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计算机技术学 金融范畴中数据发掘技术的运用

博今文化 / 2020-08-14
  摘    要: 在信息科技高速开展的现代社会,计算机相关技术和功用也得到了相应的拓展,使得数据发掘技术产生并鼎力开展起来。并且在云计算等技术的支持下,使得数据发掘有了更为明白的开展方向,在金融、市场营销、半导体等范畴里得到了大量的应用。在金融范畴里,随着金融电子化建立的稳步展开,数据资源得到了巨量增长,因而,为了充沛应用数据,在最大水平上发挥出数据作用,从而完成科学决策,做好金融范畴的数据发掘工作是必不可少的。本文针对数字发掘在金融范畴的应用和开展趋向的研讨,以期推进数据发掘与金融业务之间完成圆满交融,从而助力银行运营管理愈加契合现代社会开展。
  关键词: 数据发掘; 金融范畴; 应用; 开展趋向;
  目前,不管是银行还是其他金融机构,每天都要处置信贷、投资、贮存等海量金融数据,而面对这些海量数据时,先进的数据发掘技术则必不可少。而将这些数据经过数据发掘技术停止定点、针对性的处置,则可以完成对相关关键数据信息的全面、有效提取,从而保证金融机构贮存数据的完好牢靠和高质量,促进金融机构的良性开展。随着互联网技术、第三方支付平台等的呈现和鼎力开展,数据发掘也开端深化到网络金融借贷中去。不过传统银行业也在积极天时用数据发掘技术,来进一步稳定其在传统存、贷、汇业务上的优势位置和拓展新市场。本文将对数字发掘在金融范畴的应用、流程、现状和开展趋向等方面停止系统研讨。
 
  1、 数据发掘在金融范畴中的应用
 
  在目前这个信息科技鼎力开展的时期,数据发掘技术由于其极好的数据信息提取才能可以有效助力于信息决策、信息管理、科学研讨等,从而使其具有了普遍的应用前景。同时,数据发掘与各个行业之间完成有效分离,也为其鼎力开展注入源源不时的生机,数据发掘正以一个史无前例的开展速度向将来社会迈进。目前,数据发掘技术曾经在金融范畴里得到了普遍的应用,在金融范畴主要表现在多维数据剖析、贷款归还预测、客户信誉政策、目的市场客户分类和聚类以及对金融立功防备等方面。
 
  1.1、 多维数据剖析
 
  数据发掘在金融范畴中的多维数据剖析主要包括对金融数据停止剖析后,对相关的数据发掘设计以及为相关金融机构建构对应的数据仓库,从而控制相关数据的普通性,助力于金融机构相关业务的开设和展开。例如,在贷款上,其在对象上可分为国度、企业、个人和其他;在时间上可分为第一季度、第二季度、第三季度和第四季度;在规范上则分为正常、次级、关注、可疑和损失等,同时也能够依据地域不同、部门不同等要素,剖析负债、收入等状况,从而取得相关数据的最大、最小、均匀等信息,从而停止相应金融行为的选择。
 
  1.2、 贷款归还预测
 
  放贷是银行最主要的业务之一,因而做好贷款归还预测有助于银行相关业务的顺利展开。而在银行实践的数据发掘中发现,需求充沛用到特征选择等办法对各种要素停止有效辨认,并选取重要要素,扫除非相关性要素,从而完成最为精确的贷款归还预测。例如,某金融机构,在对信贷申请人停止相关信息剖析时,会运用相应的数据发掘模型,对每一位申请人超越万条的信息数据停止有效的发掘和剖析,而整个过程只需求几秒,就能对申请人万条以上的信息数据得出相应的行为指标,从而得出综合结论,以便相关人员停止规范评判。事实标明,该金融机构的违约状况还低于行业现行违约率的50%。这标明,在贷款归还预测上,将信贷申请人过往信息数据停止发掘剖析,并与数据仓库中的全体借贷人信息停止比对,从而得出该申请人最大的违约概率,并与一个最大风险概率停止二次计算评价,从而得出申请人最终的相关信息数据开展趋向,并以此来匹配最终的归还才能,从而决议能否放贷。
 
