银行客户案例_关联分析
银行审计案例分析
银行审计案例分析2006-11-29在此具体介绍三个典型案例的审计过程，这几个案例不一定能代表计算机应用的最新成果，介绍它们主要是为了提示具体操作思路和方法。
案例一——审查贷款利息计息计算的正确性1．发现审计线索。
审计人员在浏览某办事处对公系统的“计收贷款利息表”时，发现“积数调整”一项不断出现负金额，却没有发现正金额的调整数。
依据审计经验，调整计息积数就相当于少计或多计利息收支，因此这种大量调减计息积数，就有可能会少计利息收入。
2．估计影响大小。
在运用计算机辅助审计发现了线索后，应该有一个估计影响大小的步骤。
经分析和计算，按影响大小和严重程度对已发现的线索进行排序，选择影响大或较严重的优先落实。
对上述线索，审计人员利用通用审计软件的查找功能以“调整税数不为零并且利率不为零”为条件列出全部记录，结果共有139条记录，调整积数总金额达3亿多元、按现有利率计算，对利息收入的影响只有数万元，不能作为重要事项，但考虑到计算机运算具有连续性和高效性，有可能是一个全辖甚至是全省的问题，因此有必要证实是否确实存在。
3．核实电予数据的真实性。
在着手进一步开展审计之前，有必要先核实电子数据是否真实。
电子数据经过导出、转入等转换过程，难免出现一些差错，因此从电子数据中分析出的线索，应与纸质账表核对证实其真实性。
审计人员查找了一笔2．L亿元金额的调整数，再查阅当日记账凭证，证实电子数据反映的业务记录是真实的。
考虑到取得的电子数据可能没有完全包含1999年度全部情况，审计人员调阅全年贷款利息计息表。
核实了3亿多元的调整数全部存在，进一步证实了电子数据的真实性和准确性。
4．了解大量调整积数的原因。
依经验，贷款积数调整一般应该很少调整，这种大量调整应该有原因的。
经询问，1996年中国农业银行河北省分行要求对1996年前后发生的贷款用两个会计科目分开进行核算，以明确划分领导人的责任。
1999年11月省分行又要求将两个会计科目合并核算，因此需要结转贷款余额。
银行各种安全风险案例分析汇编
客户办理业务签名不符触发风险事件的案例一、案例情况近日，一客户持卡到某网点办理业务，要求先从卡内支取40万元，然后再以现金的方式把这40万元汇到外地。
当时该客户已经分别填好了取款单和汇款单并签了名，当班柜员就按照客户的要求分别为客户办理了取款和现金汇款业务。
而第二天，这两笔业务触发了分行的风险监控系统。
经调阅影像后确认，客户在取款凭证和汇款凭证上签名笔迹不同，不像是一人所签。
一个签名要正楷一点，而另一个签名要潦草一点。
于是支行营业室马上联系客户，客户十分肯定地说都是他一人所签，只是当时一个写得正规一点、另一个写得潦草一点而已。
二、案例分析柜员未认真审核客户签名。
在办理业务时，柜员应认真审核客户签名，确保是客户本人所签，如不是客户本人办理，则需签代理人的姓名加上代字。
本案例中，客户预先填好了单，柜员就直接办理了业务而未审核客户签名。
如当时柜员认真审核了两笔业务的签名就会发现笔迹不同，可以要求客户重新签名，从而避免触发风险事件。
三、案例启示（一）临柜人员要认真审核客户填单以及签名，一旦发现不符就要求客户重填或补签。
而大额取款、汇款属于高风险业务，必须牢记风险必控的原则，在办理业务时认真审核，将风险防患于未然。
（二）切实提高现场管理人员的履职能力。
现场管理人员对柜员在业务操作过程中产生的凭证要认真复核，发现问题及时予以纠正，力争将风险消灭在荫芽状态，有效避免风险事件的发生。
因柜员虚存引出规避反交易的案例一、案例介绍20XX年11月25日，某支行柜员为客户“胡某”办理个金业务，客户胡某要求从存折上取7万元加1万元现金，汇8万元到客户王某卡内。
柜员交易码使用错误，误存入7万元，为规避反交易，随后双倍支取14.01万元，再办理汇款8万元。
汇款凭证非客户本人签名，是其儿子代签，现网点已将客户本人签名的汇款凭证追加扫描。
其双倍支取14.01万元的取款业务触发了“柜员虚存”风险模型，该业务最后被评定为类风险事件。
集团客户大额贷款风险案例分析
参考资料二：集团客户大额贷款风险案例分析［案例背景］N集团曾被誉为“民企航母”，它位于南海区沙头镇，号称占地1700亩，厂房面积77.4万平方米，年产各类板材120多万立方米，年贸易额达1.4亿美元，总资产46亿元，被称作“亚洲最大的胶合板生产基地”。
集团董事长王某也因此于2003年获得G省和F市的“优秀民营企业家”荣誉。
假如没有2003年审计署对中国A行的全面审计，也许N公司这艘欲坠的“航母”至今仍在摇曳而行，而现在却因巨额骗贷，只落得个衰败的下场。
据调查核实，从1999年开始，王某就利用N集团内部控制的13家关联企业，编造虚假财务报表，与银行内部员工串通，累计从A行南海支行取得贷款74.21亿元，至审计时尚有余额19.29亿元。
经初步核查，银行贷款损失已超过10亿元。
［昨日的辉煌今日的衰败］N集团的前身是N市沙头镇华光装饰板材厂(1990年成立，注册资本230万元)，主要生产胶合板、中纤板、贴面板等，并于从1996年12月与A行南海支行建立信贷关系。
而N集团真正发家是在1998年至1999年间。
1999年4月，A行G省分行同它签订了银企合作协议》，承诺给予其5亿元人民币的授信额度，并将其列为该行重点支持企业。
此后N集团在A行南海支行贷款余额急剧增加，2001年为16.5亿元，2002年达到17.99亿元。
截至审计时，N集团共欠境内外8家金融机构贷款28.8亿元，其中A行南海支行贷款19.29亿元，占该行总贷款余额的15.26％。
［相同的遭遇不同的结局］征兆不止一端。
同样的情况，B行南海支行也遭遇过。
2001年4月，王某以粤华厂名义向B行南海支行提出贷款要求，抵押物是进口木材原料和成品板材，及人民币3亿元的定期存款。
此项申请得到了B总行的批准，核准授信额度为5亿元。
据B行南海支行一位业务人士介绍，在办理贷款抵押手续时发现了三个问题：一是贷款主体和经营主体并不一致。
王某以粤华厂的名义提出贷款要求，但贷款却准备用于华光公司，其抵押资产也属于华光公司。
监管账户越权案例分析报告
