数据挖掘在金融行业的主要应用研究

数据挖掘技术在金融客户关系管理领域应用广泛，金融行业与传统行业的主要不同点在于利润和风险是共存的，为了保证最小的风险和最大的利润，有必要对客户进行科学的归类和分析，并进行信用评估和风险评估。数据挖掘在金融领域的任务主要有两类，分别是探索和预测。探索性挖掘用于探索数据库中客户数据的特性，并发现潜藏的有用知识；预测性挖掘用于在当前数据上进行推断，以进行预测。金融机构客户关系管理需要搜集和处理大量客户历史数据，通过对客户数据进行挖掘和分析，发现客户或客户群的行为模式及特征，进而可以发现客户群或客户组织的金融或商业兴趣，洞察客户金融需求的变化趋势。目前金融行业数据挖掘技术主要应用于客户细分、客户流失和挽留、交叉销售、营销响应、客户满意度、欺诈监测、风险管理、员工甄选、降低索赔和证券投资分析等十个方面，以下分别加以简要介绍。

1. 客户细分

金融行业客户细分的目标是最大程度地降低风险，同时使客户收益最大化。在市场全球化和购并浪潮的背景下，金融市场竞争日趋激烈，在新的经济和金融环境下，金融机构实现业务创新成为迫切的新管理需求。为了在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，在分析产品特征和客户特征的同时，还要实现市场细分和客户细分，来获取有价值的客户，提高利润率。数据挖掘的客户细分可以帮助金融机构实现风险最小化和客户价值的最大化。通过客户细分，金融机构可以更好地识别不同客户群体对金融机构的价值及其金融需求，以此指导金融机构的客户关系管理，达到吸引合适新客户、保持老客户和建立客户忠诚的目的，数据挖掘预测分析技术能够利用分类和聚类等技术，确定客户价值，发现特定客户群体的行为规律，进一步预测客户的金融消费行为，使市场营销活动更具有客户群针对性，提高市场营销活动的响应率，优化配置市场营销资源和费用。此外，客户细分也是深入进行其他数据挖掘分析的基础。

2. 客户流失和挽留

在银行业、保险业和其他金融行业，客户流失也是一个很大的现实问题，例如，保险公司希望知道如何才能减少退保和失效的情况，提高客户续保率和续期率，降低运营成本，银行和小额贷款公司则希望知道，哪些客户会因为竞争对手采用低息或较宽松放贷条件等手段而发生流失。为了留住最有价值的客户，需要开展有效的客户挽留活动，首先就需要找到最有价值的客户，并理解他们的行为，应用数据挖掘技术，可以建立模型，按照客户的价值和流失倾向给客户打分并排序，找出最有价值的客户，也可以在整个客户群中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的客户挽留活动，提高客户挽留效率，降低客户挽留成本。

3. 交叉销售

交叉销售的目标是让老客户购买更多的产品，在金融行业客户关系管理中，交叉销售有助于企业避开饱和竞争市场（称为“红海”），从而有可能使得每个客户给金融机构提供的利润增加，客户从金融机构那里购买越多的产品和服务，金融机构与客户的接触点也就越多，金融机构就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，金融机构满足客户需求的能力也随之比竞争对手更为有效，此外，交叉销售也是培养客户对金融机构忠诚关系的重要工具。应用数据挖掘技术可以从客户的自然属性数据和客户的交易数据中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的金融产品和服务，发现有价值的金融产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的金融服务，提高金融机构收入并提升客户的价值，同时提高金融客户的转移成本，从而提升客户忠诚度，减少客户流失。

4. 营销响应

进行营销响应分析和管理的目标是提高营销活动的响应率，降低营销成本，为了推广新的金融产品、发展新客户或进行金融客户交叉销售，金融机构通常会针对潜在客户或老客户推出各种营销活动，然而，如果目标客户的选择不明确，营销活动往往花费巨大而取得的实际效益不佳。高效率的营销活动，其关键不在于涉及客户的数量多少，而在于必须针对的都是高响应概率的客户群或准客户群，这也就是精准营销的概念。金融行业进行精准营销不仅可以降低客户获取费用，增加营销活动投资回报率，直接带来金融机构利润的增加，而且可以提升金融客户的满意度，增加客户对金融机构的忠诚度。通过采用探索性数据挖掘方法，对金融客户的各种属性数据和客户行为数据进行分析，建立金融营销响应模型，再应用金融营销响应模型预测客户对某种金融产品或服务的营销活动的响应概率，选取响应概率较高的客户，就可以帮助金融机构在合适的时间，对合适的客户，以合适的接触频率，通过合适的渠道开展营销活动，从而提高营销活动的响应率和投资回报率。

