数据挖掘在金融方面的应用

王雪琪

摘要：作为云计算、大数据衍生出的一种技术，数据挖掘的有效应用极大地促进了各行各业的发展，并且深刻地影响着人们的生活，令各种生产也愈发智能化。尤其是在金融行业，正在推广应用数据挖掘专业技术，并且取得了很可观的成绩，令金融领域的发展前景越来越广阔。基于此，本文概述了数据挖掘，并探讨了在金融方面有效应用数据挖掘的措施，希望能够提供给金融研究领域有用的参考借鉴信息。

关键词：金融应用;数据挖掘;辅助决策

作为全新的信息处理专业技术之一，数据挖掘在上世纪的美国最先产生，并且率先被应用在金融等方面的行业中。这种技术主要用于随机选取、转换、研究、模型化处理浩瀚的数据，并且提取出能够帮助商业决策的有效数据。目前，伴随信息化的飞快发展，金融界的业务数据也越来越多。从大量的数据中分析、提取出切实有用的信息，并且服务于金融商业决策，已经逐步发展成为数据挖掘的主要应用方面。

一、数据挖掘概述

Data Mining是数据挖掘的英文名称。数据挖掘是指随机地从不计其数的、模糊、不完整、含噪音的应用数据中，深入挖掘、提取出其中隐含着的、事先不晓得的、却又真正潜藏着的价值不菲信息及数据知识的整个过程。其中的数据源真实存在的，而找出的又是客户真正感兴趣的内容。此外，这些的知识必须可接受、极易理解、能够被有效运用，并不需要都是真理知识，只要能够支持某种发现即可，其实就是指从很多实际存在的数据中，深入挖掘非基础知识的一个过程。而这些平凡的基础知识，就指的是常识或者常见的知识。形象地说数据挖掘就是指从金融业务数据信息中，找出一定的问题，并有效辅助决策者正确决策。

在数据挖掘中，具体的步骤如下：1.问题定义。针对需要处理的问题，清晰明确地进行定义，并控制该问题真正可行、切实可操作、能够评价。2.搜罗数据。足够多的数据信息是数据挖掘的条件，所以，在数据挖掘中，应先收集数据，这些数据常常源自事务处理及信息数据仓库。3.整理数据。在数据挖掘中，整理数据很重要。考虑到搜罗来的数据常常被污染或存在缺失问题，而无法真正体现出数据的基本特征，故此需要泛化处理数据，更好地挖掘有价值的数据。4.挖掘数据。在这个过程中，需要综合应用人工智能、统计分析、数理技术等，来分析、研究数据，并且找出有用的知识。5.评估结果。针对数据挖掘，往往有很多的结果，所以应从经验出发，来科学地分析评估，又或通过实际数据信息，来验证模型的真实及可行情况。6.决策分析。通过数据挖掘，辅助管理者正确决策。由此可见，在数据挖掘中，应多次修改问题、调整模型、反复评估、循环检验等，方才可实现预期效果。

二、在金融方面有效应用数据挖掘

当前，在各个行业均存在数据信息，特别是在金融方面，往往尤其需要处理种类繁多的数据。在现代金融业务中，均需要大量收集、处理各式各样的业务数据，通过一定的人工分析及有效的分析软件，即可得出想要的结果。针对数据信息，采取系统化的管理、离散化的挖掘，就能深入可视化、实例化数据信息，真正理清数据信息与价值作用的线性关系，做到从零散、小、微观到整齐、大、宏观，来预测整个金融行业。

（一）风险管理控制

在金融方面的业务，一般会产生很多的流通货币行为。所以，作为金融企业，必须认真防范金融风险、快速识别金融诈骗。而通过数据挖掘，就能从数量庞大的信息中，找出于业界发展、信用个体等有关的风险信息，并且准确预测具体的风险等级，提供给决策者有效规避风险用的数据。例如，在管理信用卡方面，通过数据挖掘，就能分析、研究客户常用信用卡的模式，并熟悉客户用卡的各种习惯，实时监测使用信用卡的过程。一经发现用卡异常，作为发卡行，就要及时予以防范，以避免不必要的损失。此外，通过数据挖掘，还能够分析诈骗行为，深入发掘出共性，以及时预警金融企业，提醒要强化监管，真正防患于未然。