监管账户越权案例分析报告案例一：江苏银行账户越权案2024年，江苏银行两名工作人员利用其在银行系统的特殊权限，未经授权地访问了数百个客户的账户信息，并冒用客户的身份进行资金转移。
随后，这两名工作人员将转移的资金转账到自己的个人账户中。
该行的风控系统及时发现异常，迅速报警并将监管人员拘捕。
经调查，这两名工作人员的违规操作共计涉及1000多万元的资金。
案例二：上海证券公司账户越权案2024年，上海证券公司一名员工利用其在公司内部系统的监管权限，通过伪造交易记录和假资金划转账户的方式，操纵证券市场并获取非法利益。
该员工通过越权操作，将客户账户中的资金转移到自己控制的账户中，并利用这些资金进行虚假交易。
最终，该员工非法获利数千万元。
监管机构对该案进行了深入调查，确认了该员工的越权操作行为，最终将其绳之以法。
从以上案例可以看出，监管账户越权行为对金融市场的稳定和投资者的利益造成了严重威胁。
这种越权行为的发生一方面暴露了金融机构内部风控的薄弱环节，另一方面也揭示了监管人员的失职失责。
因此，加强监管账户权限管理、优化风控系统、建立严格的监督机制是防范监管账户越权行为的重要手段。
首先，金融机构应加强对监管账户的权限管控。
银行、证券公司等金融机构应设立独立的权限管理部门，负责对监管账户的权限进行细化管理和限制。
该部门应定期对权限进行审计，发现异常权限操作及时报告。
其次，金融机构应完善风控系统，提升风险监测能力。
建立全面、高效的监管账户风控系统，加强对不同权限人员操作的实时监测和预警。
利用技术手段，将监管账户的操作与监管机构进行关联分析，及时发现异常情况并报警。
再次，金融监管部门应加大对监管人员的培训和监督力度。
通过加强对监管人员的法律、道德等方面的培训，提高其职业道德和风险意识。
同时，加大对监管人员行为的监督力度，定期进行监督检查和考核，对违规人员进行严肃处理。
最后，加强对金融监管账户的纪律建设。
建立健全相应的制度和规章，明确监管人员的权限与职责，规范账户操作流程。
数据挖掘关联案例
数据挖掘关联案例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据挖掘关联案例数据挖掘是一种通过从大型数据集中发现模式、关系或规律来提取知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，数据挖掘成为了一种重要的技术手段。
通过数据挖掘，我们可以从海量数据中分析并提取出有价值的信息，帮助企业做出决策、改善生产效率、提升用户体验等。
关联分析是数据挖掘中的一项重要技术，通过发现数据集中的相关性规律，揭示事物之间的内在联系。
下面我们来看几个关于数据挖掘关联案例的实例。
1. 超市购物篮分析超市购物篮分析是一个经典的关联分析案例。
通过对超市的销售数据进行挖掘，可以找到一些有用的规律，比如客户购买某种商品的同时还会购买另一种商品，从而可以为超市制定更合理的促销策略。
通过数据挖掘可以分析到，顾客购买尿布的同时往往也会购买婴儿食品，这提示超市可以将这两种商品放在一起销售，提高销售额。
2. 电商推荐系统在电商领域，数据挖掘的关联分析也扮演了重要的角色。
电商平台通过用户的浏览、购买行为数据，可以挖掘出用户的偏好和行为习惯，进而为用户推荐更加符合其需求的商品。
当用户浏览了一款手机之后，系统可以根据其他用户的购买行为推荐相关配件或其他品牌的手机，提高用户的购买转化率。
3. 医疗预测模型在医疗领域，数据挖掘也有着广泛的应用。
医疗数据量大，包含着疾病的发展规律和治疗方案等信息。
通过对医疗数据进行关联分析，可以发现一些疾病之间的关联性，提前预测患者的病情发展，制定更加科学的治疗方案。
通过对慢性病患者的数据进行分析，可以找到某些疾病之间存在的相关性，从而更好地指导医生的诊治工作。
4. 金融风控在金融领域，风险控制是至关重要的一环。
借助数据挖掘技术，金融机构可以对用户的信用评分、贷款风险等进行预测和评估，避免不良风险的出现。
通过挖掘用户的消费、还款等数据，可以发现用户的借贷偏好和风险特征，制定更加有效的风险控制策略。
数据挖掘关联分析在各个领域都有着广泛的应用，可以帮助企业更好地了解用户需求，优化决策流程，提高生产效率。
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享在当今信息爆炸的时代，数据已经成为各行各业的重要资源。
银行作为金融行业的重要组成部分，也不例外。
银行拥有大量的客户数据、交易数据等，利用这些数据进行数据挖掘分析，可以帮助银行更好地了解客户需求、优化业务流程、提高风险控制能力等。
本文将介绍银行工作中常用的数据挖掘方法，并分享一些实际案例。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘方法，它可以帮助银行发现不同变量之间的关联关系。
例如，银行可以利用关联规则挖掘分析客户的消费习惯，从而精准地推送相关产品和服务。
此外，关联规则挖掘还可以用于分析信用卡交易数据，帮助银行发现异常交易行为，提高风险控制能力。
案例分享：某银行利用关联规则挖掘分析信用卡交易数据，发现了一组异常交易行为。
这些交易都发生在深夜，并且金额较大，与持卡人平时的消费习惯明显不符。
通过进一步调查，银行发现这些交易是由盗刷者所为。
及时发现并阻止了这些异常交易，银行成功保护了客户的资金安全。
二、聚类分析聚类分析是一种常用的无监督学习方法，它可以将数据集中相似的样本归为一类。
在银行工作中，聚类分析可以帮助银行发现不同客户群体的特征和行为模式，为精准营销和定制化服务提供依据。
案例分享：某银行利用聚类分析对客户进行分群，发现了两个明显的客户群体：一类是年轻人，他们更倾向于使用移动支付和线上银行服务；另一类是中老年人，他们更喜欢传统的网点服务。
基于这一发现，银行针对不同客户群体推出了不同的产品和服务，提高了客户满意度和业务收入。
三、决策树算法决策树算法是一种常用的监督学习方法，它可以根据已有的数据建立决策树模型，用于预测和分类。
在银行工作中，决策树算法可以帮助银行进行风险评估和信用评级。
