淺議數(shù)據(jù)挖掘在個(gè)人信貸管理中的應(yīng)用

嚴(yán)華兵 李蓉

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展與計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在人類生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域中都產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，由此催生了具備強(qiáng)大儲(chǔ)存查詢功能的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。但是面對(duì)每分每秒不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，銀行需要更加全面的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進(jìn)行信貸管理等方面的工作，而更多的客戶要求利用數(shù)據(jù)提取有益信息，形成知識(shí)為決策服務(wù)，結(jié)果使得基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)和其他學(xué)科的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了更加廣泛的應(yīng)用。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘也被稱為對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的紊亂數(shù)據(jù)進(jìn)行整理的技術(shù)（KDD），該技術(shù)是一種新的業(yè)務(wù)信息處理技術(shù)，可以提取、轉(zhuǎn)換和分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及用于提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)來支持企業(yè)的業(yè)務(wù)決策和其他商業(yè)建模流程（如ERP）。數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)之間的關(guān)鍵區(qū)別在于數(shù)據(jù)挖掘能夠有效降低信息、數(shù)據(jù)中的誤差，并更加快速、明確地發(fā)現(xiàn)有用的數(shù)據(jù)，同時(shí)舍棄無(wú)用的數(shù)據(jù)。

如今，在企業(yè)的業(yè)務(wù)中存在大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，企業(yè)需要分析這些數(shù)據(jù)來為管理層提供真正有價(jià)值的業(yè)務(wù)決策信息。同時(shí)，許多企業(yè)面臨的一個(gè)常見問題是企業(yè)數(shù)據(jù)量非常大，而真正有價(jià)值的信息量很少，因此就要求通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次分析，獲得有利于商業(yè)決策的信息。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種應(yīng)用性技術(shù)被廣泛認(rèn)為具有很高的應(yīng)用價(jià)值，在許多西方工業(yè)化國(guó)家中的覆蓋范圍已經(jīng)涉及生活中的每個(gè)領(lǐng)域，特別是在銀行業(yè)等金融行業(yè)中有著廣泛應(yīng)用。一個(gè)典型的例子是信用卡，銀行信用卡使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析銀行客戶的信譽(yù)和資產(chǎn)發(fā)展趨勢(shì)以規(guī)避銀行風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)挖掘擅長(zhǎng)處理海量信息數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)量越大、樣本數(shù)越多，正確率越高，所以在銀行實(shí)際業(yè)務(wù)中比較適合于個(gè)人業(yè)務(wù)、信用卡業(yè)務(wù)等大批量數(shù)據(jù)的篩選、分析，用以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。比如像目前客戶數(shù)量巨大的個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)，由于客戶數(shù)量太大，并且銀行往往只掌握客戶賬戶、交易以及基本信息，無(wú)法像管理公司類貸款一樣，對(duì)逐個(gè)客戶進(jìn)行深入管理和分析。如果銀行能對(duì)客戶的相關(guān)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，就能從現(xiàn)有的無(wú)序信息中歸納、總結(jié)出不易察覺的規(guī)律，找出其共性和個(gè)性，并對(duì)客戶進(jìn)行分類，使銀行能更好地進(jìn)行零售信貸管理。

二、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升個(gè)人信貸管理的思考

數(shù)據(jù)挖掘作為信息技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵性技術(shù)具有很高的商業(yè)價(jià)值，特別是在金融領(lǐng)域中大有可為。對(duì)于擁有大量客戶檔案的銀行而言，基于數(shù)據(jù)挖掘的管理信息技術(shù)正在變得日趨重要，以至于許多銀行都需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來支撐其大多數(shù)環(huán)節(jié)的工作，努力使自身成為在金融市場(chǎng)上擁有最先進(jìn)客戶信息技術(shù)的銀行。很多著名銀行，如花旗銀行、匯豐銀行、瑞士銀行等都采用了基于數(shù)據(jù)挖掘的先進(jìn)管理系統(tǒng)，并從中獲得了大量收益。國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行應(yīng)充分運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，結(jié)合基于事實(shí)的管理方法，以事實(shí)和數(shù)據(jù)為依據(jù)，促進(jìn)零售業(yè)務(wù)管理更加精細(xì)化、流程化。

（一）通過數(shù)據(jù)挖掘識(shí)別最具價(jià)值客戶群，提高零售業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)造

零售業(yè)務(wù)是很多商業(yè)銀行的戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)，并且是各家商業(yè)銀行未來發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。如何識(shí)別價(jià)值貢獻(xiàn)度高的客戶是銀行獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)，而通過使用準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就可以有效地提升該項(xiàng)工作的效率。

