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。     

数据挖掘在金融分析中的应用

数据挖掘(DM)技术是在20世纪80年代产生、90年代后期成熟并逐渐在许多领域广泛应用的一门新技术。它是利用文献资料法、专家访谈法、数据挖掘和数理统计法等分析方法，从大量数据中发现模型和数据间关系的一个过程，可以为人们做决策提供有力的参考。目前，DM在国外金融领域应用     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

加快信息化建设更好的行使央行职能

最近二十多年，我国的金融信息化建设经历了重要的、具有历史意义的4个发展阶段：第一阶段，大约从70年代末到80年代，银行的储蓄、对公等业务以计算机处理代替手工操作；第二阶段，大约从20世纪80年代到90年代中，逐步完成了银行业务的联网处理；第三阶段，大约从20世纪90年代中到90年代末，实现了全国范围的银行计算机处理联网，互联互通；第四阶段，从2000年开始，各行开始进行业务的集中处理，利用互联网技术与环境，加快金融创新，逐步开拓网上金融服务，包括网上银行、网上支付等。中国银行业从无到有，从小到大，从应用于单项业务到…     

综合业务系统数据管理

数据是商业银行经营管理的基础，所有存放在银行数据库中的客户信息都是银行的宝贵财富，每一条数据都记录着客户使用金融产品的信息。数据管理就是商业银行利用先进的数据仓库技术、商业智能技术、内容管理系统、知识管理系统等，对业务和数据进行规范管理、系统分析、精确统计，为决策者及时提供经营管理信息的     

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…     

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     

瑞士金融中心战略规划及对北京的启示

一、瑞士金融中心战略规划 （一）瑞士金融中心战略规划的出台背景 20世纪60年代．瑞士成为主要的国际金融中心，在伦敦和纽约之后居于世界第三位，20世纪80年代曾经一度占据世界第二位。瑞士国际金融中心的竞争优势在于：经济、金融和货币的长期稳定性，低通货膨胀率、低利率；金融机构的业绩和服务质量、银行和保险业的悠久历史和丰富经验：多语言、高素质的员工队伍：适当的金融市场法律；持续而有效的金融市场监管。瑞士金融中心在国际金融市场中具有特殊的功能与作用。     

商业保险的信用风险管理

信用风险是金融市场上最为古老的一种风险，它贯穿于商业保险公司的整个历史发展过程之中。20世纪70年代以来，金融自由化、金融全球化的趋势锐不可挡，金融创新层出不穷。各国保险业的监管措施、监管力度以及保险公司自身的信用风险管理水平已经很难适应保险业所面临的日益纷繁复杂的风险环境。20世纪90年代以来，     

BI：文化建设重于系统建设

贾凤军（以下简称贾）：一谈到商业智能（BI），人们就会想到数据仓库，似乎两者是不可分的。我个人认为，BI与数据仓库没有必然的联系。认为没有数据挖掘就没有BI，是一个认识的误区。理论上讲，数据挖掘技术能够为企业提供需要的数据，但这些数据能否成为决策的依据，关键还是取决于决策者或执行者本身。数据挖掘如同给导弹提供了制导数据，但如果导弹的推进系统、爆破系统技术跟不上，即使发射出去也不具有威力。BI应用的关键是业务与技术要找到结合点，