案例分享：某银行利用决策树算法对客户进行信用评级，根据客户的个人信息、财务状况等指标，预测客户的信用状况。
通过信用评级，银行可以更好地判断客户的还款能力，从而制定相应的贷款政策和利率。
银行贷款与影视剧投资(案例分析)
关于银行为影视公司贷款投拍影视剧的市场分析材料2009年上半年，银行向民营影视公司频抛绣球。
特别是工商银行向华谊兄弟和保利博纳提供的贷款，成为中国国有大型商业银行首次介入民营文化产业的标志性事件。
随着文化业的发展和壮大，银行开始关注这一领域的佼佼者。
近两年来,银行“触电”——贷款影视剧逐渐举起。
《赤壁》、《夜宴》、《满城尽带黄金甲》、《集结号》等的背后都有银行资金的介入。
2007年10月，电视连续剧《宝莲灯前传》将版权质押给交行，获贷600万元。
在北京市文化创意金融市场中，北京银行文化创意企业贷款占金融机构发放总额的90%以上。
北京银行先后与中国电影集团、华谊兄弟、光线传媒、万达院线、橙天娱乐、派格太合、禹田文化等280余户高成长性文化创意企业客户建立合作关系。
而在当前金融危机的形式下, 一些传统行业中的大型企业收缩投资,信贷有效需求并不旺盛。
银行苦于贷款投放不出去。
在影业热潮中,银行似乎找到了中小文化企业信贷投放的出口。
“现在银行的确有金融放贷的压力。
随着文化产业在整个经济GDP当中所占的比例也越来越大，它们不应只对传统产业感兴趣。
现在电影的整个发展情况比较好，一些好的公司的好的项目，如果导演和卡斯到位的话，其金融风险是可控的。
”易凯资本总裁王冉向记者分析当前的银行心态。
事实上，由于介入较晚，银行对影视业了解不深，在这方面经验案例和贷款数额都很有限，中间环节缺失。
因此对于大量资金紧张的影视文化企业的信贷投放,银行相对比较谨慎。
而对于大多数的文化企业来说，能拿到银行贷款，依然困难重重。
“一定是那些有信誉、有实力的企业才有希望拿到银行借款，同时，公司不能只做电影业，还需要有其它产业相互支持，从而保证公司的整体实力。
”光线传媒总裁王长田一语中的。
2004年，华谊兄弟从深发展银行贷款拍摄电影《夜宴》，打响了民营文化企业向银行贷款电影的第一枪。
时至今日，华谊“已经把银行融资这条线打通了，银行也开始认可娱乐行业。
银行服务案例分析
服务案例分类:根据银行服务客户各种不同的功能将服务案例分为：大堂经理、高柜柜员、对私客户经理（理财师）、对公客户经理、客服座席员、网点现场管理、对私客户经理（个贷信贷员）七个方面。
01001－01016大堂经理02001－02029高柜柜员03001－03014对私客户经理（理财师）04001－04001对公客户经理05001－05007客服座席员06001－06013网点现场管理07001－07003对私客户经理（个贷信贷员）案例目录：01001都是我们的客户01002发现同事说错了,怎么办?01003 4171元硬币的故事01004客户在营业厅争吵怎么办01005 柜员错了，大堂经理该咋办？01006年费折射出的服务缺失01007 从“抱怨”到满意靠什么？01008 把方便真正留给客户01009细节赢得客户，口碑造就品牌01010 用理智与情感去服务01011 优质服务＝态度＋知识＋技巧01012 耐心专心细心服务赢得忠实客户01013熟悉业务、服务到位为客户解决实际问题01014 优质的客户需要我们用心发现01015 “循环使用信用卡周期”巧营销01016 想得更周到些，让服务更完美02001 融入真情换取信任02002 委屈自己，感动客户02003 不该让客户哭一场的投诉事件02004 真诚的力量02005 自动还款为何不成功？02006一次销卡业务引发的服务问题02007 “还不清”的“欠款”02008 多说一句话发卡数十张02009 让客户知道错在哪里02010 碰到蛮横的客户,柜员该怎么办？02011 高柜柜员该怎样参与营销02012 制度执行能否更好地结合实际02013 用真诚栓住客户的心02014 指导性规定和客户需求发生矛盾该怎么办？02015 是否在用“心”服务02016 克服心理障碍，做好三声服务和微笑服务02017 想客户所想，急客户所急02018 当客户发泄不满时，更需要被尊重和被关怀02019 真诚道歉、快速反应、合理补偿02020 处处留心皆商机02021 心有多远服务就有多“圆”02022 对客户我们需要多些人文关怀02023 一次客户投诉引发的深度思考02024 有感于流程优化02025 客户卡挂失引发的投诉02026 客户可以不损失这500元钱吗？02027 认真学习是基础02028 税收缴款书未及时交给当事人引发的投诉02029 是“客户评价器”惹的祸吗？03001 产品卖点是营销服务的着力点03002 别忽略“来话电话”的客户03003 坚持用心服务，打动客户的心03004 服务于客户增值于交行03005 正确处理个人业绩和服务客户的关系03006 危机中蕴藏着商机03007 把客户当皇帝，客户才会把你当朋友03008 从一件小事情引发的问题03009 知其然而知其所以然03010 优质客户是靠服务培养出来的03011 专业素质是优质服务的有力支撑03012 我们的服务是否做到位了03013 如何有效推荐基金产品03014 不该发生的故事04001 只有双赢，才能获得市场——从“理财型进口代付”的热销谈05001针对客户所需进行产品营销--交叉营销服务案例05002 首问责任制用心去服务05003 扎实的业务知识是服务的有力保障05004 客户需要细心耐心的服务05005 当遇到特殊客户时……05006 用热情和真诚弥补不足05007 从客户的叹息声中看到问题06001 妥善处理投诉——变告状专业户为理财大户06002 碰到非银行方的故障或错误时该怎么办？06003 调动前、中、后台力量为客户提供服务06004 与陌生客户的第一次接触06005 违反制度规定是提升服务质量的理由吗？06006 优先服务带来的深思06007对ATM机假币投诉的处理06008 对柜面服务效率的质疑06009 叫号机引发的矛盾06010 熟悉产品是销售的基础06011 一部手机赢得一位沃德客户06012 一个升级的抱怨06013 营业时间内应保证柜面服务07001 这类逾期贷款产生不良记录后银行该咋办07002 沟通从心开始07003 个人贷款贷后管理引发的思考案例选编：01001都是我们的客户案例介绍个体户荣先生被“A支行”列为VIP客户，由于持有VIP 卡，荣先生每次来“A支行”办业务都可享受优先的便利。
