数据挖掘在金融行业的应用——CDA人工智能学院

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就目前而言，数据挖掘工作给很多行业带来的帮助效果显著。我们可以这么说，每个行业的发展都有数据挖掘的功劳，其中，在金融行业中数据挖掘的功劳最大，在数据挖掘的帮助下已经得到了突飞猛进的发展。在这篇文章中我们给大家介绍数据挖掘具体给金融业带来的帮助。

1.数据挖掘给银行带来的帮助

数据挖掘在银行中的应用具体体现在人民银行的评分模型，其实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。这个应用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。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。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。

2.数据挖掘给保险业带来的帮助

首先我们需要了解一下保险的本质，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。

从这篇文章中我们不难看出，数据挖掘在金融业发挥的作用还是蛮大的，所以说数据挖掘以及数据分析是一个高大上的职业，至于数据分析行业为什么高薪我们就不足为奇了吧？希望这篇文章能够更好地帮助大家。

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关键词：金融行业 数据挖掘 人工智能 CDA 大数据挖掘技术