  1.3、 客户信誉政策
 
  做好客户信誉政策有助于银行相关业务的顺利展开。而在银行实践的数据发掘中发现,需求充沛用到特征选择等办法对各种要素停止有效辨认,并选取重要要素,扫除非相关性要素,从而制定最为精确的客户信誉政策。例如某金融机构的资产估值为100亿元钱,而在该金融机构的信贷业务上,其在对潜在客户停止风险辨认上,就需求做好对客户信誉的辨认,以将其的放贷风险尽可能的降低。而在客户信誉政策建立上,该机构首先是将其内部中心系统与相关信誉系统停止交互衔接,构成决策引擎来处置相关的信贷申请信息。并且,该机构还需求针对低收入客户停止相关性的信誉评价。而在数据发掘技术的应用下,在处置相关客户的信誉数据以及提供对应的信誉评分上的破费时间仅需求几秒钟,这使得该机构可以在一个月内处置近10万份申请资料,而依据该机构相关数据报告显现,在相关数据发掘技术的加持下,该公司一年内的贷款支付渎职状况整体降落了55%。这标明在数据发掘技术的加持下,不只提升了处置信贷业务的速度,也提升了处置信贷业务的质量,可以推进信贷行业的高效开展。
 
  1.4、 目的市场客户分类和聚类
 
  数据发掘在对金融范畴目的市场客户的分类和聚类上,主要是对目的客户停止有效辨认和对目的市场停止有效剖析,并经过分类和聚类将目的客户分划到相应的客户群体中,从而推进目的市场的树立。例如,某金融机构经过数据发掘将100位目的客户停止金融产品投资选择上的分类和聚类,将其中剖析得出爱好基金投资的40位客户分到基金客户群,并向其停止基金市场构建,从而协助相关客户完成了资本5%的增值。这标明,做好客户的分类和聚类有利于金融市场与对应用户的集中,从而促进相关金融市场的开展。
 
  1.5、 防备金融立功
 
  金融立功是指在金融活动中,呈现对金融管理法规和金融管理次序的违背和毁坏,例如洗钱、庞氏骗局等。而这些立功活动常常可以由于其资金触及范围普遍,对金融环境的建立形成极大的负面影响。例如,某金融立功事情,两名立功嫌疑人互相勾搭,于2010年以某香港证券公司名义在上海注册并成立了一家投资咨询公司,两名立功嫌疑人指使相关员工以打电话等方式笼络投资者,向其承诺投资金额可在百倍放大后用于外汇保证金等,而两名立功嫌疑人在获取资金后将钱以非法渠道流入境外,从事违法立功活动,据官方材料显现,仅某一地域就有306人被骗,被骗金额高达3 000万元钱。再比方某地两年时间处置的金融立功事情就有10起,触及金额达9 510万元。
 
  因而,做好金融行业立功的防备工作,减少不用要的人力、物力、财力耗费是非常必要的。应用数据发掘技术,能够将数据库信息停止有效集成,应用多种剖析工具辨认出其中呈现异常的形式,并对其停止定点追踪。例如在数据链上辨认出在某一段时间内,某一对象频繁呈现了大量现金流量,且资金流向存疑等,面对这样的异常形式,相关人员需求经过可视化、分类、联接等多种工具停止系统化地剖析,获取相关立功事实。
 
  2、 数据发掘在金融范畴中应用的流程
 
  金融范畴的数据发掘工作技术性很强,需求一定的流程来完成相应引导,保证发掘工作的有序完成,到达有效发掘的目的[11]。因而,在停止数据发掘之前,需求制定出相应的步骤、流程,并标示出每一步需求完成的任务和目的,从而保证发掘工作可以在一定次序下顺利停止。在当下的数据发掘中,市面上呈现了众多软件供给商提供的发掘模型,以满足相应用户数据发掘工作的有序停止。例如,SPSS公司推出的5A数据发掘模型等。在数据发掘模型中,总体流程主要是问题定义、数据库树立、数据剖析、数据准备和模型树立、评价与施行五个局部。
 
  2.1 、问题定义
 
  问题定义是数据发掘开端前最重要的一个步骤,由于固然数据发掘的详细结果具有不可预测性,但是相关问题相对来说却具有可预测性。因而,在问题定义上,需求相关人员做好相关数据和业务的理解和控制状况,必需要对相关目的数据和业务有一个非常明白的定义。例如,在提升群众储蓄资金的金融产品投资比例上,需求弄分明是提升全部储蓄用户的金融产品投资比例,还是提升某片区储蓄用户的金融产品投资比例等状况,在肯定相关定义后,才干停止相应问题建模。
 
  2.2、 数据库树立
 
  树立数据库,有利于对底层数据的直接应用,减轻工作量,提升工作效率。在树立数据库上,经过对相关数据的搜集,并依据相关数据的描绘停止相应数据的选择等,从而完成对相关数据停止分类和整合,最终树立起数据库。
 
  2.3、 数据剖析
 
  数据剖析是为了找出对相关数据信息最具有预测价值的数据字段,以完成相关任务的有效完成。显然面对庞大的数字集,人工剖析是难以保质保量地完成的,因而,引入数据发掘相关软件程序,能够完成对相关数据信息的高效剖析。
 
