银行数据挖掘怎么做，应用案例及数据分析详解？-营销圈

01 前言

相对于其它的行业，银行业是信息建设比较早的行业，也是最早接受国家系统性监管的行业之一，因此，银行业金融机构的信息化建设以及存储的各类数据都相对来说比较规范，这就为数据挖掘和分析打下了一个良好的基础环境。那么我们为什么要对银行的数据进行挖掘和分析呢？一是充分了解和分析客户的交易行为数据，可以提高银行的风险控制能力，有效减少客户风险带来的损失；二是由于现在日益开放的金融市场环境，利率市场化进度加快，银行利差不断缩小，银行业在众多竞争压力和生存压力下，需在重新认识和评估现有客户资源，通过对存量客户数据的分析研究，可以为客户提供更好的金融解决方案以及差异化服务，提升银行竞争力；三是银行在当前的竞争压力下，对成本控制要求逐步提高，需要对银行内部数据进行分析与挖掘，以掌握银行的运营状况，实现对银行更加科学和精细化的管理。

在“互联网+”和互联网金融高速发展的时代背景下，如今，有许多银行的服务模式和方式有了很大的变化，特别是没有什么历史包袱的民营银行和商业银行，通过与外部资源或生态圈开展信息共享和交换，获取用户流量入口，银行在获取客户更加立体、全面的数据能力方面不断增强，再结合银行自身掌握客户金融数据的优势，运用数据挖掘和分析手段，可以更加准确的用数据描述出客户的交易行为和习惯。

02 银行数据挖掘目的

目前，数据挖掘和分析技术在我国的银行业金融机构中普遍使用，是因为数据挖掘技术将数据库技术与统计分析技术、机器学习技术相融合，提高处理海量数据的能力，同时数据挖掘技术相比其它的数据分析技术而言，更容易使非专业人员理解数据，借助可视化工具，使用者可以方便直观的看到数据中蕴含的知识，从而提高数据分析效率。当前，银行业金融机构使用数据挖掘技术的目的主要有：

（1）增强银行自身的风险防控能力。风险管理是数据挖掘技术在银行业的重要应用领域之一，在风险评估、欺诈行为识别、贷款偿还预测及金融犯罪行为识别领域都有应用。银行通过对已有客户的信息数据进行挖掘和分析，建立信用评级模型，用于评估贷款申请人的潜在风险；根据客户客户的历史交易记录，建立交易欺诈模型并用于评价客户交易行为，在客户的交易出现异常偏差时能够及时发现及干预；利用数据挖掘技术帮助银行对贷款利率、期限、负债率、偿还与收入比率、客户收入水平、信用历史等因素进行分析，建立贷款偿还预测模型，有效监测和管理客户贷款业务；银行可以针对不同的交易行为，建立交易关联网络，对资金在网络中不同节点之间的流动模式进行分析，预防和发现各类洗钱和金融犯罪行为等。

（2）分析客户行为，为客户提供差异化服务。银行通过分析客户的构成和不同类型客户的表现情况，例如通过客户的年龄、职业、收入等自身属性信息，以及客户存款、理财以及资金流动情况等行为信息，通过聚类技术对其优质客户进行分组，理解其优质客户的构成，从而针对性的开展营销活动，以及为不同级别的客户提供相应的服务等。

03 银行数据挖掘的系统架构

银行数据挖掘怎么做，应用案例及数据分析详解？

上图为典型的银行数据挖掘系统架构图，下面简单对图中各个模块进行说明。

（1）银行数据源，即构成数据仓库中各个数据的源数据，在银行业务系统中，有包括核心业务、存贷款业务、中间业务等子系统，为了构建面向数据挖掘的数据平台，需要从这些现有的银行子系统数据库中抽取有用的数据，有时还需要整合各类外部信息。

（2）ETL（Extract、Transform和Load）模块，即数据的抽取、转换和加载工具，由于数据源来自不同的子系统，有可能数据库产品、数据类型、数据表示方法和数据质量都存在着很多不同，ETL模块的功能就是负责把这些不同的数据库类型和数据抽取出来，然后统一转换为标准的数据存入数据仓库中。

（3）数据仓库，数据仓库主要是为数据分析提供标准统一的数据，以确保数据分析可以准确高效的进行。数据仓库系统多是采用关系型数据库管理系统作为基础的数据存储系统。围绕数据仓库系统的分析主题，其模式多是星型模型或雪花模型。

（4）数据立方体和报表系统，数据立方体是一种面向统计查询的立方体数据结构，它基于物化的思想，将部分中间结果存储下来，从而可以高效地支撑分析人员对大规模数据的统计查询。在自动报表系统中，业务人员可以自己设计统计报表的格式，通过报表系统自动运行，产生出业务人员想要的统计结果。

（5）数据挖掘系统，数据挖掘系统可以实现比统计查询更加复杂的分析，如关联规则、聚类、分类、孤立点分析等。通过数据挖掘工具的可视化界面可以实现对数据挖掘结果的展示和快速分析，数据挖掘过程不是一次性的工程，需要进行多次迭代，每一次迭代都需要对数据挖掘结果进行评估，然后不断地调整相应参数和数据挖掘模型，直到获得最符合实际状况的数据挖掘结果。

04 数据挖掘流程

根据上面描述的数据挖掘架构，可以将数据挖掘过程分为以下步骤：

（1）定义分析目标。主要根据银行的实际需求，确定分析目标，通过与数据使用部门以及业务开展部门进行沟通，逐步明确数据分析的任务和预期需要达到的效果。收集整理与分析目标相关的所有数据及其来源，初步确定修行的数据挖掘模型。

（2）数据分析。首先设计建立模型时所需的数据，通过分析模型的目标，结合分析人员的业务经验，取得分析目标的主要业务要素，明确任务中所需的数据和数据之间的替换关系。其次是设计数据构造方式，设计数据组成方案，进而对数据的内容，分布和质量进行初步的评估和分析，了解数据的基本状态。

（3）数据准备。基于数据仓库系统和相关的信息系统以及外部数据源，对挖掘所需的数据进行包括数据抽取、数据采样和转换、修正错误和缺失数据和数据的归一化处理等准备工作，形成用于挖掘的数据集。

（4）建立模型。基于准备好的数据集，学习与训练相关的数据挖掘模型。为了获得好的数据挖掘结果，需要不断调整数据挖掘模型的各种参数，以在测试集上取得好的分析和预测结果。

（5）结果评估。基于前面训练阶段的数据模型，在更接近实际的数据上，或者直接在生产数据集上进行分析和预测，对挖掘的结果进行统计指标和业务可解释性方面的评估。

（6）部署模型和实施。模型产生以后，将被应用于生产系统中，为些需要将模型部署到相关的信息系统中。模型开始运行以后还需要对模型的准确性和可靠性进行监控，如果数据的情况发生变化，还需要及时调整模型。

05 总结

目前，数据仓库和数据挖掘系统已经成为各家银行业金融机构信息化系统建设的重要组成部分，并在金融领域的客户关系管理和风险管理中发挥着重要作用。随着大数据时代和“互联网+”时代互联网金融的高速发展，数据挖掘技术在金融领域中发挥的作用将会更加巨大。

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