【精品文档】信息技术在商业银行的应用-数据挖掘与网上银行-

1、.管理信息系统作业PAGE 1：.；PAGE 8本文档由规范美女规范王国整理，仅作学习交流运用。如文档存在缺页、字迹模糊、乱码等情况，请大家经过论坛音讯与我联络。信息技术在商业银行的运用数据发掘与网上银行第一部分 信息技术浪潮中的银行业及其竞争战略技术提高总会带来市场规模的扩展、分工买卖方式以及其他制度变量的变化。作为社会金融中枢的银行业的运营环境也因信息技术开展的影响而不断改动，银行业面临着愈加猛烈的竞争。信息技术的开展使社会信息化、客户转型化、机构同质化和银行非中介化，导致了银行业运营环境的演化。而Internet的出现将会加剧环境的变化。一方面，这项高效率、低本钱的新技术的运用使原先的专

2、业分工所呵斥的专业技术优势和规模效益变得无足轻重。如银行不断引以为傲的分支机构及斥巨资建立的支票清算所将不再具有明显的优势，而非银行借机对银行业务进展“蚕食，加剧了机构同质化。另一方面，Internet缩短了市场的间隔 ，降低了市场买卖本钱，使原先由银行提供和组织的买卖不再有本钱的优势而转为由其竞争性制度方式市场来提供，表现为银行非中介化趋势日渐加强。那么，面对日益猛烈的竞争，银行在竞争中的开展战略是什么？首先，银行应强化本身的优势以迎接机构同质化的挑战。金融中介实际从信息经济学的角度出发讨论银行存在的缘由也是其优势问题。以为银行在支付系统中的客户的账户信息从而具有独特的信息优势。这种优势使银

3、行能有效处理信息不对称而成为其存在的缘由。银行对付机构传统位置使银行充分掌握客同质化的最好对策就是在认清本身存在的缘由的前提下强化优势。详细而言就是要维护支付系统运营权，防止非银行的浸透和挑战。同时加强客户信息搜集，强化信息优势。其次，银行应不断创新来迎接非中介化的挑战。金融市场和金融中介之间存在着买卖费用孰低的竞争，但同时两者又有互补关系。金融市场所适于提供规范化、大批量的产品，而金融中介更适宜于提供小批量的、为顾客“量体裁衣式的金融产品，是发明和实验新产品的场所。因此面对同质化的挑战，不断创新是银行的最好对策。因此，信息技术浪潮中的银行业，应以不断强化信息优势、继续维持创新动力为生存开展的

4、根本原那么。详细而言，银行在竞争中的开展战略首先是支付系统战略。信息技术的开展导致大批新兴支付工具的涌现，非银行借助新的电子支付工具来争夺支付系统运营权。银行一方面应大力开展高效率、低本钱的网上银行以迎接挑战；另一方面那么应和高技术企业建立战略联盟，从而在信息技术浪潮中确保对支付系统的控制。其次是以客户为导向的银行战略。银行业的生命周期以及银行业务的开展趋势都阐明了以客户为导向的时代的到来。银行应留意搜集客户信息并充分进展数据发掘，从而为客户提供“量体裁衣式的高附加值效力。Internet的出现标志着银行和客户联络界面的深化变化，网上银行更便于信息搜集和“量体裁衣效力，开展网上银行也是以客户为

5、导向的银行战略的重要一环。最后是银行的创新战略。创新战略所应把握的是关于创新的根本方向和根本方法以及如何维持耐久的创新动力。因此银行一是要对创新取向有一个明确的认识，二是应建造鼓励创新的网络型组织构造，以维持耐久的创新动力。三是建立金融工程战略小组，完成金融产品、金融方案的设计和安排。而Internet的出现，一是为银行添加了新的创新取向。二是作为建立网络型组织的根本框架，三是作为虚拟金融工程小组的根本裁体，在银行创新战略中发扬重要作用。第二部分 数据发掘技术在商业银行的运用一、数据仓库与数据发掘的含义信息海洋里有用的信息比率很低。据IBM公司的测算，目前许多企业破费昂贵代价建立起来的数据库，

6、真正有用的只需，问题就在于怎样发现那些真正有用的信息。就我国的银行业而言，每家银行都有本人庞大的客户信息库，可管理人员往往视这个信息库而不见，只注重其量的总和，如存款余额等，而不去研讨开发这个信息库的详细内容，无法把数据转化为对企业有用的信息，导致信息黄金的流失和资源的浪费，同时另一方面在其新开发的业务中又不得不面对高风险要挟。在信息中搜索黄金又不被信息外表的假象所迷惑，不被信息海洋所淹没，就要采用科学的方法和工具。相关定义：数据仓库Data Warehouse数据仓库是支持管理决策过程的一个数据集合，这个数据集合是由企业内的历史详细数据和当前详细数据、操作数据和外部环境数据按照一定的主题规范