（二）客户关系有效管理

通过数据挖掘，能基于客户在金融互动中的常规信息，来分析客户行为，并从中找出客户行为的基本规律。再按这些规律下的商机，安排市场部，就这些客户群体，制定出个性化的优质服务策略、对应的服务产品。同时，通过数据挖掘，还能帮助金融行业，按层次各异的客户群，创建相应的发展战略，并基于数据分析确定客户价值，准确锁定层次各异的客户群，深入挖掘潜在的各种客户。另外，通过数据挖掘，还能发现大客户、暗含的大客户及其习惯、爱好，再提供优质的服务，真正赢得这些客户，并且形成长时间合作的伙伴关系。

（三）新市场预测

在探索应用数据挖掘中，能够找出数据库中各种客户的特征，准确预测出营销活动的实际响应率。基于有利的特征，能够匹配上新的、有效的非客户群，以此来促进营销活动增强效果。同时，通过数据挖掘，还能够从数据库中存在的各种客户信息，按事先固定好的标准要求，来找出与条件相符的客户群。或针对这些客户，展开聚类分析工作，以达到自然分群效果，准确获取客户的收入、服务风险、成本等因素，并且展开预测、优化，以找出新的能够赢利的客户。基于此，通过数据挖掘，还能分析、研究大量的金融交易信息，再建立起模型，找出交易信息中的整体趋势，如新的市场走势等。这样金融企业便能够从这些信息中，知晓市场上的新变化，并且适当调整经营策略，正确做出判断、决策。

（四）核心竞争力的提高

在金融界的实力，不仅与自身资本实力有关，员工的知识水平也属于核心竞争力。通过数据挖掘，有助于金融界发掘内在的知识需求。特别是可以挖掘出影响到金融绩效的隐性知识内容，促进金融界及时创新招聘策略、更改培训方向，大幅提升核心竞争力。在金融界，内部知识主要涉及生产模式、战略目标、组织架构、人力资源、人际关系等，内部的协调往往直接关系着金融经营活动。在数据挖掘的支持下，可以随机采样、研究、管理金融界内部的离散知识、整体经营信息。作为金融管理者，可以通过数据挖掘，来分析、判断金融经营中存在的种种问题，再及早展开调查，有效进行应对，以减小经营风险。而在金融界，外部知识体系就是指市场基础知识，如潜在的金融市场、既有的市场、有用的客户信息、竞争对手信息、供应商信息等，以上外部因素均会影响到金融营销。通过充分认知市场，可以正确制定战略目标，找准金融市场定位。此外，通过数据挖掘，还有助于收集、分析市场信息，建立研究模型，筛选、划分外部环境数据信息的种类，以提出合理的经营策略，促进金融事业健康发展。

（五）信用分析

在金融行业，准确分析顾客信用度、预测客户偿还贷款的能力往往意义非凡。但在评定顾客信用级别、具体偿还贷款能力时，却常常会受到很多方面因素的影响，而很难真正获得精确结果，以至于影响到提供给客户的服務级别。通过数据挖掘，如选用数据属性、相关性评价等，可以促进金融企业及时剔除掉无关的不良干扰因素、及时识别出关键性影响因素。譬如，在研究客户的具体还贷能力时，有关的偿还贷款风险因素，主要涉及客户负债率、信用、收人、收入偿还比、文化程度、贷款时间、户口地等。在数据挖掘的支持下，通过综合分析可得：在客户还贷真实能力的影响因素中，收入偿还比当属关键性影响因素;负债率、文化程度、户口地等的影响则并不明显，当属非主要因素。经过一番分析后，金融企业便可以基于此，有针对性地提出优质的金融服务措施，提供给顾客真正适合的良好金融服务，以此来确保企业得以增强风险控制方面的能力。

三、结语

综上所述，在金融方面，数据挖掘拥有巨大的应空间。伴随金融行业的飞快发展，极大地推动了数据挖掘的研发、推广应用。针对金融行业，数据挖掘有助于金融界从微观、宏观角度，有效调节金融市场、预测市场走势、识别交易模式等。目前，国内金融行业蒸蒸日上，相应的数据挖掘也日趋发展成熟，并且在加快金融界发展脚步、促进金融企业快速提高竞争实力等方面也成绩卓越。

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