浅谈数据挖掘在银行金融业的应用

浅谈数据挖掘在银行金融业的应用

大数据的发展在近几年可谓是非常的迅速的，各大公司企业也越来越重视大数据，今天小编和大家分享一下数据挖掘在银行金融业的应用，喜欢大数据开发技术的小伙伴下面就随小编一起来看一下吧。

一、引言

数据挖掘(Data Mining)是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，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。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。

二、数据挖掘在银行业应用的主要方面

现阶段，数据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。

(一)风险

数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。可通过构建信用评级模型，评估贷款人或信用卡申请人的风险。一个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户指定信用评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种对于高/低风险的评级或分类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿还的贷款、信用调降报告记录、账户类型、收入水平及其他信息等。

对于银行账户的信用评估，可采用直观量化的评分技术。将顾客的海量信息数据以某种权重加以衡量，针对各种目标给出量化的评分。以信用评分为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，来给每项申请的各指标打分，加总得到该申请人的信用评分情况。银行根据信用评分来决定是否接受申请，确定信用额度。过去，信用评分的工作由银行信贷员完成，只考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、资产、负债等。现在应用数据挖掘的方法，可以增加更多的变量，提高模型的精度，满足信用评价的需求。

通过数据挖掘，还可以异常的信用卡使用情况，确定极端客户的消费行为。根据历史数据，评定造成信贷风险客户的特征和背景，可能造成风险损失的客户。在对客户的资信和经营预测的基础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，发现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的

发生。通过建立信用欺诈模型，帮助银行发现具有潜在欺诈性的事件，开展欺诈侦查分析，预防和控制资金非法流失。

(二)客户管理

在银行客户管理生命周期的各个阶段，都会用到数据挖掘技术。

1、获取客户

发现和开拓新客户对任何一家银行来说都至关重要。通过探索性的数据挖掘方法，如自动探测聚类和购物篮分析，可以用来找出客户数据库中的特征，预测对于银行活动的响应率。那些被定为有利的特征可以与新的非客户群进行匹配，以增加营销活动的效果。

数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中，可以根据事先设定的标准找到符合条件的客户群，也可以把客户进行聚类分析让其自然分群，通过对客户的服务收入、风险、等相关因素的分析、预测和优化，找到新的可赢利目标客户。

2、保留客户

通过数据挖掘，在发现流失客户的特征后，银行可以在具有相似特征的客户未流失之前，采取额外增值服务、特殊待遇和激励忠诚度等措施保留客户。比如，使用信用卡损耗模型，可以预测哪些客户将停止使用银行的信用卡，而转用竞争对手的卡，根据数据挖掘结果，银行可以采取措施来保持这些客户的信任。当得出可能流失的客户名单后，可对客户进行关怀访问，争取留住客户。

为留住老客户，防止客户流失，就必须了解客户的需求。数据挖掘，可以识别导致客户转移的关联因子，用模式找出当前客户中相似的可能转移者，通过孤立点分析法可以发现客户的异常行为，从而使银行避免不必要的客户流失。数据挖掘工具，还可以对大量的客户资料进行分析，建立数据模型，确定客户的交易习惯、交易额度和交易频率，分析客户对某个产品的忠诚程度、持久性等，从而为他们提供个性化定制服务，以提高客户忠诚度。

3、优化客户服务

银行业竞争日益激烈，客户服务的质量是关系到银行发展的重要因素。客户是一个可能根据年费、服务、优惠条件等因素而不断流动的团体，为客户提供优质和个性化的服务，是取得客户信任的重要手段。根据二八原则，银行业20%的客户创造了80%的价值，要对这20%的客户实施最优质的服务，前提是发现这20%的重点客户。重点客户的发现通常是由一系列的数据挖掘来实现的。如通过分析客户对产品的应用频率、持续性等指标来判别客户的忠诚度，通过交易数据的详细分析来鉴别哪些是银行希望保持的客户。找到重点客户后，银行就能为客户提供有针对性的服务。