  2.4 、数据准备
 
  数据准备是数据建模前的一个重要环节,主要是为了完成相关变量的选择、创立和转换工作。在数据选择上,主要是对目的客户的全部数据信息停止有效搜索,并从庞大的数据当选择出合适相关数据信息,以满足接下来的发掘工作。在数据的创立上,则是对相关备用数据的质量停止研讨,并做好相关数据发掘操作的创立工作。在数据转换上,则是将相关数据信息停止针对发掘算法的剖析形式的转换,助力于数据发掘工作的顺利停止。
 
  2.5、 模型树立、评价和施行
 
  模型树立、评价和施行是数据发掘中最为适用化的一个过程。模型的树立过程是一个重复的过程,在树立前需求充沛考量不同模型与对应问题之间的相关性。普通状况下,都是采用对一局部数据停止建模,并用余下数据停止不时地锻炼和测试,以此来获取最为精确的数据模型。在模型评价上,关于曾经树立好的模型,还需求经过一个评价的过程,从而完成对相应数据模型价值的考证。在模型施行上,相关数据模型经树立并得到相应评价后,则将其匹配到相应数据发掘工作之中去。
 
  3 、数据发掘在金融范畴中应用的现状
 
  目前,随着我国经济的鼎力开展,金融范畴中的各种数据大量增长,从而使得金融行业在对数据发掘技术的应用上愈加普遍,应用才能也愈加的扎实。往常,大多数金融机构在面对疾速增长的数据都可以对其停止很好应用,从中剖析出相应的价值信息,发现相应的形式和规律,使其竞争力得到有效地提升。例如,从就业薪资上说,金融IT是抢手的就业行业,其薪资程度也远远高于其他行业,年薪在12万到40万不等。而毕业生在同等程度、待遇下,在IT技术岗位上,数据发掘岗位的薪资仅低于算法岗位薪资,排在第二位。目前,数据发掘岗位的定义是固然需求用到算法处理相关的实践问题,但是又不单单是算法工作,其还需求做大数据相关工作,而且目前该岗位还属于空位阶段,在将来几年都有相当大的就业前景。但从数据发掘岗位的就业前景来看,目前数据发掘在金融范畴的开展势头迅猛,开展前景极好。
 
  4、 数据发掘在金融范畴中的开展趋向
 
  在我国经济的大开展背景下,我国消费金融得到了迅猛开展,在2015年年底,我国的信贷范围到达了94万亿元,在需求上推进了我国金融行业的开展。例如某银行2014年-2018年的全年新增借贷范围统计表如表1所示。
 
  表1 某银行2014年-2018年的全年新增借贷范围
表1 某银行2014年-2018年的全年新增借贷范围
 
  由表1可知,随着我国抵消费金融政策的放开、大数据征信试点、第三方支付平台范围等的鼎力扩展,我国消费市场的生机被激起,内部消费潜力非常宏大,使我国消费金融得到了富余开展,这同样也助力于我国金融行业的进一步开展。这也标明,以数据发掘为代表的先进技术在金融范畴的充足开展,使我国金融行业可以面对庞大的数据完成精确、及时的数据信息剖析,从而助力于我国消费金融的鼎力开展。目前,数据发掘在金融范畴中的开展趋向在整体上是呈现高科技化的,主要集中在应用探究、可视化和多系统集成上。在应用探究上,数据发掘技术正在不时探究、扩展其在金融范畴里的应用范围。例如,往常正火的网络金融信贷,就是在数据发掘技术的鼎力支持下,使得相关方对放贷请求停止恰当的增减来完成相关放贷。在可视化上,数据发掘停止可视化操作可以对相关数据的特性停止图像化的展现,从而完成更为直观的察看和把握,这是一种发现重要数据的有效办法,因而,可视化数据发掘技术是目前数据发掘研讨和开展的一个重要方向。而在多系统集成上,数据库系统曾经成为金融范畴数据信息处置系统中的主要局部,将不同的系统集成在一个统一的框架之中,完成数据的可取得性和分歧性以及相关系统的可伸缩、移植等,也是目前的开展大趋向。
 
  5、 结 语
 
  数据发掘技术在金融范畴中已有一定的根底,主要是对金融市场中的特定对象演化和开展趋向停止剖析,并依据剖析结果停止相应预防,从而完成信誉评价和预防诈骗,同时在投资上也应用在对股票的剖析,以满足客户稳健投资的请求。随着互联网技术的鼎力开展,网络金融借贷业务得到了迅猛开展,为人们金融业务办理提供了新选择。在数据发掘技术开展过程中,还随同着隐私、信息平安等问题,并且由于其开展深度还不够,使其在相关应用范畴研讨上还存在着诸多应战,因而,还需求不时增强研讨和应用力度,从而完成最大的经济效益和社会效益。