数据挖掘及其在银行业的应用

数据挖掘技术是近年来在国外银行业得到广泛应用的一门新兴边缘信息技术。随着我国银行业信息技术应用的不断成熟，数据挖掘技术也必将极大地促进我国的金融电子化建设。本简要介绍了数据挖掘技术的概念、分析手段、核心技术、在银行的成功案例以及在我国的应用前景。     

数据挖掘技术在银行监管工作中的应用

数据挖掘是一项新兴的技术研究领域,在金融行业有着较为广泛的应用.本文介绍了数据挖掘的概念、主要功能、实施步骤、在国外银行业中的应用;将数据挖掘技术引入到银行监管领域,结合实例进行分析,对数据可视化查询进行初步探索;并对数据挖掘技术在银行监管的应用做了展望.     

数据挖掘：应用与技术

数据挖掘是什么？数据挖掘能给银行带来什么？数据挖掘怎么实施？编者选编的此组文章，试图从多个角度介绍数据挖掘的理论、主要技术、发展趋势，以及在银行业的实际应用。     

数据挖掘技术在个人信用评估中的应用与实现

文章利用真实原始数据，采用数据挖掘技术分析了商业银行客户信用风险状况，建立了更加科学的评分模型；将数据挖掘技术和计算机技术相结合，建立了一套可视化的信用评分系统，并对数据挖掘技术在银行业的应用做了有益的探索。     

应用数据挖掘技术提升竞争力

随着信息技术的快速发展,如今,银行业积累了海量的数据信息.那么,怎样才能将这些数据信息从低层次的联机查询,提升到决策支持、分析预测等高级应用呢?越来越多的专家、学者以及银行业人士纷纷将目光投向数据挖掘这一技术.     

Web数据挖掘技术在农行经营门户网站的应用

金融数据快速增长，如果缺乏强有力的挖掘工具，人们将逐渐陷入“数据丰富，知识贫乏”的困境。数据挖掘技术的价值与优势在高速运转的金融业务信息化领域得到充分展现。本栏目以数据挖掘技术在银行业的实际应用为出发点，节选其在银行门户网站经营、稽核系统推广、银行卡目标客户群体分析等方面的应用，以飨读者。     

客服中心在银行业数据革命中的发展与应对

基于海量的交易数据而获取的客户交易偏好、群体特征等信息已成为当前商业创新和发展的巨大动力.作为银行业客户关系管理中至关重要的客服中心,同样面对着如何有效开展数据挖掘提取知识从而推动业务创新的课题.本文介绍了数据挖掘在客户关系管理中的应用,并探讨了在银行业客服中心业务中引入数据挖掘可能的前景和意义.     

数据管理助推银行业转型

数据是银行最为重要的资产之一,是银行支持精细化管理、实现差异化服务、加强业务创新、提升风险分析能力的基础。近年来,随着数据仓库和数据挖掘技术应用的日益深入,数据带来的业务、管理价值也日益显现。当前,利率市场化对银行精细化管理提出更高要求,大数据的快速增长也对传统的数据处理技术带来挑战,这些都将深入影响我国银行业数据仓库的架构趋势,改变未来数据分析技术在银行业的应用模式。     

运用数据挖掘技术开发信用评分卡

随着信用卡业务的跨越式发展、同业竞争的不断加剧以及信息技术在银行业广泛而深入的应用，银行业务的经营理念和经营方式发生了很大的转变。例如，由于网络技术和电子商务的发展，银行业开始重视数据挖掘、明确客户定位，遵循“将合适的产品在合适的时间以合适的方式推介给合适的客户”的经营理念。在信用卡业务风险管理方面，银行业依靠信贷人员的经验进行审批贷款的时代已经成为过去，纷纷建立以数据挖掘和数理统计分析为基础的业务系统，以信用评分卡为主导的信用管理模式即将到来。     

数据挖掘在金融行业的运用

在世界经济全球化进程不断加快的今天．金融业尤其是银行业的竞争也日益激烈，屯国的金融业如何应对?本文试图介绍数据挖掘技术在提高我国金融业竞争力方面的作用，在借鉴国外成功经验的基础上，为我国金融业有效利用数据挖掘技术提出有关建议。     

数据挖掘及其在银行业的应用

随着信息技术的飞速发展以及数据库管理技术的广泛应用,各大银行都在纷纷实施数据大集中,无数个数据库被用于办公、管理、开发等领域,大量的数据库信息如果不能合理使用和开发就会像垃圾一样成为银行业的包袱,如何提高信息的利用率,数据挖掘技术的应运而生给银行业带来无限生机,它将成为银行业发展过程中不可多得的新技术。     