三、数据挖掘在银行业的具体应用

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。具体应用分为五个阶段：

(一)加载客户账号信息。这一阶段，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。

(二)加载客户交易信息阶段。这一阶段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。

(三)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。

(四)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。

(五)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。

四、结语

目前，银行业已逐步走向个性化服务和科学决策阶段，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，只有顺应知识经济时代的潮流，充分利用数据挖掘等现代科学技术，才能更好地促进银行业持续、健康的发展。

以上就是大数据在线学习小编给大家分享的数据挖掘在银行金融业的应用，希望对小伙伴们有所帮助。

数据挖掘技术在我国银行业中的应用

数据挖掘技术在我国银行业中的应用 发表时间：2018-05-08T09:30:18.120Z 来源：《知识－力量》2018年2月下作者：郭晓雨李玥[导读] 在如今这个社会，计算机科学的应用已经渗透到了经济生活中的各个方面，并大幅度地提高了我们生活的质量和办事的效率 郭晓雨李玥 （吉林大学） 摘要：在如今这个社会，计算机科学的应用已经渗透到了经济生活中的各个方面，并大幅度地提高了我们生活的质量和办事的效率，促进了经济的快速增长。尤其是对于银行业来说，每天都面对着众多的数据，来自客户的，来自社会的或者是来自市场的，这些数据如果没有被合理的采集与分类，可能就会形成一定的“数据垃圾”，对银行业来说不但没有用处，更是一种负担，因此“数据挖掘技术”的出现很好的解决了这一难题并且被应用在了银行的信用评级，客户交流，监管等许多方面，并且取得了十分不错的效果。关键词：数据挖掘技术商业银行信用评估 一、数据挖掘技术的综述 数据挖掘过程实际上就是从大量的，不完全有效的，有噪点的，或者模糊的，随机的数据库中识别出有效的，有用的信息的过程，这一过程可以涉及到众多学科，是一门交叉型新兴学科。同时，不像SQL仅仅将数据进行规整，数据挖掘技术是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索，以此来寻求因果与预测未来。 实际上，数据挖掘都是要运用某种特定的工具来实现的，因此对数据挖掘工具的选择也是至关重要的，数据挖掘工具一般分为两种：专用型和通用性。通用型数据挖掘工具是最被广泛运用的，也占有最大的市场，因为可用于大部分的数据，因此操作比较方便，专用型数据挖掘工具则是针对某种特定的挖掘过程，特殊的数据，在选择数据挖掘工具的时候要着重考虑这种工具对于此问题的处理能力和工具可以产生的模式种类的数量。 二、银行业中对个人信用评级体系的建立 商业银行的经营状况与其所承担的风险是息息相关，因此对其客户进行评级在这之中显得至关重要，从客户的收入，历史信用记录，职业，家庭等方面进行综合的考虑来估计其贷款偿还的可能性，如果客户的风险过大，那么这个客户所带来的负收益的可能性就会大于其正收益的可能性，银行就可以对是否接受这名顾客的业务进行评估，而影响个人信用评级的主要因素有如下： 1.个人收入：个人收入是银行对个人信用评级的关键要素，但是并不仅仅限于当事人当前的收入的多少，收入的稳定性和对未来收入的预测也是一项考量标准。 2.家庭：因为在借款人没有能力偿还还款的时候，家庭成员有很大的可能性为其还款，同时家庭的整体的教育环境也影响着借款人的道德修养和对法律的了解程度，简介影响着贷款人还款的可能性。 3.个人财产状况：当借款人流动资产不足以偿还贷款的时候，其固定资产比如房子，车辆也可以做为抵押或者出售其固定资产来被迫履行这一义务，因此当借款人的个人财产金额大的情况下，他的信用额度也会较高。 4.就职状况：一个人的职业的具体情况和其偿还贷款的能力也息息相关，对于一个自由职业的人来说，由于其收入的波动，就会有更大的几率拖欠贷款，但是对于那些例如公务员固定的职业，他们得到信用贷款的可能性就会更大一些。 三、数据挖掘方法在银行中的具体应用 其实数据挖掘技术在银行业的发展是相当重要的，因为对于银行业来说，数据量是非常大的，并且很杂乱，因此通过数据挖掘技术可以从大量繁琐的数据中得到有效的信息并且减少处理过程中不必要的麻烦，也提高了银行业运作的整体的效率。比如用于对客户的信用进行评估以此来减少风险的发生，从而提高银行的效率与盈利，并且也可以有效的进行与客户之间关系的管理。在银行业中，根据客户的基本信息，贷款情况和还款情况可以对信用贷款的风险进行评估，在我国，通常可以将贷款分为五类，又称为“五级分类制度”：正常，关注，次级，可疑和损失。其中正常是指有很大的几率会按时还款的贷款，“关注”等级中存在着一些不利因素，但是还不能确定这些因素是否会对贷款的偿还造成影响，次级指明出现了明显的问题来阻碍贷款的正常还款，当到达了“损失”级别的时候，意味着贷款在正常情况下是无法被归还的，即使归还，可能也只是很少的一小部分。 （一）决策树模型 决策树算法因为简单高效的特点，是数据挖掘算法中最被广泛应用的一种方法。决策树算法中很重要的一种方法是ID3算法，这种算法首先要找出最有判别力的属性，然后对数据进行划分成多个子集，然后再在每个子集中找出最具有判断力的属性，不断地划分，直到每个子集中包含的数据类型完全一致为止。首先明确的是对于大部分银行来说，内部的数据来源并不是唯一的渠道，还可以从外部调用到大范围的数据，用这些数据进行挖掘能得到更加有效地信息。 （二）神经网络模型 神经网络模型类似于决策树结构，同样是利用分割后的训练数据结构建构的。在建构的过程中，需要选择快速建模方式，通常设定准确性Alpha为90%作为终止条件。然后利用测试数据集中进行测试，对模型进行评估，得到一个最佳的模型。 （三）Logistic模型 同样也是经过分割后的“训练数据集”，在选择模型区的时候选择Logistic节点，进行建模分析，在建模过程中，选择专家模式并且进行相应的参数设置，之后进行数据集的测试，评估该模型，获得最佳模型。 （四）对三种模型的对比分析 1、模型的准确率 Logistic模型的准确率是最高的，神经网络模型的准确率是最低的，但是实际上，三种模型的准确率的差距并不是很大，因此这三种方法在准确率方面并不会有较大的影响。

