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        數(shù)據(jù)挖掘在我國商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)中的優(yōu)勢分析

        2012-04-29 12:00:02李娟
        時代金融 2012年17期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)倉庫分析方法信用卡

        【摘要】數(shù)據(jù)挖掘作為一項新的商業(yè)信息處理技術(shù),在我國的商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)中有著很大的應(yīng)用價值。本文從數(shù)據(jù)挖掘的含義出發(fā),探討了數(shù)據(jù)挖掘分析方法及實施步驟,在此基礎(chǔ)上,對其在信用卡業(yè)務(wù)中的應(yīng)用優(yōu)勢進行了分析。

        【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘信用卡商業(yè)銀行

        目前,我國信用卡業(yè)務(wù)發(fā)展面臨著一些難題,怎樣尋找真正的信用卡用戶,怎樣維持信用卡發(fā)行機構(gòu)與信用卡用戶之間的關(guān)系,怎樣控制信用卡業(yè)務(wù)中的風險等,都困擾著我國信用卡發(fā)行機構(gòu)與管理機構(gòu)。對于這些問題的解決,以大量數(shù)據(jù)管理為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個行之有效的工具。

        一、數(shù)據(jù)挖掘的含義

        數(shù)據(jù)挖掘是新興的一種決策技術(shù),并且隨著信息技術(shù)不斷發(fā)展而逐漸完善。自1995年在加拿大蒙特利爾召開第一屆知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘?qū)W術(shù)會議以來,數(shù)據(jù)挖掘一詞在各行各業(yè)流行開來,其基本技術(shù)含義是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的,事先不知的,但又具有潛在價值的信息和知識的過程。從這個定義,我們直觀地將數(shù)據(jù)挖掘過程比喻為在“數(shù)據(jù)礦山”中尋找蘊藏的“知識金塊”的過程。從商業(yè)價值角度,商業(yè)運行中存在著海量數(shù)據(jù),如果僅憑簡單的傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法,是很難將大量數(shù)據(jù)中無用信息剔除掉的,數(shù)據(jù)挖掘作為一種新的商業(yè)信息處理技術(shù),通過抽取、轉(zhuǎn)換和分析商業(yè)數(shù)據(jù),揭示隱藏在其中未知的規(guī)律性,并對其進行模型化處理,從而為商業(yè)決策起到輔助作用,在一定程度上解決“數(shù)據(jù)大爆炸而知識極貧乏”的現(xiàn)象。

        對商業(yè)銀行而言,這種“數(shù)據(jù)大爆炸”的現(xiàn)象表現(xiàn)地更為突出,商業(yè)銀行作為一類特殊企業(yè),其每天的業(yè)務(wù)會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),雖然目前各家商業(yè)銀行應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)錄入、查詢、統(tǒng)計等工作,但卻無法發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)背后存在著的隱藏關(guān)系,很難通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)成功預(yù)測未來趨勢。另一方面,商業(yè)銀行是一個收益與風險并存的行業(yè),在其經(jīng)營與運作中就必然存在風險因素,數(shù)據(jù)挖掘這一技術(shù)除了可以發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)背后的規(guī)則外,還能有效減少銀行存在的風險,這些優(yōu)勢在商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)中表現(xiàn)地更為淋漓盡致。

        二、數(shù)據(jù)挖掘的實施步驟及分析方法

        (一)數(shù)據(jù)挖掘一般可分為以下實施步驟

        1.問題提出。問題提出是數(shù)據(jù)挖掘過程的首要步驟,只有明確了所要解決的問題,才能夠使后續(xù)的挖掘工作有針對性地開展。

        2.數(shù)據(jù)源選擇。數(shù)據(jù)挖掘的實施對象是大規(guī)模的數(shù)據(jù),因此,選擇數(shù)據(jù)源成為數(shù)據(jù)挖掘工作中的一個基礎(chǔ)步驟,數(shù)據(jù)既可以是現(xiàn)有業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),也可以是數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。

        3.數(shù)據(jù)準備。在實施數(shù)據(jù)挖掘工作之前,對數(shù)據(jù)做好前期的準備工作是十分必要的一個步驟。在這一階段,主要完成對數(shù)據(jù)的獲取,清洗,轉(zhuǎn)換和裝載四個環(huán)節(jié)。

        4.建立模型。這一階段是數(shù)據(jù)挖掘的主體階段。

        5.驗證并修正模型。由于模型的結(jié)果有些是有實際意義的,而有一些則沒有實際意義,因此需要根據(jù)經(jīng)驗,不斷地調(diào)整挖掘模型,重復(fù)進行挖掘工作,使挖掘的有效性得以實現(xiàn)。

        6.預(yù)測并決策。數(shù)據(jù)挖掘作為一種技術(shù)層面上的決策技術(shù),其最終目的是輔助決策,因此決策者根據(jù)挖掘結(jié)果,結(jié)合實際情況,做出正確的決策策略。上述這一過程要反復(fù)進行,在反復(fù)的過程中,不斷地趨近事物本質(zhì),不斷地優(yōu)化問題的解決方案。

