数据挖掘技术在银行的应用

数据挖掘技术源于20世纪80年代末，金融、保险、电信等行业首先受益。20世纪90年代末，随着客户关系管理的兴起，数据挖掘逐步成为银行、保险业的宠儿。21世纪，数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定基础。在金融数据海量集中的年代，对数据的整合、挖掘势在必行。本期技术与应用栏目以数据仓库、数据挖掘技术在银行、保险业的应用为例，与金融科技工作者共同探讨其最新价值。     

数据仓库技术从竞争走向成熟

一、概述数据仓库技术使我们从一个新的视角认识到数据的价值。数据仓库中的数据不仅仅用于查询,还可用于分析对象的发展变化趋势,并最终为管理者提供决策支持。"数据仓库"名词最早出现于20世纪90年代初,90年代末进入相对成熟期,主要标志是许多软件供应商都提供了完整的数据仓库解决方案,并在金融、保险、证券、电信、商业营销等诸多行业取得成功的应用。但是,目前数据仓库取得的成就还远不如商家们"炒作"的那么辉煌,国内的数据仓库建设尚处于起步阶段,成功的应用还不多见。     

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探

本文在数据仓库与数据挖掘基础理论基础之上,将其运用于我国中小商业银行。以某银行的业务情况为基础数据,设计构建了个人及企业银行数据仓库的体系结构,并对其进行数据粒度的划分。在此基础上,对所构建的数据仓库进行多维数据分析,并通过实施数据挖掘操作,实现知识发现的功能。结果显示,通过应用数据仓库和数据挖掘技术,可以为其获得巨大的信息收益。     

数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用研究

本文介绍了一种基于数据挖掘技术的银行客户关系管理系统的设计方案。在分析了现有银行客户信息系统的现状后,讨论了数据仓库、OLAP和数据挖掘在银行CRM中的应用,并结合XML和多维数据模式设计的思想,构造了一个银行客户关系管理系统的架构。     

数据仓库技术在现代金融中的应用

利用数据仓库技术,不仅可以实现报表信息的自动化,而且可以实现决策的信息化,真正做到把数据集中带来的技术优势转化成我国银行业的竞争优势。本文分别从银行信息系统、反洗钱、市场营销等业务领域论述数据仓库技术在现代金融中的应用。     

数据仓库和数据挖掘在银行CRB中的应用

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念，也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，一种管理软件和技术。数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测，从而支持人们的决策。本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说，以及对数据仓库与数据挖掘的阐述，具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用，最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议。     

数据库、数据仓库、Web数据库各领风骚

众所周知，数据管理技术的发展经历了三个阶段：人工管理阶段(20世纪50年代中期前)、文件管理阶段(20世纪50年代后期至60年代开始)和数据库阶段(20世纪60年代末开始)。而数据库、数据仓库、Web数据库则是数据管理技术在数据库阶段的三个重要概念和数据管理手段，它们之间既相互区别     

数据仓库应用中存在的问题及其对策

目前国内各大金融企业,如保险公司、银行、证券公司都已着手建立了自己的数据仓库系统。从数据的规模、技术力量的积累、日益加剧的市场竞争等客观情况看,构建数据仓库的时机和条件已经具备。但是数据仓库应用的成功之路并不是一蹴而就的,要想成功实施数据仓库还需要在应用层和技术层两方面加以提升。一、数据仓库应用中存在的问题建立数据仓库可以把企业的内部数据和外部数据进行有效集成,为企业各层决策、分析人员提供准确、有效、便捷的信息。一个企业通过建立数据仓库可以提高市场竞争力,提升客户服务;提高资产质量,防范经营风险;提高管…     

数据仓库技术在银行的应用和发展

20世纪90年代初期,美国著名的信息工程学家W.H.Inmon 在《建立数据仓库》一书中提出了"数据仓库"的定义。90年代中期,数据仓库技术的出现和兴起,较好地满足了银行的要求。据美国国际数据公司调查,使用该技术的投资回报率平均超过     

以CRM为导向的信息技术在我国金融企业中的应用

金融企业发展水平的高低,是一个国家经济发展水平高低的重要标志。信息技术的进步促进了我国金融企业的发展,特别是以CRM为导向的数据仓库和数据挖掘技术水平的提高将为我国金融企业的发展作出实质性的贡献。本文主要讨论基于CRM的信息技术———数据仓库和数据挖掘技术在我国金融企业中的应用及其与我国金融企业发展的相互依存、相互促进的关系。     

