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数据挖掘在金融行业的应用

近年来,随着信息技术的飞速发展,信息技术已从单纯服务运用于业务领域,转变为综合服务运用于业务和管理的各个方面。随着计算机信息技术的发展,金融部门每天的业务都会产生大量数据,利用目前的数据库系统可以有效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。由于缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘作为信息技术发展的关键技术,正显现出其巨大的商业价值,在金融领域尤其如此。中国金融企业,迫切需要将市场营销理念从“产品导向”迅速转变为“客户导向”。在这场划时代的金融改革中,数据挖掘技术将成为协助中国金融行业成功转型的一把利刃。$$    数据挖掘可以广泛应用于金融行业中,它有以下的典型应用:$$    (一)对目标市场(targeted marketing)客户的分类与聚类。例如,可以将具有相同储蓄和货款偿还行为的客户分为一组。有效的聚类和协同...  (本文共2页) 阅读全文>>

安徽财经大学
安徽财经大学

平安银行消费金融业务数据挖掘技术应用研究

在我国经济增速放缓,国家鼓励通过消费拉动经济增长的大环境下,目前消费已经成为带动我国经济发展的主要动力,消费金融近几年呈爆发式增长趋势。越来越多的市场主体参与进来,银行业不再占据消费金融市场的主导地位,如何进一步提升用户体验和深化场景逐渐成为银行消费金融业务发展的重中之重。银行掌握着大量的金融数据,随着大数据、云计算以及人工智能等技术与金融业务的深度融合,不断推动银行业向“金融+科技”方向转型升级,在这一过程中,数据挖掘技术应用最为广泛且发展较为成熟。本文以数据挖掘技术在平安银行消费金融业务中的应用现状为切入点,重点从客户关系管理、风险控制以及服务与产品创新等角度进行介绍,最后分析数据挖掘在具体应用中存在的问题,进而提出应用优化建议,并对全文进行研究总结,最后提出数据挖掘技术在平安银行消费金融业务应用的未来发展与展望。通过研究分析,得出如下结论:一是数据挖掘技术极大的提升了平安银行消费金融业务的核心竞争力;二是数据挖掘技术可以更...  (本文共50页) 本文目录 | 阅读全文>>

《企业导报》2014年20期
企业导报

试析计算机在金融行业中的应用

一、关于金融行业的理论概述要想更好地分析计算机在金融行业的应用,首先应该对金融行业有一个清晰的认识,我们通常所说的金融业指的是经营金融商品的一种企业形式,它主要是由保险业、银行业、证券业等部门组成。金融行业在整个国民经济体系中处于非常重要的地位,金融行业具有高风险性、效益依赖性和垄断性特点。人类已经进入金融时代、金融社会,因此,金融无处不在并已形成一个庞大体系,金融学涉及的范畴、分支和内容非常广,如货币、证券、银行、保险、资本市场、衍生证券、投资理财、各种基金(私募、公募)、国际收支、财政管理、贸易金融、地产金融、外汇管理、风险管理等。而这些行业都离开不开计算机网络的参与,一方面,计算机的引入为金融行业各个环节的运行提供了非常便利的条件,另一方面也为金融行业的高效运行奠定了重要的基础。二、当前计算机在金融行业应用中存在的问题就目前来看,计算机技术还存在着一些问题,归结起来,主要表现为以下几个方面:(一)金融行业从业人员的计算机知...  (本文共2页) 阅读全文>>

《环球市场信息导报》2016年09期
环球市场信息导报

以Page Rank模型分析数据挖掘在金融领域的应用

在金融领域当中,金融机构的运作存在着必然的金融风险。风险管理对于每一个金融机构而言都是一项必不可少的重要工作。一般的金融管理手段缺乏一些数据挖掘所隐藏的知识手段。在金融行业当中,有效的利益数据挖掘技术不但可以发现大量数据中所隐藏的一些必然关系,还可以很好的将金融风险降到最低。数据挖掘简介数据挖掘的定义。近几年来,数据挖掘引起了信息产业的高度关注,这其中最主要的原因是其存在着大量的数据,可以被广泛的应用,并且还可以通过需求将这些数据转化为有用的信息和数据,获取到的信息和数据可以被广泛的应用的到各个领域。数据挖掘主要是指从大量的数据中通过一定的算法查看到数据中所隐藏的信息的一个过程。数据挖掘技术主要包含统计技术、计算技术以及人工智能技术。可以把数据挖掘看作是统计技术的一个延伸。对于大多数的统计技术而言,基本上都是基于数学理论和技巧,它的预测度所达到的准确率可以在一定的程度上满足人们的需求,但是,这种技术对使用者具有较高的知识要求。但...  (本文共1页) 阅读全文>>

《信息通信》2018年02期
信息通信

数据挖掘在金融行业的应用探究

金融行业相关的公司每天都会产生大量的数据,如保险公性值进行提取,从而把数据和其预变函数值构成映射关系,找司、证券公司、银行等。如何从这些大量的、看似没用的数据中,到各属性和变量之间的相互关系。发掘出有用的数据呢?数据挖掘技术就可以帮助我们从中挖(3)聚类分析:数据本身具有共性和异性,需要对其不同掘的有用的、有价值的信息,帮助管理着进行科学的决策。学的属性进行分类,通过不同数据分类方法,使得相似度较高的习和应用数据挖掘技术对我国的金融机构有着重要意义。数据成为同一类型,反之,在相似度上,不同的数据则相似度1数据挖掘的基本概念较低。(4)关联规则:不同的数据项之间并非完全不能关联,不数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中通过算法挖掘同的数据项可能以出现或者隐藏的形式,隐形或显性地出现出数据背后的有用的信息。在不同的数据类型中。2数据挖掘的常用方法(5)特征分析:从数据中提取出能表达数据总体特征的特(1)分类:先利用训练集数据,建立分类...  (本文共2页) 阅读全文>>

《中国民商》2018年01期
中国民商

大数据、数据挖掘在金融业的应用浅析——与传统的金融研究方法对比

一、引言随着IT技术的不断进步与发展,IT行业的不断繁荣,“大数据”与“数据挖掘”技术应运而生,逐渐成为人们热议的话题。这两个本来来自IT行业的术语也越来越频繁的出现在其他行业与领域中。以向来与IT行业结合紧密的金融业为例,就在一直不断尝试将大数据与数据挖掘的方法应用到金融的分析与研究中。随着数据技术的不断发展,可用于管理投资风险的数据量以及对公司进行彻底财务分析所需的信息以惊人的速度增长。通过自动数据分析和建模来有效和高效地利用大量财务数据对帮助进行战略规划与投资,风险管理和其他决策目标至关重要。从数据挖掘本身来讲,它是一个跨学科的领域,汇集了机器学习,模式识别,统计,数据库和可视化等技术,解决了从大型数据库中信息提取的问题。通常需要先进的统计学,数学和人工智能技术来挖掘这些数据,特别是高频财务数据。在金融行业里数据挖掘技术被广泛地用于发现隐藏的数据联系,并预测金融市场的未来趋势和行为,从而帮助投资者能够更好的参与市场进行投资...  (本文共2页) 阅读全文>>