2019年银行业分析报告

2019年银行业分析报 告 2019年9月

目录 一、我国银行业概述 (4) 二、我国银行业现状 (5) 1、大型商业银行 (5) 2、全国性股份制商业银行 (6) 3、城市商业银行 (7) 4、农村金融机构 (7) 5、其他类金融机构 (8) 三、我国银行业发展趋势 (8) 1、银行业整体经营实力不断增强，国际影响力显著提升 (8) 2、银行业市场竞争格局发生变化，对市场定位要求提高 (9) 3、银行业监管体系不断完善，风险管控全面强化 (9) 4、小微企业金融服务力度加大 (11) 5、个人银行产品和服务的需求日益增加 (12) 6、中间业务收入成为新的盈利增长点 (12) 7、互联网金融领域快速发展 (13) 8、产品创新能力和客户服务意识不断提高 (14) 9、国际化发展稳步推进 (14) 四、影响我国银行业发展的因素 (15) 1、宏观经济 (15) 2、市场竞争 (16) 3、货币政策 (16)

4、金融市场 (18) 5、信息技术 (19) 五、我国银行业的监管 (19) 1、监管架构 (19) （1）中国银保监会 (20) （2）人民银行 (21) （3）财政部 (21) （4）其他监管机构 (22) 2、监管内容 (22) 3、主要法律法规及政策 (23) （1）基本法律法规 (23) （2）行业规章及其他规范性文件 (23) 4、巴塞尔资本协议对我国银行业监管的要求 (23)