银行审计案例分析
银行审计案例分析2006-11-29在此具体介绍三个典型案例的审计过程，这几个案例不一定能代表计算机应用的最新成果，介绍它们主要是为了提示具体操作思路和方法。
案例一——审查贷款利息计息计算的正确性1．发现审计线索。
审计人员在浏览某办事处对公系统的“计收贷款利息表”时，发现“积数调整”一项不断出现负金额，却没有发现正金额的调整数。
依据审计经验，调整计息积数就相当于少计或多计利息收支，因此这种大量调减计息积数，就有可能会少计利息收入。
2．估计影响大小。
在运用计算机辅助审计发现了线索后，应该有一个估计影响大小的步骤。
经分析和计算，按影响大小和严重程度对已发现的线索进行排序，选择影响大或较严重的优先落实。
对上述线索，审计人员利用通用审计软件的查找功能以“调整税数不为零并且利率不为零”为条件列出全部记录，结果共有139条记录，调整积数总金额达3亿多元、按现有利率计算，对利息收入的影响只有数万元，不能作为重要事项，但考虑到计算机运算具有连续性和高效性，有可能是一个全辖甚至是全省的问题，因此有必要证实是否确实存在。
3．核实电予数据的真实性。
在着手进一步开展审计之前，有必要先核实电子数据是否真实。
电子数据经过导出、转入等转换过程，难免出现一些差错，因此从电子数据中分析出的线索，应与纸质账表核对证实其真实性。
审计人员查找了一笔2．L亿元金额的调整数，再查阅当日记账凭证，证实电子数据反映的业务记录是真实的。
考虑到取得的电子数据可能没有完全包含1999年度全部情况，审计人员调阅全年贷款利息计息表。
核实了3亿多元的调整数全部存在，进一步证实了电子数据的真实性和准确性。
4．了解大量调整积数的原因。
依经验，贷款积数调整一般应该很少调整，这种大量调整应该有原因的。
经询问，1996年中国农业银行河北省分行要求对1996年前后发生的贷款用两个会计科目分开进行核算，以明确划分领导人的责任。
1999年11月省分行又要求将两个会计科目合并核算，因此需要结转贷款余额。
银行业的大数据分析应用案例
银行业的大数据分析应用案例在当今以信息技术为核心的社会中，大数据分析已经成为各行业发展的关键工具之一。
银行业作为金融行业的重要组成部分，也积极应用大数据分析技术来提升其经营效率、风险控制能力和客户满意度。
本文将以几个银行业的大数据分析应用案例为例，介绍银行如何将大数据分析应用于业务中，并取得显著的成效。
一、风险控制与反欺诈银行在风险控制方面是非常注重的，而大数据分析技术则为银行提供了更为准确和及时的风险评估手段。
例如，某银行通过大数据分析技术，对客户的贷款申请进行风险评估和反欺诈。
该银行分析了大量的历史交易数据、信用记录和个人信息等，建立了客户画像，并利用机器学习算法进行模型训练。
通过实时监控贷款申请的相关数据和申请人的行为模式，银行可以快速识别出高风险的申请，并采取相应的措施，有效降低了违约率和欺诈风险。
二、个性化营销大数据分析技术使银行能够更好地了解客户的需求和偏好，并根据这些信息进行个性化的产品推荐和营销活动。
例如，某银行通过分析客户的消费习惯、投资偏好和月度收入等信息，将客户划分为不同的群体，并推送相应的金融产品和服务。
对于喜欢旅游的客户，该银行会向他们推荐与旅行相关的信用卡和保险产品；对于理财型客户，该银行则会提供更多的投资咨询和优质理财产品。
这种个性化的营销策略有效提高了客户的满意度和忠诚度。
三、反洗钱与交易监测反洗钱是银行业务中非常重要的一环，也是很多国家监管机构关注的焦点。
大数据分析技术能够帮助银行更加准确地识别可疑交易和洗钱行为。
例如，某银行利用大数据分析技术，将客户的交易数据与公共数据进行关联分析，建立模型来检测异常交易。
一旦发现可疑交易，该银行会立即触发风险警报，并启动内部审查程序，以保证资金的合法性和安全性。
四、预测模型与贷款风险评估银行的贷款业务是其主要盈利来源之一，也是风险较高的业务。
大数据分析技术可以帮助银行建立更为精准的贷款风险评估模型，降低贷款违约率。
例如，某银行通过分析大量的贷款数据和还款记录，建立了一个贷款风险预测模型。
银行客户画像应用
客户标 签体系 个人兴趣偏好：
娱乐偏好：游戏、音乐、电影等 生活偏好：家局、宠物、饮食等； 文化偏好：阅读、摄影、写作； 情绪特征：忠诚、爱心、暴躁。
电信业务特征：
生命周期、消费行为、产品偏好、服务偏 好等；
标签属性类型：实时类标签、挖掘模型类标签、预测类标签
客户基本属性：人口统计信息、生活信息、位置信息、自定义信息 客户关联关系：生活关联信息、金融关联信息、社交网络信息
画像案列
消费者类型 心不在焉 高要求 深思熟虑 消费者标签 常常下单，但因为各种原因没有完成购买 只买最潮款式、顶尖牌子，最新技术产品等 货比三家，看看价格是否有下降空间 行为本质 购物时往往手头上有别的事情在忙 这类消费者只买最好的，敢亍炫耀也丌介 意让朊友嫉妒 这类消费者总是三思而后行 针对方法 通过优惠承诺来刺激TA完成这一单的订购，通过广告提醒TA再次查 看以前没有买下的东西 投其所好，让TA一眼就看到最新产品，幵有“总订单达到XXX金额 后优惠”的承诺来提高TA的消费金额 在其购物过程中给予正面的强化，比如通过展示客户评价来说朋TA 们这是值得一买的产品 要让TA们下定决心，可以试试丌同的促销手段，比如：秘密降价、 每日特价、限时抢购等，也可以根据TA已经买的东西推荐相关产品 免运费能让TA们的消费转化率大大提高 让TA们更容易看到那些使用过再次出手的便宜商品，以及清仓甩卖 的优惠信息等
营销策略
推荐产品：半年期二级风险 银行理财 建议购买渠道：网上银行 营销方式：短信+电话 营销切入：理财到期 话术：......
四
客户画像开发案例
01.