        (二)信用卡業(yè)務(wù)應(yīng)用中主要的數(shù)據(jù)挖掘分析方法

        由于數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)的特定步驟,因此,按照知識發(fā)現(xiàn)的驅(qū)動因素將其進行分類,會使數(shù)據(jù)挖掘體系更加完善。其中的驅(qū)動因素分別是驗證驅(qū)動型與發(fā)現(xiàn)驅(qū)動型。在每種驅(qū)動類型下又包含著多種具體的挖掘分析方法。在信用卡業(yè)務(wù)中,目前主要使用的幾種分析方法是:

        1.分類分析。這是通過分析具有類別的樣本的特點,得到?jīng)Q定樣本屬于各種類別的方法。

        2.聚類分析。依據(jù)是生物學(xué)中的“物以類聚”原理。它將樣本數(shù)據(jù)聚集成不同的組,并分別加以描述,它與分類分析的不同之處在于,聚類劃分的類是未知的,而分類是已知數(shù)據(jù)對象的組數(shù)。比如,在信用卡持卡群體中,利用聚類技術(shù),將客戶群體進行劃分。

        3.關(guān)聯(lián)分析。這是一種發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)模式的方法,如:菜籃分析,即通過了解消費者購物籃中所購物品相關(guān)性來輔助決策者制定相應(yīng)營銷策略,調(diào)整物品的擺放次序,制定正確的促銷方案,以擴展客戶購買的產(chǎn)品范圍,吸引更多的客戶。

        三、數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)應(yīng)用中的優(yōu)勢

        (一)發(fā)展成熟的基礎(chǔ)技術(shù)

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行信用卡業(yè)務(wù)中應(yīng)用的基礎(chǔ)技術(shù)目前已經(jīng)發(fā)展地較為成熟,大多數(shù)商業(yè)銀行信用卡部門已經(jīng)掌握了搜索數(shù)據(jù)的途徑,加之高性能的計算機處理器配置,以及傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計分析方法等,都可以讓數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有一個很牢靠的技術(shù)支撐。

        (二)不斷完善的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)

        數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的,集成的,時變的,非易失的數(shù)據(jù)集合(W·H·Inmon,1996),它是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的預(yù)處理步驟,最早的數(shù)據(jù)挖掘基本上是以關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)為挖掘平臺,而隨著數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè),數(shù)據(jù)挖掘開始以數(shù)據(jù)倉庫作為其挖掘平臺,數(shù)據(jù)倉庫是有效進行數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

        (三)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法的特點

        大多數(shù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法都是以完善的數(shù)學(xué)理論作為基礎(chǔ),使用這些方法對數(shù)據(jù)做出的分析與預(yù)測雖然說還比較令人滿意,但由于其強大的數(shù)學(xué)根基,因此對分析者的要求很高,然而數(shù)據(jù)挖掘卻有別于傳統(tǒng)分析方法,它在傳統(tǒng)方法的擴展基礎(chǔ)上,借助高性能的計算機為后盾,采用諸如決策樹這樣的方法,幾乎不用太多的手工勞動,就可以實現(xiàn)許多價值分析。

        運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),加工處理信用卡消費群體的消費行為信息,對不同潛在價值的客戶進行區(qū)分,最大程度地提高業(yè)務(wù)利潤。如在市場細分模型中,銀行可根據(jù)客戶消費水平和基本特征對客戶群分類,如按照持卡人對銀行利潤貢獻價值大小分為“金牌客戶”,“銀牌客戶”,“銅牌客戶”;也可按照持卡消費時間長短分為“鐵桿客戶”,“會員客戶”,“普通客戶”。這樣,銀行就可以制定不同的客戶市場戰(zhàn)略,配置不同的服務(wù)產(chǎn)品,在一定程度上激勵低價值客戶向高價值客戶轉(zhuǎn)變的心理。通過市場細分挖掘出影響客戶消費行為的內(nèi)在與外在因素,信用卡發(fā)卡機構(gòu)的競爭實力會大大提升。再如客戶關(guān)聯(lián)服務(wù)模型,通過找到具有同一消費行為的客戶進行促銷,當其在用卡消費購買某一種高價值產(chǎn)品時,可在一定時間范圍內(nèi)和特定場所,對其購買消費的另一種產(chǎn)品或服務(wù)在價格上給予一定數(shù)額優(yōu)惠。這樣不僅滿足了客戶消費需求,而且還進一步增強了客戶對發(fā)卡行的滿意感和忠誠感,為維持穩(wěn)固的客戶關(guān)系奠定了深層基礎(chǔ)。

        總之,數(shù)據(jù)挖掘作為新興技術(shù),在信用卡業(yè)務(wù)領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用,加之業(yè)務(wù)特有的流程復(fù)雜性,伴隨產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型會越來越多,因此,在信用卡業(yè)務(wù)發(fā)展中應(yīng)積極進行數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。

        參考文獻

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        作者簡介:李娟(1982-)女,陜西西安人,經(jīng)濟學(xué)碩士,現(xiàn)供職于陜西省行政學(xué)院教務(wù)處。

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