5. 客户满意度

客户满意是指客户对金融机构的产品或服务的可感知结果，或者效果与其期望值相比较，所形成的愉悦或失望的感觉状态，客户满意度就是对客户满意水平的量化。客户满意度分析是提高金融机构客户忠诚度的必由之路，客户的高度满意和愉悦不仅仅可以使客户产生对金融机构产品或服务的理性偏好，还可以创造客户对金融机构产品或服务品牌在情感上的共鸣。正是这种由于满意而产生的情感共鸣有助于客户对金融机构产品或服务品牌的高度忠诚，客户满意度研究能帮助金融机构发现客户最看重的产品或服务特性，金融机构可以把其有限的资源集中投入到改进或强化这些关键的金融产品或服务特性，从而达到建立和提升客户忠诚并保持客户的作用。数据挖掘技术可以采用判别分析和因子分析等统计方法，帮助金融机构确定影响客户满意度的关键因素，为金融机构改进产品或服务等提供决策依据，从而进一步提高客户的满意度和忠诚度，减少金融客户流失。

6. 欺诈监测(www.xing528.com)

随着金融行业的发展越来越快，金融诈骗犯罪的数量和涉案的金额也呈快速增长趋势，例如金融诈骗、不良信贷、骗保骗赔，等等。银行业和保险业一直在努力抑制和减少欺诈行为，然而一般来说，银行的信贷人员和保险核保师、核赔师过去都是靠经验和直觉来判断是否存在欺诈，并人为推断欺诈的种类、欺诈的特征和欺诈的概率等。传统方法不够科学和精确，而不诚实的客户却使用花样繁多的欺诈手段。技术手段的落后使银行的信贷人员和保险核保师、核赔师通常花很大力气在合法的记录上，却漏过了大量欺诈的记录，较高的犯罪率、极高的诈骗收益、较低的犯罪成本和极低的破获率共同的作用结果，使金融诈骗愈演愈烈。据有关统计数据显示，国际上某些险种欺诈而导致的赔款支出最高可达保险费收入的50%，平均保险业务的欺诈损失在10%～30%左右；另据估算，美国保险行业每年因欺诈造成的损失达到300亿至500亿美元。如果采用数据挖掘的技术来改进对欺诈的侦测，金融机构可以更好地实现业务知识与反欺诈技术相结合，把已经获得的不良贷款数据、理赔数据等转化为对欺诈信息的理解，及时发现可能是欺诈的情况，发出必要的预警，提高重点审贷和重点核保、重点核赔等风险控制措施的精准性，提高金融诈骗的破获率，减少金融欺诈的损失。

7. 风险管理

风险管理是指通过风险识别、风险估计、风险处置、风险监控等一系列活动来防范风险的管理工作。金融行业风险管理的目标是计量和规避风险。在过去，银行主要是管理信用风险，信用风险是借款人因各种原因未能及时、足额偿还银行贷款而违约的可能性。传统上评估信用风险主要是在核准贷款发放和透支业务时根据一定的规则来确定，但这些规则通常是从已经老化的行业准则中衍生而来的，因此传统的风险管理方法，已无法有效控制现在跨行业、跨部门和跨区域的多种风险。在日益不稳定的金融形势下，利用数据挖掘技术，科学地进行数据分析，提高对欺诈的防范能力，降低信用风险显得尤为重要。巴塞尔资本协议也要求，对银行实施监管的过程中，要充分运用各种现代化的统计分析和数据挖掘技术。数据挖掘技术可以帮助金融机构科学地评估造成风险的因素，准确计量风险，有效地规避风险，建立完善的风险防范机制。