客户画像开发案例
案例一：刷卡摘要挖掘
•项目：有孩客户的标签开发 •需求：非金融服务（亲子活动）推广，圈定目标客群，精准营销投放； •模型： 1、样本：问卷调查 2、特征处理：词袋、词向量、TF，TF-IDF 3、模型：LR、SVM 文本挖掘 •效果：营销响应：9% ROC:83%
涉案账户分析案例报告范文
涉案账户分析案例报告范文一、案例背景本案例涉及一起涉嫌洗钱的案件。
2019年3月，某银行在进行常规账户审查时，发现客户A的账户存在异常交易行为。
客户A在2019年2月至3月期间，频繁进行大额资金的转入和转出，且交易对手多为不同地区的个人账户。
银行随即向监管机构报告了此情况，并启动了涉案账户分析程序。
二、涉案账户基本情况客户A的账户为个人储蓄账户，开户时间为2018年5月。
账户在2018年5月至2019年1月期间，交易行为相对正常，主要为工资收入和日常消费支出。
但自2019年2月起，账户交易量激增，交易金额波动较大，且交易频率明显增加。
三、涉案账户交易分析1. 交易对手分析：客户A的交易对手多为不同地区的个人账户，且这些账户之间并无明显的关联性。
部分交易对手的账户开设时间较短，且交易行为与客户A类似，存在大额资金的频繁转入和转出。
2. 交易时间分析：客户A的交易多发生在非工作日和工作日的非工作时间，这与正常个人账户的交易习惯不符。
3. 交易金额分析：客户A的交易金额波动较大，单笔交易金额从几千元到上百万元不等。
部分交易金额与客户A的月收入相比，明显超出其经济能力。
4. 交易频率分析：客户A的交易频率在2019年2月后明显增加，每日交易次数多达数十笔，且交易时间间隔较短。
四、涉案账户风险评估根据对客户A账户的交易分析，可以初步判断该账户存在洗钱的嫌疑。
主要依据如下：1. 交易对手的异常性：客户A的交易对手多为不同地区的个人账户，且这些账户之间并无明显的关联性，这与洗钱活动中常见的“分散转移”手法相符。
2. 交易时间的异常性：客户A的交易多发生在非工作时间，这可能是为了规避监管机构的监控。
3. 交易金额的异常性：客户A的部分交易金额明显超出其经济能力，这可能是洗钱活动中的“大额资金转移”。
4. 交易频率的异常性：客户A的交易频率明显增加，且交易时间间隔较短，这可能是为了迅速转移资金，避免资金被冻结。
五、涉案账户处理建议1. 立即冻结客户A的账户，防止资金进一步流失。
关联方交易案例分析
中级财务会计关联方交易案例分析中国重汽：关联交易隐瞒巨额收入？会计0911 张用任20096201462011/6/22背景资料：中国重汽有可能被关联方通过关联交易占用巨额资金，为了掩饰巨额资金被关联方占用，导致其巨额销售收入难以确认，并因此隐瞒巨额销售收入。
沸沸扬扬的齐鲁银行伪造金融票证案将中国重汽集团济南卡车股份有限公司（以下简称“中国重汽000951”）推到媒体聚光灯下，其旗下子公司济南桥箱有限公司（控股子公司，持股比例51%）5亿元银行存款在该起伪造金融票证案中涉案；虽然该案的案情细节迄今尚未公开，但中国重汽在其2010年的年度财报中已为此计提了1亿元坏账准备。
中国重汽年报计提坏账准备在市场预料之中，出乎市场预料的是，中国重汽2010年四季度出现了亏损：2010年前3季度中国重汽实现归属于母公司的净利润7.1亿元、而2010年全年实现净利润仅6.73亿元，这意味着其去年第四季度亏损0.37亿元。
分析：计提坏账准备并非是造成其亏损的主要原因，销售毛利率由三季度的10.6%意外大幅下滑至四季度的6.1%、计提存货跌价准备约8000万元、计提预计负债9345万元，一系列影响业绩的负面因素在2010年第四季度接踵而至。
为什么一下子出现这么多影响业绩的负面因素？可以从中国重汽最近几年的财务报表来分析。
一、账面存在巨额存货年报显示，中国重汽账面存货余额由09年末的29.73亿元上升至10年末的74.42亿元，当年存货增加额高达44.69亿元、增幅高达150.3%！（详见表一）表一、中国重各季度末账面存货情况单位：亿元对于当年存货如此大幅上升，年报解释称：“存货增长主要由于本年末公司为销售旺季大量备货所致”。
但是，从中国重汽10年各季度销售数据来看，这种解释理由并不成立：根据中国重汽发布的公告，其去年各季度中，即使在销售旺季的第二季度其产量仍然高于销售量，去年四个季度中只有三季度的产量略低于销量，而去年三季度却是其销售淡季、三季度的销售量仅为23800辆。
发现疑点 拒绝客户贷款申请的案例
发现疑点拒绝客户贷款申请的案例客户经理在日常工作中会遇到各类问题，不单要审慎核实客户提供的各种资料，还需要通过蛛丝马迹防范风险，通过与客户的交谈中发现客户刻意隐瞒的一些事实，以确保银行贷款可以安全收回。
一、案例回顾某存量小企业客户R，注册资金近1000万元，去年与银行初建信贷关系，主要销售汽车专用刹车片等零配件，向银行申请贷款，担保方式为房产抵押。
在审核该企业贷款时，客户经理发现客户去年承诺的销售归行额没有做到，且该企业近几年的销售收入呈逐步下降趋势，客户解释原因为有一些本该在去年开立的发票未开，客户经理表示怀疑，要求客户出示相关出入库凭证核实收入，客户不愿意出具相关单据，这加深了客户经理的疑惑。
经过反复询问，客户终于说出原因，原来客户分别在不同的地区新成立了3家关联企业，从表面上看这4家公司没有任何关联关系，但实际控制人均为一人，这样做的目的是，一方面在招标方招标时，4家公司共同围标，这样中标几率大，不管哪家公司中标均是客户自己的公司；另一方面客户不想将每家公司做的规模太大，想保证每家收入持平，因此R公司收入逐年下降，将中标的机会留给其他3家关联公司。
得知此原因后，客户经理认为该企业关联公司较多，经营较混乱，且不愿配合银行工作提供相关资料，因此果断拒绝了为其融资的要求。
二、案例分析与启示（一）关注关联企业，避免混乱经营。
本案例中，该企业的关联企业较多，且每家关联公司均为销售汽车专用刹车片等零配件的行业，相互之间往来款也较多，经营较混乱，并且客户不愿意提供相关票据及目前已签订但尚未供货的合同，银行无法核实其真实收入，第一还款来源无法保证。
在日常工作中，对于关联企业较多且都从事同一行业的企业要特别注意，需要将各企业的经营状况整理清楚，谨防因关联企业经营不善导致借款企业无法还清贷款的现象发生。
（二）关注销售归行额，严抓企业贷后管理。
销售归行是核定企业正常经营的一种手段。
本案例中，客户经理在核实企业销售归行额时，发现该企业在该行的流水虽然达到银行去年为其制定的销售归行额标准，但通过银行对账单发现，R企业的销售额均为与另外一家公司的往来倒帐款，并不算该企业真实的销售收入，因此该企业实际的销售归行额远低于审批金额。
关联方 案例
关联方案例分析背景随着全球化和市场竞争的加剧，企业之间的关联方交易日益普遍。
