基于数据挖掘与知识发现的银行决策分析

正当前,数据、信息正以几何级数形式不断增长,由于传统数据库的检索查询已不能满足社会的需求,加之传统的统计分析技术落后,信息分析、发现多种模式的数据处理技术尚不成熟,其结果是在数据产生与数据理解之间出现了巨大的鸿沟。大量的数据来不及整理、分析、利用就已过时,并成为无效信息被长期积压在数据库中。随着数据库技术和计算机网络与通信技术的迅速发展,数据库的规模日益扩大,我们希望有更先进、更为有效的手段对各种数据资源进行开采,从中挖掘有用的信息和知识。银行在拥有了大量原始数据之后,如何有效地使用数据挖掘工具,利用数据分析处理技     

基于知识管理的银行风险数据挖掘系统

基于知识管理的数据挖掘系统由两部分组成:知识获取和管理工具、面向对象推理机。知识获取和管理工具采用面向对象的知识表示方法来描述和存贮知识,它能可视化地对银行风险系统建立知识库,并通过面向对象的推理机根据相应需求进行推理和挖掘。     

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。     

数字淘金：从银行数据中发现知识与财富—聆听中国工程院李德毅院士谈数据挖掘与数据安全

李德毅博士,少将,中国工程院院士,中国人智能学会副理事长,博士生导师,应中国人民银行邀请,前来为中国人民银行及国内26家商业银行的代表演讲"数据挖掘与数据安全"。夏日,雨后,空气格外清新,远处的青山和近处的碧树将爽人的绿色洒满视野,逐渐明亮的阳光,使李德毅院士郡清瘦的面宠显出智慧与潇涵,他走上讲台,风趣地对大家说:"来此之前,我被告知给银行的行长们讲课,从现场来看,好像不全是行长,因为这里有许多年轻的同志,我的感觉是你们还得再奋斗几年才能当上行长,"这时,全场听众都笑了,这笑声将演讲者与听众的距离拉得很近。然后,他拿出一块随身携带的活动硬盘对大家说;"我讲课的内容全在这块硬盘上面。银行的同志们算账都很快,请大家算一算,这块活动硬盘20个 G,换或软盘应当是多少张?"此时,场内的气氛再次活跃起来。起初我曾有些担心,一位计算机领域的专家如何能用通俗的语言将他的研究成果向公众作以介绍,其实这种担心是多余的,许多有名望的科学家往往能够更容易与公众交流、接下来。李德毅院士讲到——     

基于数据挖掘技术的银行反洗钱系统

一、前言 反洗钱是一个全世界都面临的艰巨任务,在中国,反洗钱同样具有重要的意义,因为它不仅能有效打击恐怖主义,而且还能体现中国政治经济的稳定,坚定中外投资者的信心.     

数据挖掘技术在银行CRM中的应用

金融市场里的两个主体，一是金融服务的组织者、生产者、提供者——银行，二是金融服务的接受者——个人、企业、社团组织。从银行的角度来看，统称为客户?改革开放前，国内的银行屈指可数，在市场中，银行处于主动地位，客户处于从属地位，客户需要的金融暇务别无选择，银行不需要将客户放在     

数据挖掘技术在银行CRM中的应用

本文主要介绍了银行客户关系管理CRM的内涵,以及在银行客户关系管理中引入数据挖掘的必要性,重点阐述了数据挖掘技术在银行CRM中的五个应用,从而真正实现分析型客户关系管理。     

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.     

数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用

数据挖掘技术是一种有效的信息处理方法,本文以银行业为基础,介绍了银行业客户关系管理特点,如何应用数据挖掘技术,以及数据挖掘技术在银行业的简单应用.     

数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用

随着计算机、网络技术的发展,要获取某一问题的有关数据已经不是非常困难的事情了.     

知识银行

上世纪90年代中期,当英国石油公司（现为英国石油阿莫科,简称BP）的高管们针对投资25万美元开展知识共享项目进行辩论时,他们对同报的估计似、乎过于乐观。他们认为,改善现有的知识共享水平所带来的价值为500万美元,而如果员工不进行知识共享所导致的潜在损失是1000万美元。     

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。     

试论数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用

随着信息时代的来临,银行的竞争环境发生了天翻地覆的变化,以客户为中心的客户关系管理逐渐成为注目的焦点,良好客户关系的提升成为信息时代的致胜关键。然而如何管理和分析大量、庞杂的客户信息,从中找出对银行管理决策有价值的信息则需要有先进的技术和工具的支持,而数据挖掘等新兴技术的出现,为CRM的实施提供了良好的支持。本文就将介绍在银行CRM应用中如何利用数据挖掘技术。     

基于数据挖掘技术的隐性知识挖掘综述

组织需要使用各种方式和途径来挖掘组织中所存在的隐性知识,基于数据挖掘技术的隐性知识挖掘成为学术界和企业所共同探讨的热点领域。本文回顾了数据挖掘以及隐性知识的基础知识,陈述了文献和企业中现有的隐性知识挖掘方法并对其分类,旨在使今后的学者能够在此基础上开发出新的、更优的隐性知识挖掘方法。     

基于数据挖掘技术的隐性知识挖掘综述

组织需要使用各种方式和途径来挖掘组织中所存在的隐性知识,基于数据挖掘技术的隐性知识挖掘成为学术界和企业所共同探讨的热点领域。本文回顾了数据挖掘以及隐性知识的基础知识,陈述了文献和企业中现有的隐性知识挖掘方法并对其分类,旨在使今后的学者能够在此基础上开发出新的、更优的隐性知识挖掘方法。     

博弈技术分析及其在银行知识管理中的应用

作为知识社会的新的管理方式，知识管理有助于提高我国商业银行的综合竞争力。本文运用博弈论的方法，分析了商业银行知识管理中的隐性知识共享问题，指出客户经理间的长期合作和相互信任是合作的重要基础，并提出了相应的改善隐性知识共享的策略。     

博弈技术分析及在银行知识管理中的应用

作为知识社会的新的管理方式，知识管理有助于提高我国商业银行的综合竞争力。运用博弈论的方法，分析了商业银行知识管理中的隐性知识共享问题，指出客户经理间的长期合作和相互信任是合作的重要基础，并提出了相应的改善隐性知识共享的策略。     

博弈技术分析及在银行知识管理中的应用

作为知识社会的新的管理方式,知识管理有助于提高我国商业银行的综合竞争力.本文运用博弈论的方法,分析了商业银行知识管理中的隐性知识共享问题,指出客户经理间的长期合作和相互信任是合作的重要基础,并提出了相应的改善隐性知识共享的策略.     

银行知识问答

从什么时候才有银行?最早的银行是意大利1580年在威尼斯成立的银行。其后,荷兰在阿姆斯特丹、德国在汉堡、英国在伦敦也相继设立了银行.十八世纪末至十九世初银行得到了普遍发展。我国第一家银行是中国通商银行,是在1897年(光绪二十三年)成立的。什么叫“银根”?银根是旧中国商业、金融用语.反映