7、归类，进展加工和集成而建立的，是为企业决策效力的。数据发掘Data Mining数据发掘是从大量的、不完全的、先前不知道的、模糊的、能够有污染的随机详细数据中提取隐含的、潜在有用的信息和知识的过程。发掘的对象是数据库和数据仓库，其目的是经过对数据的统计、分析、综合、归纳和推理，提示事件间的相互关系，预测未来的开展趋势，起到辅助实践任务问题求解、支持决策的作用。创建数据仓库定义阶段获取数据数据转换数据加载与更新数据与信息的重组建完数据仓库，只是把各种数据集中到一同，构成一个数据集合，可利用多维工具、查询和报表开发工具等信息存取工具进展查询，产生各种统计报表、图形等，要真正发扬数据仓库的决策支持作

8、用，就要对数据仓库中的数据进展广泛深化的发掘。数据发掘可以发现处置过程所不能发现的更为复杂的更有洞察力的答案。数据发掘的功能自动预测趋势和行为关联分析聚类概念描画数据发掘的流程数据取样Sample当进展数据发掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与要搜索的问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。经过对数据样本的精选，能减少数据处置量，节省系统资源。数据探求Explore数据探求就是通常所进展的对数据深化调查的过程，从样本数据集中找出规律和趋势，用聚类分析区分类别，最终要到达的目的就是搞清楚多要素相互影响的、非常复杂的关系，发现要素之间的相关性。数据调整Modify经过上述两个步骤的操作，

9、对数据的形状和趋势有了进一步的了解，这时要尽能够对问题处理的要求能进一步明确化、进一步量化。针对问题的需求要对数据进展增删，按照对整个数据发掘过程的新认识组合或生成一个新的变量，以表达对形状的有效描画。模型化Model在问题进一步明确，数据构造和内容进一步伐整的根底上，就可以建立模型。这一步是数据发掘的中心环节，运用神经网络、决策树、数理统计、时间序列分析等方法来建立模型。评价Assess从上述过程中将会得出一系列的分析结果、方式和模型，多数情况会得出对目的问题多侧面的描画，这时就要综合它们的规律性，提供合理的决策支持信息。评价的一种方法是直接运用原先建立模型样本和样本数据来进展检验；另一种方

10、法是另找一批数据并对其进展检验，知这些数据能反映客观实际的规律性；再一种方法是在实践运转的环境中取出新颖数据进展检验。数据发掘工具 数据发掘有多种方法：归纳法、神经网络、相关分析、模糊逻辑、统计分析、遗传算法、决策树方法和可视化技术等。在处理问题时，可运用以下几种手段：预测模型、数据库分析、链元分析和编差检测。预测模型：在中运用演绎推理，在数据发掘中运用归纳推理。数据库分析：把数据库自动划分为聚类簇。链元分析：基于对横向关联和顺序关联的发现，且对记录间联接进展确证。偏向检测：对记录不能被归入到特定格元景象的侦知和解释。可以交叉更替运用各种算法以发掘更多的信息基于神经网络的工具由于对非线性数据的

11、快速建模才干，基于神经网络的数据发掘工具如今越来越流行。其开采过程根本上是将数据聚类，然后分类计算权值。神经网络很适宜非线性数据和含噪声数据，所以在市场数据库的分析和建模方面运用广泛。典型的产品有HNCS Software公司开发的Marksman。基于规那么和决策树的工具大部分数据发掘工具采用规那么发现或决策树分类技术来发现数据方式和规那么，其中心是某种归纳算法。这类工具通常是对数据库的数据进展开采，消费规那么和决策树，然后对新数据进展分析和预测。这类工具的主要优点是，规那么和决策树都是可读的。典型产品有Angoss Software公司开发的Knowledge Seeker，广泛运用于市场

12、和金融分析。基于模糊逻辑的工具。其发现方法是运用模糊逻辑进展数据查询、排序等。该工具运用模糊概念和“最近搜索技术的数据查询工具，它可以让用户指定目的，然后对数据库进展搜索，找出接近目的的一切记录，并对结果进展评价。典型的产品有Information Builders Inc.开发的Level 5 Quest。综合多方法工具。不少数据发掘工具采用了多种开采方法，这类工具普通规模较大，适于大型数据库包括并行数据库。这类工具开采才干很强，但价钱昂贵，并要花很长时间进展学习。典型产品有IBM公司开发的Intelligent Miner。二、数据发掘对商业银行的意义金融事务需求搜集和处置大量的数据，由于

13、银行在金融领域的位置、任务性质、业务特点以及猛烈的市场竞争决议了它对信息化、电子化比其它领域有更迫切的要求。利用数据发掘技术可以协助 银行产品开发部门描画客户以往的需求趋势，并预测未来。目前我国各商业银行提供的效力内容根本一样，市场竞争日益猛烈，风险越来越大，仅靠传统的效力已不能发明更多的利润，为了提高投资的有效性，降低风险，就要广泛搜集各方面信息，充分利用已有的各种数据来争取更多的优良客户，支持决策的科学性、可靠性。把零散的、无序的、历史的、当前的各种数据集中起来建立数据仓库，从所建立的数据仓库中发掘出为银行发明利润的客户，从复杂的客户信息中建立模型，对客户记录信息进展动态跟踪和监测，计算客

