的策略J.邮政研究，xx(1) 6陈