一、我国银行业概述 面对复杂严峻的国内外经济金融形势，我国银行业始终把满足经济社会对金融服务的各项要求作为奋斗目标，坚持稳中求进工作总基调，按照高质量发展要求，有效应对外部环境深刻变化，持续深入推进改革创新，积极践行转型发展，切实强化风险管控，不断提高金融服务质量。在监管部门的引领下，我国银行业相继建立了以资本约束、风险管理、内控合规、资产负债管理等为主要内容的经营管理体制。目前，我国银行业体系渐趋完整，抗风险能力日益增强，资产质量明显提高，资本实力显著增强，盈利水平稳步提升，稳居我国金融业主导地位，在加快经济结构调整、促进经济转型升级、支持实体经济发展等方面发挥了重要作用。 截至2018年12月31日，我国银行业金融机构共有法人机构4,588家，包括1家开发性金融机构、2家政策性银行、6家大型商业银行、12家全国性股份制商业银行、4家金融资产管理公司、134家城市商业银行、1家住房储蓄银行、17家民营银行、1,397家农村商业银行、30家农村合作银行、812家农村信用社、1,616家村镇银行、13家贷款公司、45家农村资金互助社、41家外资法人银行、68家信托公司、69家金融租赁公司、253家企业集团财务公司、25家汽车金融公司、23家消费金融公司、5家货币经纪公司、14家其他银行业金融机构。 近年来，我国银行业金融机构资产和负债规模稳步增长，资产质量保持平稳，风险抵补能力较为充足。根据中国银保监会统计数据，

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

浅谈银行业中数据挖掘的应用(一)

浅谈银行业中数据挖掘的应用(一) 论文关键词]论文关键词]银行业数据挖掘应用 论文摘要]数据挖掘是近年来出现的一种信息技术，在金融业有着较为广泛的应用。本文从银行业的角度出发，归纳了数据挖掘在银行应用的主要方面，并对数据挖掘在银行具体应用的几个阶段进行了阐述。 一、引言 数据挖掘（DataMining）是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，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。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。 二、数据挖掘在银行业应用的主要方面 现阶段，数据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。 （一）风险管理 数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。可通过构建信用评级模型，评估贷款申请人或信用卡申请人的风险。一个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户指定信用评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种对于高/低风险的评级或分类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿还的贷款、信用调降报告历史记录、账户类型、收入水平及其他信息等。 对于银行账户的信用评估，可采用直观量化的评分技术。将顾客的海量信息数据以某种权重加以衡量，针对各种目标给出量化的评分。以信用评分为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，来给每项申请的各指标打分，加总得到该申请人的信用评分情况。银行根据信用评分来决定是否接受申请，确定信用额度。过去，信用评分的工作由银行信贷员完成，只考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、资产、负债等。现在应用数据挖掘的方法，可以增加更多的变量，提高模型的精度，满足信用评价的需求。 通过数据挖掘，还可以侦查异常的信用卡使用情况，确定极端客户的消费行为。根据历史统计数据，评定造成信贷风险客户的特征和背景，预防可能造成风险损失的客户。在对客户的资信调查和经营预测的基础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，发现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的发生。通过建立信用欺诈模型，帮助银行发现具有潜在欺诈性的事件，开展欺诈侦查分析，预防和控制资金非法流失。（二）客户管理 在银行客户管理生命周期的各个阶段，都会用到数据挖掘技术。 1．获取客户 发现和开拓新客户对任何一家银行来说都至关重要。通过探索性的数据挖掘方法，如自动探测聚类和购物篮分析，可以用来找出客户数据库中的特征，预测对于银行营销活动的响应率。那些被定为有利的特征可以与新的非客户群进行匹配，以增加营销活动的效果。 数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中，可以根据事先设定的标准找到符合条件的客户群，也可以把客户进行聚类分析让其自然分群，通过对客户的服务收入、风险、成本等相关因素的分析、预测和优化，找到新的可赢利目标客户。 2．保留客户 通过数据挖掘，在发现流失客户的特征后，银行可以在具有相似特征的客户未流失之前，采取额外增值服务、特殊待遇和激励忠诚度等措施保留客户。比如，使用信用卡损耗模型，可以预测哪些客户将停止使用银行的信用卡，而转用竞争对手的卡，根据数据挖掘结果，银行