关联方交易是指存在法律或经济联系的企业之间的交易活动。
关联方交易可能涉及关联企业之间的销售、采购、资金借贷、技术转让等各种业务活动。
虽然关联方交易有助于提高企业的效益和竞争力，但也存在一些潜在的风险和挑战。
关联方交易可能存在利益输送、信息不对称、税务规避等问题，对企业的财务状况和经营业绩产生影响。
因此，对于关联方交易的合规管理和风险控制具有重要意义。
本文将通过具体案例分析，探讨关联方交易的背景、过程和结果，并针对案例中的问题提出相应的解决方案和建议。
案例一：公司A与公司B的关联方交易背景公司A是一家制造业企业，主要生产电子产品。
公司B是一家销售代理公司，专注于市场推广和销售。
公司A和公司B存在一定的关联关系，公司A向公司B销售产品，并通过公司B拓展市场。
然而，近期公司A的销售额和利润出现下滑，引发了关联方交易的关注。
过程公司A与公司B的关联方交易过程如下：1.公司A与公司B签订销售合同，约定销售产品的数量和价格。
2.公司A按合同约定向公司B交付产品。
3.公司B负责市场推广和销售，将产品销售给最终客户。
4.公司B向公司A支付销售款项。
结果近期，公司A的销售额和利润下滑的原因主要有两个方面：一是市场竞争加剧，产品价格下降；二是公司B的销售业绩不佳，导致销售额减少。
公司A和公司B的关联方交易存在以下问题：1.公司B的销售业绩不佳，影响了公司A的销售额和利润。
2.公司A与公司B的销售合同没有明确约定销售产品的质量标准和交付时间。
3.公司A对公司B的市场推广和销售情况缺乏有效监管。
为解决以上问题，公司A可以采取以下措施：1.与公司B重新协商销售合同，明确产品的质量标准和交付时间，确保产品的质量和交付准时。
2.加强对公司B的市场推广和销售情况的监管，建立有效的监控机制，及时发现问题并采取措施解决。
3.考虑与其他销售代理公司建立合作关系，降低对公司B的依赖度，分散销售风险。
2024年银行风险案例分析通用
contents
目录
• 引言 • 银行风险概述 • 信用风险案例分析 • 市场风险案例分析 • 操作风险案例分析 • 合规风险案例分析 • 总结与展望
01 引言
目的和背景
01
分析银行风险案例，总结经验教训，为银行业风险 管理提供借鉴。
02
应对当前金融市场的复杂性和不确定性，提高银行 风险识别和防范能力。
合规风险识别与评估
风险识别
通过内部自查和监管部门检查，发现该银行 存在多项违规操作，包括超范围经营、违规 放贷、违反资本充足率要求等。
风险评估
经过评估，该银行的违规行为已经对银行的 稳健经营和声誉造成了严重影响，同时也涉 嫌违反了相关法律法规，面临较大的合规风 险。
应对措施及效果评估
应对措施
该银行立即采取整改措施，包括停止违规操 作、加强内部合规管理、完善风险控制体系 等。同时，积极与监管部门沟通，主动配合 案件调查和处理。
未来银行风险管理趋势展望
智能化风险管理
利用大数据、人工智能等技术手段，提高风险识别、评估和监控的准 确性和效率，实现风险管理智能化。
全面风险管理
建立全面风险管理体系，覆盖信贷、市场、操作等各类风险，加强风 险之间的关联性和传导性分析，提升风险管理整体水平。
风险管理创新
积极探索风险管理新模式和新工具，如基于区块链技术的智能合约等 ，为风险管理提供更多可能性。
03
促进银行业稳健发展，维护金融稳定和安全。
报告范围
01 涵盖各类银行风险案例，包括信用风险、市场风 险、操作风险等。
02 对案例进行深入剖析，探讨风险成因、表现及后 果。
03
提出针对性风险管理建议和改进措施。
掉期客户识别及案例分析
首先目标客户一定是有外汇业务经营资质的我(他)行客户。
鉴于目前我行客户结构较不平衡，以出口导向型企业为主，故下文中主要是针对出口企业进行描述。
凡满足以下特征的，各经营单位可作为潜在客户重点关注。
对于日均存款很低的客户群体，也可能是我行目标客户。
首先应判断客户是否存在资金回笼较为分散、金额较小、资金周转速度快这些特征。
具备上述特征的客户其实也具备在我行办理远期结售汇业务的潜力。
客户资金周转速度快是导致存款较少原因之一，但这说明客户财务经营情况良好，信用风险相对可控。
更值得一提的是，这类客户由于其流动性相对较紧，这使得其在我行办理结汇时的议价能力相对会弱，刚性结汇意愿强而导致结汇需求的价格弹性较小。
所以这种客户将会成为我们中收的主要来源。
收汇资金回笼较为分散、金额较小的情况下，使得客户平时在我行多以即期结汇为主。
业务，在为客户锁定财务成本的同时，也提高客户在我行办理远期结售汇业务的比重。
今年以来，我行对客即期结售汇业务收益率约 1.1/ 千，远期结售汇业务收益率约 3.5/千。
通过提高远期业务占比可以在不改变业务总额的情况下提高中收的目的。
日均存款在等值 20-50 万美元区间的客户。
普通情况下，客户存款若为闲臵资金，普通期限不会太长(可为1 周、 1 个月等各畸零期限)，存款金额也基本在上述区间内。
故上述区间内的客户应予以重点关注，可推荐办理外汇掉期业务。
若客户有人民币存款，普通其人民币存款机会成本较低(因为该存款属于客户闲臵资金、收益率低、存款期限较短)，为客户办理 B/S (客户方向)外汇掉期的几率较高。
若客户有美元存款，普通且美元存款机会成本较低(因为该存款属于客户闲臵资金，收益率低、存款期限较短)，可以向客户推荐办理 S/B (客户方向)外汇掉期的几率较高。
结算量 1 个月在 50-100 万美元的客户普通收付汇频率较有规律，属于目标客户。
其中需要重点观察收付汇期限跨度较长、较为分散的客户，可作为在我行办理远期结售汇业务的首选目标。
金融行业法律案例分析(3篇)
第1篇一、案件背景甲某，男，35岁，在某银行申请办理了一张信用卡，信用额度为10万元。
甲某在办理信用卡时，签署了《信用卡章程》和《信用卡领用协议》，其中约定：甲某在使用信用卡时，如发生透支，应按照约定的利率支付透支利息，并承担相应的法律责任。
甲某在办理信用卡后，经常使用信用卡进行消费，但未能及时还款。
经过一段时间，甲某的信用卡透支金额已达5万元，逾期还款时间超过3个月。
某银行发现甲某的信用卡透支情况后，多次通过电话、短信等方式催收欠款，但甲某仍未归还。
某银行遂将甲某诉至法院，要求甲某偿还信用卡透支款及逾期利息，并承担诉讼费用。
二、案件争议焦点1. 甲某是否应当承担信用卡透支利息及逾期利息；2. 某银行是否应当承担举证责任，证明其催收行为合法。
三、法院判决1. 甲某应当承担信用卡透支利息及逾期利息。
法院认为，甲某在办理信用卡时，已签署《信用卡章程》和《信用卡领用协议》，约定了信用卡透支利息及逾期利息的计算方式。
甲某在透支信用卡后，未能按照约定还款，应当承担相应的法律责任。
2. 某银行应当承担举证责任，证明其催收行为合法。
法院认为，根据《中华人民共和国合同法》的规定，某银行作为信用卡的发卡行，有权对甲某的信用卡透支进行催收。