8. 员工甄选

在中国现行的金融体制中，银行信用卡部、保险公司和证券公司往往聘用代理人、经纪人或其他聘用人员开展自身的业务。银行信用卡销售员、保险代理人和证券经纪人往往并不是银行、保险公司和证券公司的正式员工，而只是以银行、保险公司和证券公司的名义开展业务，起到银行、保险公司和证券公司与客户之间的业务中介作用。代理人和经纪人的择优选用对于银行、保险公司和证券公司的业务开展有着十分重要的作用，成为银行、保险公司和证券公司应当关注的要点之一。员工甄选模型可以帮助金融机构选择合适的员工、代理人和经纪人，运用数据挖掘技术，可以分析员工、代理人和经纪人的业绩和属性特征之间的关系，为金融机构成功地甄选聘用合格的员工、代理人和经纪人提供决策依据，数据挖掘还可以帮助金融机构识别潜在的顶尖销售人才并发现顶尖销售人才的性格特征、行为规律和个性化需求，帮助金融机构设法留住优秀的顶尖销售人才。

9. 降低索赔

保险是有效的风险转移方式，商业保险是由专门的保险公司经营，通过与客户订立保险合同来开展业务，以盈利为目的的保险形式。由于存在风险的不确定性，以及人类的“风险厌恶”倾向，保险公司可以依靠收取保险费与赔偿费用的差额来获得利润，因此，保险公司都希望一方面能够减少索赔的数量和索赔的金额，另一方面又不会降低对优质客户的服务水准。应用数据挖掘技术，可以根据现有客户的特征数据、行为数据和索赔数据，建立客户索赔模型，预测出不同客户群的索赔概率，接着，就可以针对那些可能较少索赔的客户群开展更有力的市场营销活动，提高对优质客户的服务水平，同时对有较多索赔倾向的客户群加强核保和核赔控制，通过改变客户结构的方式，在不降低服务水准（甚至是提高服务水准）的情况下，降低索赔，提高利润水平。

10. 证券投资分析

进行正确有效的证券投资分析，对金融机构来说至关重要。这有两个主要原因：第一个原因是，大多数金融机构本身就是证券投资者，比如，证券公司可以从事自营证券业务，保险公司也可以将一部分资金投资于证券市场；第二个原因是，金融服务机构应该能够给自己的客户提供证券市场的未来走势信息，给客户的投资和选股等金融投资提供有价值的参考，使客户尽可能地回避风险，提高收益。证券价格的变动受多方面因素的影响，证券投资分析的方法很多，一般分为基础分析和技术分析两类。目前，由于技术条件所限，大多数金融机构只能采用简单的基础分析和技术指标分析。数据挖掘技术可以用来预测证券的基本面趋势和价格变动，在进行基础分析时，可以使用数据挖掘的因素分析方法分析可能影响股票价格因素的海量数据，如公司的基本信息、地区信息、产业信息和宏观经济信息等等数据，发现其间隐藏的规律，并且可以根据证券的发行特征寻找价格的基本规律，从而预测其隐藏的真实价值。在技术分析中，可以利用数据挖掘技术来观察金融市场的变化趋势，采用数据挖掘的时间序列模型也可以预测股票价格，得到与实际变化趋势较为相近的结果。

按投资决策方式，可以将投资者划分为判断型和量化型两类。判断型投资者根据各种信息及个人过去的经验判断来决定买卖什么，买卖多少，在何价位执行，交易如何退场（止损或止盈）等，代表人物如巴菲特。判断型投资，以技术分析法为例，从同样的价格图表中不同的人去分析得到的可能是完全不同的结论。量化型投资者不依靠大脑的判断，而是靠数学公式来投资，把最新的市场及其他相关信息输入到秘密公式里，按公式得出的结果来下单操作，与判断型投资者最主要的区别在于不用主观判断，完全依照公式。这其中，数据挖掘技术的作用就是用来完成“量化”功能，也就是说生成投资模型和公式。如在高频量化套利中，数据挖掘模型包括套利品种选择、套利基线划定、套利步长策略和套利策略调优四大方面：套利品种选择是对各期货品种和现货品种历史数据的挖掘，选择相关性很大的合约组合（跨期组合或跨品种组合或跨期限组合），用于套利；套利基线划定是通过对套利组合的价差历史数据的挖掘，寻找价差规律，决定进入基准线的策略；套利步长策略是通过对套利组合的价差历史数据的挖掘，寻找价差规律，确定是采用均匀加仓步长还是递增加仓步长，并确定每个套利组合的具体加仓步长策略，以实现风险收益率最大化；套利策略调优是随着市场的变化，通过持续数据挖掘，不断调整品种选择、基线划定和步长策略等，提高投资效率。