14、户价值，锁定特定客户群，分析潜在客户群，制定不同市场需求、不同客户群的市场战略，根据客户的价值选定效力产品配置，从而与发明利润的优良客户建立长期关系。随着竞争的日益深化，美国商业银行中的“深度效益观念必将融入我国商业银行的管理战略之中：把客户细化为不同的个体，细化客户信息的组织和分析，由分析工具和阅历选择特定的客户群来划定战场，跟踪每位消费者个体以及个性化的需求，在营销方面实施关系营销，由传统的注重买卖转变为注重客户关系和客户价值，从而产生了“关系银行这个概念。美国Bank One银行对本人的客户进展调查发现，百分之二十的客户发明银行利润，其它百分之八十的客户并没有给银行发明利润。假设我国的银

15、行对本人的客户进展调查，也会发现同样的结果，只是百分比不同而已。三、数据发掘在商业银行的详细运用分析运用数据仓库和数据发掘，我们就可以从个人客户帐户信誉卡、各类储蓄存单、卡折等上发生的明细帐了解客户的收入来源、消费喜好及习惯、收支发生的频度等，分析其消费支付行为，对客户帐户进展分类，根据明细数据给客户计分，采取措施优化客户效力，如，给予优良客户消费优惠折扣以鼓励消费并吸引潜在客户。对于单位帐户，如厂商，可以经过了解客户运营的产品构造、行业性质、市场占有率、社会需求及国家的有关政策等，分析其开展趋势，确定其资金归还才干、信誉等级等，也可经过对一些潜在的客户数据分析，拓展有出路的客户，最终起到降低

16、本钱与风险、提高效益的作用数据发掘技术在美国银行金融领域运用广泛。金融事务需求搜集和处置大量数据，对这些数据进展分析，发现其数据方式及特征，然后能够发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可察看金融市场的变化趋势。商业银行业务的利润和风险是共存的。为了保证最大的利润和最小的风险，必需对帐户进展科学的分析和归类，并进展信誉评价。典型案例Mellon银行运用IntelligentMiner数据发掘软件提高销售和定价金融产品的准确度，如家庭普通贷款。零售信贷客户主要有两类，一类很少运用信贷限额低循环者，另一类可以坚持较高的未清余额高循环者。每一类都代表着销售的挑战。低循环者代表缺省和支出注销

17、费用的危险性较低，但会带来极少的净收入或负收入，由于他们的效力费用几乎与高循环者的一样。银行经常为他们提供工程，鼓励他们更多地运用信贷限额或找到交叉销售高利润产品的时机。高循环者由高和中等危险元件构成。高危险分段具有支付缺省和注销费用的潜力。对于中等危险分段，销售工程的重点是留住可获利的客户并争取能带来一样利润的新客户。但根据新观念，用户的行为会随时间而变化。分析客户整个生命周期的费用和收入就可以看出谁是最具创利潜能的。Mellon银行以为“根据市场的某一部分进展定制可以发现最终用户并将市场定位于这些用户。但是，要这么做就必需了解关于最终用户特点的信息。数据发掘工具为Mellon银行提供了获取

18、此类信息的途径。Mellon银行销售部在先期数据发掘工程上运用IntelligentMiner寻觅信息，主要目的是确定现有Mellon用户购买特定附加产品：家庭普通讯贷限额的倾向，利用该工具可生成用于检测的模型。据银行官员称：IntelligentMiner可协助 用户加强其商业智能，如交往、分类或回归分析，依赖这些才干，可对那些有较高倾向购买银行产品、效力产品和效力的客户进展有目的的推销。该官员以为，该软件可反响用于分析和决策的高质量信息，然后将信息输入产品的算法。IntelligentMiner还有可定制才干。第三部分 商业银行开展网上银行业务首先是业务设计。在零售银行领域，应优先开展账户

19、信息查询、支付效力、家庭金融规划、金融百货、贷款恳求等业务。在零售银行领域，那么应优先开展现金管理、全球关系管理、金融工程等业务。其次是实现网上银行的技术处理方案和系统开发战略。实现网上银行的三大中心技术是：Web技术、建立效力平台技术、平安严密技术，其中平安技术尤为重要。美国波士顿咨询公司曾对客户不情愿接受网上银行的缘由作过调查，其中有80%是出于对风险要素的担忧。最后是网上银行的系统开发，银行任务的重心应在于提交详尽的系统需求和进展全面的系统规划，而其他的根底性技术任务那么可外包给信息技术公司来完成。我国Internet市场的主力军隶属于官方的四大主流体系，这种格局使Internet市场呈现出两大突出特点：高素质的用户和独家垄断的市场。但虽然受垄断机制制约，Internet在我国依然呈现出迅猛开展的势头，使我国的网上银行有宽广的开展空间。作为迎接未来猛烈竞争和对付外国银行挑战的有效手段，我国银行业应优先开展网上银行。为此，我国银行业不能再一味沉溺于扩张营