银行业大数据应用面临的四大挑战

正伴随数据规模的几何级膨胀,"大数据"(Big Data)概念孕育而生,并迅速成为各界关注的焦点。数据时代,适者生存,对银行业的影响亦如此。如何从数据中获取洞察力,引领传统模式变革,在未来金融竞争格局中掌握话语权,是当前银行业金融机构积极关注并努力实践的热点议题。为此,本刊编辑从当前银行业大数据应用所面临的挑战、数据挖掘攻略及相关技术的具体实践案例相结合的视角,组织专题文章,与同业者分享探讨。     

浅谈我国银行客户关系管理系统的建设

我国银行业经过了20多年的信息化建设，其基础设施建设框架已经基本完成，建立一个统一的业务应用平台，实现经营模式的“账务”中心向以“客户”为中心的条件已经成熟。本文通过对客户关系管理系统的概述，重点介绍了数据仓库和数据挖掘技术在实施客户管理系统中的应用。     

数据库知识发现在保险公司的应用

20世纪末，数据库知识发现（KDD，Knowledge Discover Database）、数据挖掘、商、世智能等概念进入中国，并率先在证券业、银行业得到实践和应用。保险业信息技术的应用与发展落后于证券业和银行业，目前国内各大保险公司刚刚完成或正在进行数据大集中，正在加速建立和完善自己的信息系统：依靠信息化提高竞争能力已成为各保险公司的共识。     

数据挖掘分类技术在信用卡系统中的应用

本介绍了在已有的信用卡数据上进行数据挖掘分类技术的应用实施，描述了数据挖掘分类技术应用实施的全部过程以及在实施过程中的技术要点，分析了目前数据挖掘技术应用的瓶颈，重点强调了数据准备阶段在数据挖掘技术项目应用中的重要性以及方法与步骤，实现了算法的应用以及结果的可视化。     

打造银行商业智能平台增强银行竞争力

在欧美发达国家,以数据仓库、联机分析处理和数据挖掘为基础的商业智能在银行业中广泛应用并取得成功。我国银行业即将对外全面开放,面对激烈的市场竞争,银行业也把眼光投向了商业智能,希望借助它来重构银行竞争力。对我国的银行业来说,商业智能平台建设水平的高低将直接关乎其应对外资金融机构竞争压力的成功与否。     

金融企业数据挖掘技术应用之探索

本文对信息化时代数据瘁技术在发展中面临的问题进行了描述,提出数据挖掘技术的产生是科学技术发展过程中的必然现象.本文通过比较的方式对数据挖掘技术的属性进行了描述,并对数据挖掘技术的功能进行了阐述.最后,文章结合金融电子化发展的现状以反金融业务的特点,讨论了数据挖掘技术在金融领域的应用的可能性,分析了数据挖掘技术在金融领域发展的前景,提出了推进数据挖掘技术在金融领域的应用,可以保持金融业的长期可持续发展的观点.     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务中的海量Web数据对数据挖掘的具体应用产生了极大的影响。数据挖掘技术作为一种先进的数据信息处理技术,在各类电商领域的应用受到了广泛的关注。本文浅析了数据挖掘技术优势,并深入探讨了其在电子商务各个领域的应用。     

基于数据挖掘技术的人民币反洗钱系统设计

国际反洗钱实践表明,数据挖掘技术在大额和可疑支付交易数据分析中具有广阔的应用前景.探讨数据挖掘技术在大额和可疑交易报告制度中应用的必要性与可行性,全面把握数据挖掘技术的各种主要算法及其在大额和可疑交易数据分析中的应用前景,针对目前我国反洗钱工作的实际,设计一套人民币大额和可疑支付交易数据挖掘系统(CRMB-LSADMS).     

银行业数据管理探索

正与传统银行相比,数据资产逐渐成为现代银行越来越重要的生产要素。如何管理好数据、应用好数据、挖掘数据价值等一系列数据管理工作,也成为一个现代银行加快业务创新、提高精细化管理和科学决策水平的最重要基础工作之一。近几年,监管部门不断加大对银行业数据管理工作的监管力度。早在《中国银行业"十一五"信息化建设规划》中就明确指出"加快银行信息资源的集中,实现数据视图在全行范围的共享,充分利用数据仓库和数据挖掘技术,实现资产负债管理、财务绩效管理、风险管理和客户关系管理等主题应用,建立面向主题、面向市场、面向决策、满足内部管理及外部政策要求的银行