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术姓名 学号： 指导教师：

数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥

有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据

银行经营分析报告

银行经营分析报告 银行经营分析报告 上半年，我行认真贯彻盛市行行长会议精神，坚持以科学的发展观指导经营工作，不断开拓市场，提早动手，抢抓机遇，坚持以公司业务为依托，发展个人金融业务，不断调整客户结构，强化中高端客户的维护和营销，加快构建县支行“大个金”的经营格局，积极推进经营模式和增长方式的转变。现将上半年经营工作报告如下。 一，各项经营指标完成情况 1、至六月末，储蓄存款净增3699万元，完成年度计划任务的%，较上年同期减少2051万元;对公存款下降14986万元，完成年度计划任务的%，较上年同期减少7375万元。 2、新增个人综合消费贷款58万元，完成年度任务的 32 %。个人综合消费贷款余额较年初增加43万元。 3、理财产品销售额40446万元，完成年度任务1900万元的2129%，其中，代理保险251万元，代理发行各类基金100万元，销售“稳得利”理财产品35万元，代理国债40060万元。新增个人中高端优质客户657户， 4、新增牡丹信用卡497张(含换卡101张)，完成年度计划任务的%，超额完成分行下达的年度任务。新增牡丹灵通卡2160张，完成年度任务6000张的36%。 5、新增企业网上银行证书客户3户，企业网上银行普通客户14户，个人网银证书客户26户，个人网银普通客户749户，个人电话银行350户，手机银行30户。 6、实现利息收入162万元，较上年同期增加32万元，完成年度任务的%。 7、实现中间业务收入141万元，较上年同期增加80万元，完成全年中间业务收入任务的%。(若计算今年第 二、三期国债手续费，中间业务收入实际完成337万元，已超额完成全年208万元任务)。 8、实现账面利润530万元(去年481万元)，实现拨备前利润522万元。 二，上半年主要工作总结： 年初，我行将各项业务的营销和发展作为经营工作的重中之重，为此，支行积极根据县域经济的发展，整合内部机构，进一步加大考核，制定符合我行实际的业务营销方案，实施以项目产品带动业务发展。 1，整合内部机构，进一步实施“大个金”经营战略，

数据清洗、数据分析、数据挖掘

数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据

这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题， 解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结 论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实 用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

2018年银行行业分析报告

2018年银行行业分析 报告 2018年4月

目录 一、中国银行业状况 (4) （一）概述 (4) （二）国内银行业市场格局 (6) 1、历史沿革 (6) 2、银行业体系和市场格局 (6) （1）大型商业银行 (8) （2）全国性股份制商业银行 (8) （3）城市商业银行 (8) （4）农村金融机构 (9) （5）其他类金融机构 (9) 3、全国性股份制商业银行市场格局 (9) （三）银行业准入政策 (11) （四）国内银行业的影响因素及发展趋势 (11) 1、宏观经济对银行业发展带来的影响 (11) 2、商业银行资本监管趋严 (12) 3、小微企业金融服务成为重要增长点 (13) 4、零售银行业务需求日益增加 (14) 5、综合化经营能力要求不断提高 (14) 6、银行间和交易所市场不断发展 (15) 7、互联网金融的双向影响 (15) 8、利率市场化背景下竞争日益激烈 (16) 9、推进民营银行发展 (17) 10、存款保险制度的稳步推进 (17) 二、国内银行业的监管体制 (18) （一）概述 (18) （二）主要监管机构 (19) 1、中国银监会 (19)

2、中国人民银行 (21) 3、其他监管机构 (23) （三）国内银行业监管内容 (23) 1、市场准入监管 (23) 2、业务监管 (24) 3、审慎性经营的要求 (24) 4、风险管理的要求 (24) 5、公司治理的要求 (24) （四）国内银行业主要法律法规及政策 (24) 1、基本法律法规 (25) 2、行业规章 (25) （五）国内银行业监管趋势 (26) 1、巴塞尔协议的影响 (26) 2、综合经营的交叉监管和监管国际化 (28) 3、强化互联网金融、普惠金融的监管 (28) 4、宏观审慎评估体系的影响 (29) 5、银行业监管环境趋严 (29)

