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大数据挖掘是一种全新商业信息处理技术，大规模应用在金融领域，主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据挖掘的重要应用领域。其中，汇丰、花旗和瑞士银行是大数据挖掘技术应用的先行者。
目前，大数据挖掘在银行业中的应用，主要为风险管理和客户管理2个方面。在对客户的资信和经营预测的基础上，运用大数据挖掘方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，有效地控制和降低信贷风险的发生。在银行客户管理生命周期的各个阶段，都会用到大数据挖掘技术。
但是，大数据挖掘技术在银行业中的应用，其中一个重要前提条件是，必须建立一个统一的中央客户数据库，以提高客户信息的分析能力。分析开始时，从数据库中收集与客户有关的所有信息、交易记录，进行建模，对数据进行分析，对客户将来的行为进行预测。具体应用分为五个方面：
1、客户账号信息。
主要是进行数据清理，消除现有业务系统中有关客户账户数据不一致的现象，将其整合到中央客户信息库。银行各业务部门对客户有统一的视图，可以进行相关的客户分析，如客户人数，客户分类，基本需求等。
2、客户交易信息。
主要是把客户与银行分销渠道的所有交易数据，包括柜台，ATM，信用卡，汇款，转账等，加载到中央市场客户信息库。这一阶段完成后，银行可以分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容量，了解客户，渠道，服务三者之间的关系。
3、模型评测。
这是为客户的每一个账号建立利润评测模型，需要收入和的确定金额，因此需要加载系统的数据到中央数据库。这一阶段完成后，银行可以从组织，用户和产品三个方面分析利润贡献度。如银行可以依客户的利润贡献度安排合适的分销渠道，模拟和预测新产品对银行的利润贡献度等。
4、优化客户关系。
银行应该掌握客户在生活、职业等方面的行为变化及外部的变化，抓住推销新产品和服务的时机。这需要将账号每天发生的交易明细数据，定时加载到中央数据仓库，核对客户行为的变化。如有变化，银行则利用客户的购买倾向模型，渠道喜好模型，利润贡献模型，信用和风险评测模型等，主动与客户取得联系。
5、风险评估。
银行风险管理的对象主要是与资产和负债有关的风险，因此与资产负债有关的业务系统的交易数据要加载到中央数据仓库;然后，银行应按照不同的期间，分析和计算利率敏感性资产和负债之间的缺口，知道银行在不同期间资本比率、资产负债结构、资金情况和净利息收入的变化。
随着大数据技术的发展，银行业已逐步走向个性化服务和科学决策阶段，大数据挖掘具有强大的信息处理和分析能力，可以为银行提供科学的决策依据和技术支持。在全球化的今天，银行必须顺应时代潮流，充分利用大数据挖掘技术，才能决胜未来。对于所有银行来说，一款高效的大数据分析平台，是挖掘大数据价值的关键。极星大数据分析平台，致力于为金融机构提供高效的金融大数据解决方案，是您值得信赖的选择。
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