大数据时代信用卡业务数据挖掘

杨金霖

：随着我国经济社会的不断发展，信用卡消费逐渐成为人民群众乐于使用的一种消费方式，同时信用卡对于商业银行来说是一项非常重要的业务，信用卡是能够有效提升商业银行的收益的方式，所以信用卡业务对于银行的发展来说有着重要的意义。数据挖掘是一种帮助银行开展信用卡业务的重要方式，进一步制定出推广信用卡的工作流程，最终达成扩展市场的目的。在目前大数据时代的环境之下，要充分利用数据挖掘，不断发挥出数据的重要作用。

在这样一个信息爆炸的时代，数据的重要性逐渐凸显出，信用卡业务数据非常庞大，带来便利的同时也带来了许多的问题，想要从中找出有价值的信息，就需要使用数据挖掘的技术。数据挖掘是从诸多的数据当中挑选出有重要价值的信息，这是一种检索数据信息的过程，也是对于信息数据进行加工整理的过程。数据挖掘的目的是为了更加的了解信用卡客户的消费情况、信用记录以及实际的交易情况，通过分析客户使用信用卡数据的实际情况，更加了解客户需求，从而制定出更加符合客户需求的营销策略。

一、大数据时代信用卡业务数据挖掘的重要应用

数据挖掘技术是一种现代化的信息处理技术，其重点被金融行业使用，能够有效对大量的数据信息进行处理，包括信息的采集、处理、分析过程，还能从中筛选出有效的数据信息，为企业开展重要的经营决策起到重要的作用。随着银行业数据量的不断扩大，其信息化数据发展的进程不断加快，各类业务产生的数据也越来越多，因此从这样大量的数据中提取到可以利用的数据信息，是数据挖掘技术的重要应用内容。国外著名的商业银行一直是数据挖掘技术的重要使用者和先驱，所以在当下，信用卡业务数据挖掘是需要我们重点研究的内容。

（一）风险管理应用

风险管理是银行中广泛使用数据挖掘的重要应用内容，举例来说在进行信用风险的评估过程就应用到了数据挖掘。在银行中先构建出信用模型的概况，进而有效的评估出想要贷款的客户或者申请信用卡的客户的信用水平以及存在风险的大小。信用风险的评估过程就是将银行中的数据信息制定出标准，在信息数据中进行查询的过程，进一步得出风险程度。这样的评级过程是根据客户日常的账户情况，包括消费、贷款等信息进行评判的。数据挖掘还能够及时发现使用信用卡客户是否存在异常的情况，它是基于过去的消费历史记录，然后评定出可能造成信贷风险的情况。基于此，通过使用数据挖掘能够有效的识别出信贷风险发生的具体类型和诱发因素，通过评估有效的控制和降低风险发生的可能。还可以通过建立信用欺诈模型，通过模型的建立能够发现可能存在的欺诈情况，为了避免风险的发生，控制银行的资金安全，避免资金的流失。

（二）客户管理应用

1.新客户信息的获取过程

发现潜在的客户对于每一家银行来说都是非常重要的，所以我们必须要重视新客户的获取。通过使用数据挖掘的方式，有效发现现存客户的重要特征，根据这些特征的内容同非用户人员进行有效的匹配，从而使营销的活动更加有效，达到理想的扩大用户群体的目的。数据挖掘还能够从银行内部现存的客户信息中，根据设定好的客户标准，从而找到符合这些标准的客户群体。将选择到的目标客户进行有效的分类，根据客户的收入、消费情况以及存在的风险程度，进而找到可以让银行盈利的客户。