但某银行在催收过程中，应当遵循合法、合规的原则，不得采取非法手段。
法院认为，某银行在催收过程中，多次通过电话、短信等方式催收，但未能提供充分证据证明其催收行为合法，故判决某银行承担举证不能的法律后果。
四、案例分析1. 信用卡透支纠纷案件中，信用卡持卡人应当充分了解信用卡的相关规定，如信用卡透支利息、逾期利息等，以免因不了解规定而承担不必要的法律责任。
2. 银行在办理信用卡业务时，应充分告知持卡人信用卡的相关规定，包括透支利息、逾期利息等，以确保持卡人明确知晓其权利和义务。
3. 银行在催收信用卡透支款项时，应遵循合法、合规的原则，不得采取非法手段。
银行应提供充分证据证明其催收行为合法，以避免承担举证不能的法律后果。
华夏银行”理财产品“案例法律分析(孙哲)
“飞单”谁买单？——对“华夏银行理财产品案”的法律分析孙哲投资者在华夏银行上海某支行购买的收益率高达11%的投资产品在到期后得知，不但一分钱没赚到，反而血本无归。
银行立即声明，事件属于该行员工的个人行为。
然而该理财产品并非来自正规渠道，一款名为“北京中鼎投资中心(有限合伙)入伙计划”的理财产品也由此浮出水面。
事件背后的真相是什么？银行是否应当担责？飞单到底应该由谁来买单？【案情介绍】（一）“飞单”事发，银行欲推责2011年11月起，投资者们陆续从华夏银行上海嘉定支行购买了四期“理财产品”。
四期产品名为“北京中鼎投资中心（有限合伙）入伙计划”，管理人均为通商国银资产管理公司（下称通商国银），担保方为中发投资担保有限公司（下称中发担保）。
四期募集期共半年，计划筹资超过1.5亿元，实际出售1.19亿元。
自然人认购金额门槛分50万元、100万元和300万元三档，相应承诺11%、12%和13%三档预期收益率。
据统计，合同投资者约80人——但大部分人实际上达不到门槛，是几位到十几位亲戚、朋友和同事凑单购买，因此四款理财产品背后的实际投资者可能达到三四百人。
按原计划，中鼎系列的第一期于今年11月25日到期兑付。
11月26日兑付当日，购买了中鼎项目的投资者方获知，这款经嘉定支行VIP室理财经理濮婷婷介绍的入伙计划，可能“血本无归”。
11月27日，濮婷婷和投资者分别前往上海嘉定公安分局报警，紧接着，上海公安经侦总队介入调查，29日拘留濮婷婷。
据悉，调查过程预计持续两个月，此后案件移交司法机关。
华夏银行随即表示，该产品并非华夏银行代销或托管，系濮婷婷个人行为。
“飞单”是指各种行业中销售人员的不忠诚行为，把本该属于本公司的订单“飞”到别家去，在华夏银行案例中，嘉定支行员工濮婷婷把本银行的客户“飞”到了别家，也可以说是做私活。
2011年下半年，在嘉定支行VIP室工作三年的濮婷婷，开始向身边的朋友及熟识的大客户介绍这款收益率丰厚的投资产品，门槛50万元，存续期一年，预期收益率11%-13%。
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银行客户案例分析案例背景和问题：某商业银行试图通过对个人客户购买本银行金融产品的数据进行分析，从而发现交叉销售的机会。
数据集说明：该银行采集了7991个客户的产品（或服务）购买记录，共32000行，数据集名称为BANK。
变量说明：ACCT:客户标识SERVICE:购买的产品或服务VISIT:购买时间数据集每一行代表这个顾客拥有的一种产品，一个顾客可能有多个行。
平均每个顾客拥有的产品数是3种。
数据集中的13种产品和服务缩写如下所示：ATM 自动取款机AUTO 自动贷款 CCRD 信用卡CKCRD 支票/贷记卡CKING 支票账户HMEQLC 家居股本信贷IRA 个人退休账户MTG 抵押CD 存款保证PLOAN 个人消费信贷SVG 储蓄账户 TRUST 个人信托账户MMDA 货币市场存款实验要求和总体步骤：对BANK数据集进行关联分析和频繁序列分析。
•确定数据源•设置变量角色•确定支持度、置信度阈值，进行关联分析•查看和筛选关联分析结果•设置变量角色，进行频繁序列分析•分析评价频繁购买序列操作步骤准备工作：1.在D盘建立文件夹：BANK2.启动SAS ，建立逻辑库DATA 指向D:\BANK3.打开企业挖掘机关联分析：1.建立一个新的挖掘项目BANK, 保存在D:\BANK目录下，第一个DIAGRAM命名为ASSOC。
并在右边的工作区中加入“input data source”节点。
，2.打开Input Data Source node（数据输入节点）。
3..在数据库中选择BANK数据集。
4.选择Variables（变量）栏。
5.将ACCT设为id（身份），SERVICE设为target（目标），将VISIT设为sequence (序列）。
6.关闭Input Data Source node（数据输入节点），保存对它的更改。
7.工作区中新增Association node节点，并与Input Data Source 节点进行连接。
如下图所示：然后打开Association node（关联节点）。
默认的是Variables tab（变量栏），这与Input Data Source node（数据输入节点）中的Variables tab（变量栏）是一样的。
8.选择General（综合）栏，通过这个栏可以设置分析节点。
观察Analysis mode（分析方法）选项，默认的方法是By Context。
要根据前面的Input Data Source node（数据输入节点）中定义的信息来选择适当的方法。
如果输入数据集包括一个ID （身份）变量，一个target（目标）变量，这个节点就会自动地选择association analysis（关联分析）。
如果有一个sequence（序列）变量且它的状态是use，那么这个节点就会进行一个sequence Analysis（序列分析）。
因为在输入数据集中有个序列变量，所以这里默认的分析方法为sequence analysis（序列分析）。
这里我们先进行association analysis（关联分析），稍后讨论Sequence analysis（序列分析）。
9.将分析方法改为Association（关联）。
设置支持度和置信度的阈值，以及频繁项集的最大元素个数，如上图所示。
10.关闭Association node（关联节点），弹出提示时选择保存。
11.运行这图里的Association node（关联节点），并且观察结果。
这个关系栏包含了所有的关联关系，假设关系为A=>B，回顾一下前面的：●A=>B 的Support（支持度）是指一个顾客同时拥有A和B的可能性。
●A=>B 的confidence（_置信度）是给定顾客拥有A后，又拥有B的可能性。