数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

随着信用卡业务的发展，银行积累了大量客户交易数据，如何利用客户的特征数据和交易数据，获得客户的行为模式，从而更好地为客户服务、提高效益，是信用卡管理中迫切需要解决的问题。数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用较好地解决了这个问题。     

数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用

客户关系管理(CRM)不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,一种管理软件和技术.数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测,从而支持人们的决策.本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说,以及对数据仓库与数据挖掘的阐述,具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用,最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议.     

银行业数据仓库构建策略

随着人工智能和数据库技术的发展，建立以数据仓库为基础的银行智能系统，采用联机分析处理(OLAP)或数据挖掘(Data Mining)方法，把银行历史上积累的大量数据转换成可靠、有用的知识，在银行经营决策支持方面发挥了重要作用。数据仓库在银行业的应用领域非常广泛，例如银行主业中的存     

商业智能在银行中的应用

商业智能，又称商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析处理技术和数据挖掘技术进行数据分析以实现商业价值，它之所以能粉墨登场，在银行中扮演越来越重要的角色，其根本原因在于：一方面随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；     

数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析

为了从丰富的数据中提取所需的信息,数据仓库、OLAP和数据挖掘应运而生。本文介绍了这三种技术的基本概念,分析了OLAP和数据挖掘的关系以及它们与数据仓库之间的关系,并介绍了在实际应用中三者是如何融合为一体来辅助决策的。     

CRM在中国银行领域中的应用

一、前言 客户关系管理系统 (CRM Customer Relationship Management)是一套基于大型数据仓库的客户资料分析系统 ,通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术，分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本，从而最大限度地赢得企业整体经济效益。就银行业来说，通过建立大型的数据仓库，对积聚于银行的大量数据进行综合分析，可以识别在市场竞争中最有利可图的客户群，确定目标市场，将客户通过多种指标进行分类，针对不同的客户，实施不同的策略，为目标客户群提供一对一式的、符合客户心理的服务。 CRM是数据仓库技术同…     

商业银行数据仓库项目投资回报分析

目前,银行信息技术应用的重点正逐步从业务处理电子化向数据管理集中化、管理决策信息化发展。数据仓库技术因为能够为决策者提供有效的数据信息分析而备受金融信息化的青睐。在国际范围内,数据仓库技术已经成为商业银行开展科学化管理与决策的技术平台;国内商业银行也逐渐认识到数据仓库项目的意义,不约而同地开始实施或着手规划数据仓库项目的建设工作。然而,数据仓库毕竟是涉及银行业务管理、IT系统等多方面的综合工程,其开发具有相当的难度。数据仓库的应用调查显示:数据仓库应用所特有的高投入、高风险、长周期是投资者必须审慎对待的…     

引入数据仓库技术加快我国银行业信息化建设

数据仓库技术是我国银行信息化建设的重点。本文根据“‘金融信息化发展战略研究’管理与决策专题组”的部分调研成果,对数据仓库技术在银行信息化中的地位与作用、应用现状、存在问题等进行了综述,并提出一些实施建议。     

银行分布式数据仓库方案

一、问题分析随着人工智能和数据库技术的发展,建立以数据仓库为基础的银行智能系统,采用联机分析处理或数据挖掘方法,将银行历史上积累的大量数据转换成可靠、有用的知识,在银行经营决策支持方面发挥了重要作用。但是现在建立的系统多是采用集中式单一的数据仓库系统。     

基于ANN的数据挖掘及其在银行中的应用

银行数据仓库的建成,必然面临如何在上面建立应用进行数据综合利用和深度挖掘的问题,目前各数据仓库厂商提供数据仓库的同时提供OLAP分析软件,这种类型的软件能对数据仓库已有的数据进行统计和分析,得出某种结果。但要找出数据中的潜在规律,做出某种预测,却是力所不能及。这样的工作只有数据挖掘（DataMining）工具才能完成。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析银行原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。而当前真正成熟和能够投入实际应用的数据挖掘工具并不是很多。因此,设计一个适合我国金融业的数据挖掘工具显得非常必要。