銀行可以應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來科學(xué)地對(duì)客戶群進(jìn)行分類，并徹底分析和完善各個(gè)客戶群的行為特征、個(gè)人客戶貢獻(xiàn)等方面的分布數(shù)據(jù)，進(jìn)而確定這些數(shù)據(jù)中反映出的復(fù)雜信息和客戶風(fēng)險(xiǎn)特征，以便了解各類客戶對(duì)銀行的價(jià)值，使得決策者更合理地為不同客戶選擇合適的營(yíng)銷、管理策略。同時(shí)，銀行還可以針對(duì)不同客戶類型量身定制金融產(chǎn)品組合，完善與客戶的溝通方法，在改善客戶關(guān)系的同時(shí)實(shí)現(xiàn)銀行零售能力、盈利能力的顯著提升。

（二）通過數(shù)據(jù)挖掘評(píng)估客戶風(fēng)險(xiǎn)狀況，提高零售業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力

銀行界廣泛使用的一種數(shù)據(jù)挖掘工具就是評(píng)分卡技術(shù)。評(píng)分卡通過分析客戶特征、預(yù)測(cè)客戶信用行為，將顧客的海量信息數(shù)據(jù)以某種權(quán)重加以衡量，針對(duì)各種目標(biāo)給出量化評(píng)分，以信用評(píng)分區(qū)分客戶層次，輔以恰當(dāng)?shù)恼?、流程、制度，為信貸決策提供廣泛支持。申請(qǐng)?jiān)u分卡主要用于零售業(yè)務(wù)發(fā)生前，通過評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)決定是否接受申請(qǐng);行為評(píng)分卡則主要用于業(yè)務(wù)發(fā)生后，利用客戶賬戶的活動(dòng)情況來預(yù)測(cè)客戶未來發(fā)生違約的可能性。

評(píng)分卡技術(shù)的運(yùn)用，可以將銀行零售業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)偏好、標(biāo)準(zhǔn)以及管理機(jī)制、流程有機(jī)融合，有利于促進(jìn)零售信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的批量化、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化。當(dāng)前零售業(yè)務(wù)貸后管理多數(shù)是等待問題（例如長(zhǎng)期逾期金額）的自動(dòng)解決，但是很多時(shí)候事情并不會(huì)按照銀行的預(yù)期進(jìn)行。 因此，銀行應(yīng)該合理利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來使客戶的行為特征變得更加明顯，有效減少有潛在欠款傾向、高風(fēng)險(xiǎn)和低價(jià)值的客戶，才能夠幫助銀行采取各種預(yù)防措施來提高自身風(fēng)險(xiǎn)防范能力。

（三）通過數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)客戶購(gòu)買行為，提高零售產(chǎn)品關(guān)聯(lián)營(yíng)銷效率

購(gòu)物籃分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用在西方金融企業(yè)，它可以確定并預(yù)測(cè)客戶商品購(gòu)買行為，預(yù)測(cè)銀行客戶需求，這些信息有助于銀行產(chǎn)品定位和關(guān)聯(lián)銷售。通過數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析，銀行可以分析客戶傾向于如何購(gòu)買產(chǎn)品，一般是怎樣的產(chǎn)品組合，購(gòu)買產(chǎn)品的序列關(guān)系等，這些信息能揭示消費(fèi)者的隱含消費(fèi)模式，識(shí)別促銷產(chǎn)品的有利機(jī)會(huì)，對(duì)零售業(yè)務(wù)非常有價(jià)值。

商業(yè)銀行可通過數(shù)據(jù)挖掘，獲取并預(yù)測(cè)零售客戶的業(yè)務(wù)需求，一旦獲得了這些信息，就可以改善自身的營(yíng)銷。比如在ATM機(jī)上就捆綁客戶可能感興趣的本行產(chǎn)品信息，供使用本行ATM機(jī)的用戶了解;又如某高端客戶辦理了個(gè)人住房貸款，則客戶可能需要進(jìn)行裝修，那么可以配套給其營(yíng)銷住房裝修貸款。

三、結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘作為信息技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵性技術(shù)，在金融領(lǐng)域中具有重大的商業(yè)價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘識(shí)別最具價(jià)值客戶群，對(duì)于銀行提高零售業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)造，提高零售業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力以及提高零售產(chǎn)品關(guān)聯(lián)營(yíng)銷效率等方面都將起到關(guān)鍵性的作用。希望本文的分析研究，能對(duì)銀行使用數(shù)據(jù)挖掘提升個(gè)人信貸管理水平有所啟示和幫助。

（作者單位：中國(guó)建設(shè)銀行四川省分行 ）

參考文獻(xiàn)：

[1]周小舟.商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J].甘肅金融，2014（5）.