●A=>B的lift是对这个关联的强度的恒量。
如果关系A=>B 的Lift=2，拥有A的顾客再拥有B的可能性是随机抽样的一个顾客拥有B的可能性的两倍。
12.在Support(%)列中单击右键，选择Sort（排序）=> Descending（降序）Support（支持度）是指包含这个关系的所有顾客的百分比。
比如说，大约在7991位顾客中有54.17%同时拥有支票与储蓄，而大约有25%的顾客同时拥有支票账户，储蓄账户和ATM（自动取款卡）。
13.在Confidence(%)列中单击右键，选择Sort（排序）=> Descending（降序）。
Confidence（置信度）表示拥有LHS （左边）业务的顾客中拥有RHS（右边）业务的百分比。
比如：所有拥有支票账户的顾客都拥有一支票卡，而在同时拥有储蓄账户和信用卡的顾客中超过97%的顾客拥有一个支票账户。
14.在llift(增益)列中单击右键，选择Sort（排序）=> Descending（降序）。
在关联关系中的lift(增益)，是RHS（右边）和LHS（左边）形成关系的confidence（置信度）与假设RHS（右边）和LHS（左边）不相关的confidence（置信度）二者之比。
因此，lift是用来衡量RHS（右边）和LHS（左边）的关联关系的。
如果值大于1，则说明LHS 与RHS正相关，如果等于1则代表无关。
如果小于1则二者负相关。
CKCRD ==> CCRD 的lift(增益)值为3.19，因此，如果选择一个顾客拥有check/debit card （支票/借记卡），那他拥有credit card（信用卡）的可能性是随机抽取的一个顾客的3倍。
注：默认情况下，在结果中，只显示lift(增益)大于1的关联。
可以将View=> When Confidence(真实可信度) 改为Expected Confidence（期望可信度）。
15.点击Frequencies（频率）栏。
这个栏格列出了每个产品拥有的客户量。
这与简单的次数统计是有所区别的。
比如说，一个顾客可能拥有多个支票账户，但这里只会计算一次。
这是一个相当有用的信息，尤其在解释为什么一个特定的对象没有出现在这些关系里时。
上面提到，在默认的情况下，一个关联出现的次数至少要是出现最多的对象的次数的5%。
这里出现最多次数最多的是checking account（支票账户），出现了6855次。
因此，一个产品的组合至少要有343位顾客（6855的5%），否则无法形成一个关联准则。
如果想对association（关联）中的出现较少的产品进行研究的话，就要考虑在运行association Node（关联节点）减低最少出现频率的限制。
如果得到的关联关系太多，超过了可用围，则可以考虑提高最少出现频率的限制。
假设想对拥有market deposit account (MMDA) （货币市场存款）和certificate of deposit (CD) （存款保证）的用户进行了解，想了解他们拥有其它什么产品。
可以按照以下的方法：1.选择Rules tab（关系栏）。
2.选择View(视图)=> Subset Table….（子栏）3.在Predecessor （前续）=> Successor（后续）栏中，选择CD（存款保证）和MMDA（货币市场存款）两项做为左边的项。
4.在Left Hand Side （左边）的Type（类型）的下拉选项中选择Combinations &Single（结合与单一）。
5.在Right Hand Side（左边）的Type（类型）的下拉选项中选择Find Any（寻找全部）。
6.选择Process（进行），然后观察结果。
左边是CD（存款保证）和MMDA（货币市场存款）中一个或者两个的规则有8个。
如果是想了解和automobile loans（自动贷款）有关的规则，而且想要得到一个含有AUTO（自动贷款）的规则的子集，最简单的方法将这些规则保存为一个子集，然后用SAS Code node （SAS代码节点）分出这个数据。
7.选择View(视图)=> Reset Table（重排表格）8.选择File（文件）=> Save As Data Set….(保存为数据集)9.可以看到，这个数据集的保存名为Selected Output from Rulegen.点击OK,保存这个数据集。
10.关闭这个Association node（关联节点），然后在图栏中添加一个SAS Code node（SAS代码节点）。
11.打开这个SAS Code node（SAS代码节点），打开Macros tab（宏栏）。
Enterprise Miner（企业挖掘器）自动创建了很多宏变量。
这里，我们可以看到&_MAC_4，这是从Association node（关联节点）中保存过来的结果。
12.选择Program（程序）栏。
13.输入如下的程序：14.点击按钮行SAS Code（SAS代码）。
15.点击Yes，选择现在运行SAS Code（SAS代码）。
16.弹出提示时点击Yes，观察运行结果。
17.选择Output（输出）栏。
在输出结果中得到了13个关于与automobile loans （自动贷款）有关的规则。
18.看完输出结果以后，关闭SAS Code node（SAS代码节点）结果和SAS Code node（SAS代码节点）。
序列分析Association analysis（关联分析）的作用是用来研究出售的产品之间的关系。
换句话说，哪些产品是顾客同时会购买的。
Sequence analysis（序列分析）又进一步分析了这些产品的购买的顺序。
这可以回答这样的问题：如果一周顾客购买了A产品，下周他是否会购买B产品？一个Sequence analysis（序列分析）需要定义一个sequence（序列）变量。
association analysis （关联分析）则不要求sequence（序列）变量。
银行除了对客户拥有的产品感兴趣以外，还想了解顾客购买这些的顺序。
在数据集中有sequence （序列）变量，就可以进行sequence analysis（序列分析）。
1.在图表工作区添加一个Association node（关联结点），把它与Input Data Sourcenode（输入数据源节点）节点相连。
2.打开这个Association node（关联节点）。
3.选择General（一般）栏。
观察到，由于数据集中的sequence（序列）变量的状态是use（利用），所以在默认的情况下，分析的方法就是sequence analysis（序列分析）。
4.选择Sequences（序列）栏。
在Sequences（序列）栏中，可以定义一个序列出现的最小出现频率以及在一个最长的序列链里出现的个数。