银行业数据挖掘

银行业数据挖掘

一、引言

数据挖掘（DataMining）是一种新的商业信息处理技术，产生于20

世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大

量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业

决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据

挖掘的重要应用领域。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的

先行者。如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。

二、数据挖掘在银行业应用的主要方面

现阶段，数据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。

（一）风险管理

数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。可

通过构建信用评级模型，评估贷款申请人或信用卡申请人的风险。一

个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户指定

信用评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种

对于高/低风险的评级或分类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿

还的贷款、信用调降报告历史记录、账户类型、收入水平及其他信息等。

对于银行账户的信用评估，可采用直观量化的评分技术。将顾客的海

量信息数据以某种权重加以衡量，针对各种目标给出量化的评分。以

信用评分为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，来给每项申请的各

指标打分，加总得到该申请人的信用评分情况。银行根据信用评分来

决定是否接受申请，确定信用额度。过去，信用评分的工作由银行信

贷员完成，只考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、

资产、负债等。现在应用数据挖掘的方法，可以增加更多的变量，提

升模型的精度，满足信用评价的需求。

通过数据挖掘，还可以侦查异常的信用卡使用情况，确定极端客户的

消费行为。根据历史统计数据，评定造成信贷风险客户的特征和背景，预防可能造成风险损失的客户。在对客户的资信调查和经营预测的基

础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，发

现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的发生。通

过建立信用欺诈模型，帮助银行发现具有潜在欺诈性的事件，开展欺

诈侦查分析，预防和控制资金非法流失。

（二）客户管理

在银行客户管理生命周期的各个阶段，都会用到数据挖掘技术。

1．获取客户

发现和开拓新客户对任何一家银行来说都至关重要。通过探索性的数

据挖掘方法，如自动探测聚类和购物篮分析，可以用来找出客户数据

库中的特征，预测对于银行营销活动的响应率。那些被定为有利的特

征可以与新的非客户群进行匹配，以增加营销活动的效果。

数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中，可以根据事先设定的

标准找到符合条件的客户群，也可以把客户进行聚类分析让其自然分群，通过对客户的服务收入、风险、成本等相关因素的分析、预测和

优化，找到新的可赢利目标客户。

2．保留客户

通过数据挖掘，在发现流失客户的特征后，银行可以在具有相似特征

的客户未流失之前，采取额外增值服务、特殊待遇和激励忠诚度等措

施保留客户。比如，使用信用卡损耗模型，可以预测哪些客户将停止

使用银行的信用卡，而转用竞争对手的卡，根据数据挖掘结果，银行

可以采取措施来保持这些客户的信任。当得出可能流失的客户名单后，可对客户进行关怀访问，争取留住客户。

银行为留住老客户，防止客户流失，就必须了解客户的需求。数据挖掘，可以识别导致客户转移的关联因子，用模式找出当前客户中相似

的可能转移者，通过孤立点分析法可以发现客户的异常行为，从而使

银行避免不必要的客户流失。数据挖掘工具，还可以对大量的客户资

料进行分析，建立数据模型，确定客户的交易习惯、交易额度和交易

频率，分析客户对某个产品的忠诚水准、持久性等，从而为他们提供

个性化定制服务，以提升客户忠诚度。

3．优化客户服务

银行业竞争日益激烈，客户服务的质量是关系到银行发展的重要因素。客户是一个可能根据年费、服务、优惠条件等因素而持续流动的团体，为客户提供优质和个性化的服务，是取得客户信任的重要手段。根据

二八原则，银行业20％的客户创造了80％的价值，要对这20％的客户实施最优质的服务，前提是发现这20％的重点客户。重点客户的发现

通常是由一系列的数据挖掘来实现的。如通过分析客户对产品的应用

频率、持续性等指标来判别客户的忠诚度，通过交易数据的详细分析

来鉴别哪些是银行希望保持的客户。找到重点客户后，银行就能为客

户提供有针对性的服务。

三、数据挖掘在银行业的具体应用

数据挖掘技术在银行业中的应用，其中一个重要前提条件是，必须建

立一个统一的中央客户数据库，以提升客户信息的分析能力。分析开

始时，从数据库中收集与客户相关的所有信息、交易记录，进行建模，对数据进行分析，对客户将来的行为进行预测。具体应用分为五个阶段：

（一）加载客户账号信息。这一阶段，主要是进行数据清理，消除现

有业务系统中相关客户账户数据不一致的现象，将其整合到中央市场

客户信息库。银行各业务部门对客户有统一的视图，可以进行相关的

客户分析，如客户人数，客户分类，基本需求等。

（二）加载客户交易信息阶段。这一阶段主要是把客户与银行分销渠

道的所有历史交易数据，包括柜台，ＡＴＭ，信用卡，汇款，转账等，加载到中央市场客户信息库。这一阶段完成后，银行可以分析客户使