数据挖掘在商业银行应用研究

商业银行中有多种数据挖掘技术的应用方法正在研究中。

基于数据挖掘的商业银行客户关系管理 在数据时代，数据挖掘技术为商业银行客户关系管理带来了新的契机。该研究从客户关系管理的基本原理出发，结合商业银行的特殊性，探讨了数据挖掘在商业银行客户关系管理系统中的应用。

商业银行客户关系管理中的数据挖掘应用，这篇内容充实而详尽，适合作为数据挖掘课设的优秀参考资料。

商业银行IT系统中的数据仓库涵盖了数据的抽取、存储和管理、以及数据的分析和展现三个关键技术层面。数据抽取层负责ETL过程的设计和实施，确保数据加载和更新。存储和管理层采用ODS-DW结构，支持多维查询和包括业务数据和元数据的稳定存储。数据分析和展现层提供OLAP和数据挖掘技术，利用人工智能和统计分析发现并预测隐藏在历史数据中的规律。

商业银行IT系统架构复杂，技术应用广泛。在业务和交易系统层级，J2EE、C、COBOL（大机）、PRG（400平台）、PL/SQL、CICS、TUXEDO、MQ等技术扮演着关键角色。而在OA、报表展示等低端应用场景，NOTES、VBA、JSP、PASCAL、.NET等也占据一席之地。 展望未来，以下技术将成为商业银行IT系统发展的重要趋势： 应用整合与构件化: ESB、EAI、SOA、TIBCO等技术推动系统互联互通，提升业务敏捷性。 流程化与自动化: 影像工作流、BPM、内容管理技术优化信贷审批、作业中心等业务流程，提高效率。 智能化与数据驱动: 规则引擎技术应用于信用卡反欺诈、反洗钱等领域，数据分析、数据挖掘技术赋能CRM、卡业务分析。 主流工作流技术包括Microsoft Biztalk、IBM ServerFoundation、FileNet和信雅达Sunflow等。

中国大型商业银行在信贷应用与分析系统中，建立了全行的信贷数据仓库，包括450个信贷数据集市，每个地市级分行均设有信贷数据分析中心。数据规模达到6T，年增长500G。系统运行八年，服务超过20,000名用户，累计投资超过5亿。该系统采用ROLAP模型，使用BusinessObjects作为分析工具，以Informix为数据仓库平台，Domino/Notes为应用平台。

数据仓库的三大技术层面 数据仓库的功能和逻辑结构决定了其三大技术层面：数据抽取、存储和管理以及数据分析和展现。 1. 数据抽取层 负责设计和实现ETL过程。 完成数据仓库的数据加载和更新。 数据源包括行内业务系统和行外相关数据。 2. 存储和管理层 采用ODS-DW二层结构。 存储的数据具有以下特性： 面向主题 集成 相对稳定（不可删改） 随时间不断变化 支持多维分析的查询模式。 存储内容包括业务数据和元数据。 保存的数据类型包括结构化数据和非结构化数据。 3. 数据分析和展现层 提供OLAP设计、分析和展现手段。 包括联机分析和数据挖掘两大技术。 ETL过程 ETL包括数据抽取、转换和装载三个过程，技术上主要涉及增量、转换、调度和监控等方面的处理。 数据挖掘 数据挖掘是从数据仓库中发现并提取隐藏信息的全新技术，利用人工智能、统计分析等多种技术和各类挖掘工具及数据算法，分析企业历史数据，进行深层次挖掘，实现规则性发现及预测功能，侧重于对事务中蕴涵的未知规律进行发现。 案例：广东发展银行 行为计分机制: 跟踪和监控每个信用卡持卡用户的行为、消费模式和还款数据，并根据相应的数学模型，智能化地调整用户的信贷额，同时亦可从而找出高增值客户，向他们推广新产品或服务。 申请计分机制: 透过先进的数据挖掘技术对大量信用卡客户数据进行分析，寻找客户信用风险的特征和规律，建立相应的数学模型，为新的信用卡申请者或已有的客户进行信用评分。 常用BI厂商和产品 ETL: Informatica, SQL Server Analysis Server, datastage DW: IBM DB2, Oracle, Sybase IQ, NCR Teradata OLAP: Cognos, Business Objects, MicroStrategy, Hyperion, IBM Data Mining: IBM, SAS, SPSS

随着信息技术的不断发展，商业银行正日益依赖大数据技术来实现更精准的营销策略。

信贷管理系统CMIS包括业务管理和风险控制两大核心内容。该系统支持法人客户、个人客户、同业客户及关联集团的信贷业务管理、统计分析、风险识别与控制，实现了无纸化审批和授信限额管理。CMIS还提供信贷及相关业务信息的存储、汇总、收集和反映功能，为商业银行的经营管理提供监控、决策、分析和预警等支持。