2.客户群体的有效挽留机制

通过使用数据挖掘技术能够及时的发现可能會流失的客户群体，通过技术分析这类客户的特征，根据特征的情况查找所有存在流失倾向的客户，在取消信用卡业务之前，采用有效的特殊化服务，包括信用卡使用福利，双倍积分奖励等方式来挽留这些有流失倾向的客户。为了方式客户群体的流失，银行方面就必须深度分析客户的需求，进而满足客户需求，提高客户的使用体验。数据挖掘有这样一项功能，能够通过分析，识别出导致客户流失的因素，使我们了解到客户不正常的使用行为，从而有效的避免客户流失情况的发生。除此之外，数据挖掘还能够分析大范围的客户信息，通过对客户资料的分析整理，形成数据库模型，使银行更好的了解到客户的消费习惯、消费频率以及月消费额度的情况，从而知晓客户对信用卡的认可程度以及未来的消费走向，从而制定出特色化、针对性强的客户服务，从而吸引客户的使用信用卡。

3.优化客户服务体验

现阶段，我国经济行情较好，各种类的金融理财方式、消费方式越来越多，所以银行业的优势逐渐压缩，银行间的竞争也日益严峻。银行对客户提供的服务是关乎到银行长久发展的重要因素，客户可能因为银行的各种服务的变化不断加入或者是离开，包括信用卡年费的要求、服务态度、优惠活动等。所以给广大的信用卡客户提供优质有效的服务才能吸引更多的客户持续的使用信用卡。优质的客户能够给银行创造更多的盈利收益，所以必须要锁定优质客户，可以通过数据挖掘技术，分析优质客户使用某一类产品的频率，银行根据优质客户的习惯提供有针对性的服务，进而吸引客户，提高客户的忠诚使用度。

二、信用卡业务数据挖掘应用的有效建议

1.掌握中央客户数据

数据挖掘技术对于银行的发展非常重要，其重点体现在能够建立一个集成化的中央客户数据，从而更好的提升对于客户使用情况的分析。通过在数据库中有效的提取客户的重点消费情况，对数据信息有效的收集、分析和，整理，进而了解到客户的消费习惯和特征。同时数据库的规模在不断的扩大，其中涵盖的数据种类多样，虽然银行有着众多的客户消费信息数据，但是与现阶段正热的互联网公司相比较仍然存在着明显的不足，所以应该不断探求与互联网公司的合作，从而更好的完善中央客户数据，为数据挖掘提供重要的、可利用的资源。

2.有效利用决策系统

只有灵活性高的决策系统，才能够深度的提高数据挖掘的有效性，提高对于客户群体信息的高度了解，才能更好的利用银行掌握的第一手客户交易信息。现阶段我国大多数的银行都已经形成了客户决策信息管理系统，这样才能够提高信用卡审批过程、额度确定和欠款催收功能的自动化运用功能，还能将客户进行更加精细的管理。所要要不断鼓励银行建立和完善决策系统，促进审批功能的自动化，同时提高客户的服务满意度。

3.强化数据采集和维护功能

常规情况下，数据库可以从银行的各系统内进行采集，包括客户的交易基本情况、记录等，然后再进一步将采集到的信息加工，从而分析信息内容，为客户提供更好地、有针对性的服务。在加载客户基本账号的信息时，避免出现现有系统中账号不一致的问题，如果发现一定要做到及时消除，同时将数据连接到中央数据库中。还要把客户教育的数据，无论是在柜台上还是自动柜员机、信用卡等方面的数据连接到中央数据库，这样才能够准确的了解客户的消费行为、使用频率。银行还要做到尽可能的了解客户的变化情况，针对客户的变化及时推出具备针对性的金融产品和服务。这就需要银行及时了解到客户每天的交易明细，同样连接到中央数据库，便于及时分析客户的行为。

三、结语

综上所述，银行业的发展也逐渐趋于个性化的服务，所以说进行有效的数据挖掘，详细的了解信用卡数据信息并进行分析，可以帮助银行开展正确的营销决策，因为只有科学的决策和分析才能帮助商业银行不断扩大市场规模，增长盈利能力，进一步提高企业的经营效益。随着经济全球化发展步伐的不断加快，银行业必须抓住此次契机，顺应时代发展的趋势，充分利用当下最高效的互联网技术和大数据理论这种方式来发展企业自身，在竞争的潮流中为自己谋求一席之地。（作者单位：CAMSING INTERNATIONAL HOLDING LIMITED）