[银行汽车贷款]数据挖掘在金融领域的应用
数据挖掘工作给很多行业带来了很大的转型和转变，由此推动了各个行业的蓬勃发展，尤其是金融行业。如今的金融领域，在数据挖掘的渗透下已经得到了突飞猛进的发展，业务也开始朝向新的领域进发。在这篇文章中我们就来给大家介绍数据挖掘具体给金融领域带来的种种帮助。首先给大家说一说数据挖掘给银行带来的帮助，具体体现在人民银行的评分模型，人民银行个人信用评分模型就是大数据挖掘技术在风险管理中的典型应用。它由我国信贷结
数据挖掘工作给很多行业带来了很大的转型和转变，由此推动了各个行业的蓬勃发展，尤其是金融行业。如今的金融领域，在数据挖掘的渗透下已经得到了突飞猛进的发展，业务也开始朝向新的领域进发。在这篇文章中我们就来给大家介绍数据挖掘具体给金融领域带来的种种帮助。
首先给大家说一说数据挖掘给银行带来的帮助，具体体现在人民银行的评分模型，人民银行个人信用评分模型就是大数据挖掘技术在风险管理中的典型应用。它由我国信贷结构的七组评分模型组成，目前在各大商业银行运行良好。该评分系统利用全国各大金融机构的所有个人信贷账户的住房贷款、汽车贷款、信用卡等的历史信息，运用先进的数据挖掘和统计分析技术，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、行为记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘出蕴含在数据中的行为模式。而工商银行则运用大数据技术进行客户流失分析和管理。客户流失分析的目的是通过现有客户使用产品的情况及各种信息，预测客户在之后一段时期是否会流失，从而为其提供针对性的服务，实施挽留措施。在客户流失分析中，客户的特征主要由活期存款、定期存款、中间业务、贷款业务、贷记卡业务、国际贷记卡业务和客户基本资料等7类信息描述。其中包括客户使用各业务的产品特性、交易行为描述和客户自身的年龄性别等。这些数据的积累能够为未来的发展做出十分大的帮助。
当然，在保险业进入了大数据时代以后变成了全量数据。保险的本质内涵是理解风险并控制风险，在这一点上，大数据将颠覆整个保险业的商业模式。传统保险经营关注的风险维度，不足以反映世界的复杂性。因此仅靠样本精算采用的大数定律远远不够，如何利用客户其他信息，包括网络以及政府公开的数据等这几个大数据的重要来源，达到个性化风险控制和定价是值得深思的问题。所以数据挖掘解决了这些问题。
由此可见数据挖掘以及大数据给金融行业带来的帮助和转变确实不小。正是由于数据挖掘的运用，银行业和数据挖掘才能相得益彰，共同取得了很大的发展和突破，这是一个双赢的局面。同时我们也期待数据挖掘能够给我们的生活源源不断地带来更大的福利。
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