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

金融行业数据挖掘应用

金融行业数据挖掘分析及其应用 目录 一、数据挖掘基本概念和应用意义 (2) 二、数据挖掘技术应用现状 (3) （一）数据挖掘在电信领域的应用 (3) （二）数据挖掘在竞技体育领域的应用 (4) （三）数据挖掘在金融领域的应用 (4) （四）国内外数据挖掘技术应用现状 (6) 三、数据挖掘探索和实践 (6) （一）数据挖掘在风险防范方面的应用 (7) （二）数据挖掘在市场营销方面的应用 (8) （三）数据挖掘在信息分析方面的应用 (10) （四）常规数据挖掘技术（数据匹配和筛选）的应用 (14) 四、数据挖掘应用建议 (15) （一）应用数据挖掘技术的可行性 (15) （二）应用数据挖掘技术的紧迫性 (16) （三）对全行推广应用数据挖掘技术的建议 (17) 1．加强宣传力度，唤醒利用信息资源意识 (17) 2．实施信息化经营管理，提高同业竞争力 (17) 3．加强技术和业务协同，把工作落到实处 (18) 4．把握自身特点，因地制宜开展挖掘工作 (18) 5．重视源头数据维护，提高数据信息质量 (19)

信息化时代的市场竞争自然离不开信息。问题是我们现在能获得的信息不是少了，而是多了。如何读懂这些信息、发现这些信息的含义成了难题。统计报表是从宏观角度解读数据信息，告诉我们事物整体的发展趋势，而数据挖掘则是从微观角度解读数据信息，描述个体之间的客观联系。正如望远镜让人们看到了遥远的天体活动，显微镜让人们分辨出细微的生命运动一样，两者都异常美妙。 一、数据挖掘基本概念和应用意义 数据挖掘技术出现于20世纪80年代后期，它是一项利用数学和计算机工具，从海量数据中寻找潜在规律的技术。它采用神经网络、决策树、聚类等模型算法，对海量数据和信息进行运算分析，从中归纳、总结出一些靠人工很难发现的规律。通常人们所说的数据挖掘，泛指从系统数据库中直接提取所需要的数据，或在此基础上进行筛选或过滤处理，得到所要的结果。利用数据挖掘技术，可以帮助我们发掘信息资源宝库，进一步发挥数据和信息“满足监管要求、提供决策支持、引导经营管理”的作用。小平同志早在上世纪八十年代就指出，“开发信息资源，服务四化建设。”他敏锐地意识到信息是一种有待开发利用的资源，并且可以直接服务于当今最先进的生产力。 从信息供给方面看，近些年来，加快了信息化发展，日常工作中积累了大量业务数据和信息。除了满足统计报表编制、业务查询需要外，如何有效地发掘、利用这部分信息资源，更大地发挥它们的作用，是逐步走向信息化之后面临的一个新课题。从信息需求方面看，

数据挖掘在银行交叉销售中的应用研究

数据挖掘在银行交叉销售中的应用研究* 于海波姜 锴 合肥工业大学，合肥 230009 摘要：数据挖掘通常又称为数据中的知识发现（KDD），是自动或方便地提取代表知识的模式。本文以商业银行业务数据为研究对象，使用SPSS公司Clementine工具提供的关联规则Apriori算法，对银行客户持有外延产品情况进行数据挖掘，取得频繁项集，为银行产品交叉销售提供支持。 关键词：数据挖掘 KDD 交叉销售关联规则 1 引言 中国加入世贸组织，金融领域全面引入国际竞争。商业银行在不断扩展业务范围、不断加大科技投入的同时要注重以客户为中心的管理，对客户需求的满足能力是银行能否与客户保持紧密联系、获得发展的关键所在。数据挖掘(Data Mining)是近些年企业界相当热门的话题,它利用统计与人工智能的算法,从庞大的企业历史资料中,找出隐藏的规律并建立准确的模型,用以预测未来[1]。应用数据挖掘技术对银行海量的以往交易数据进行分析，可以获得潜在规则，预测银行客户需求，创造个性化产品，改善自身营销，为商业银行业务发展提供强有力的支持。 有关研究表明，开发一个新客户的费用是保留一个老客户费用的5倍，成功保留老客户可大幅增加企业的利润，交叉销售就是企业保留老客户的一种非常重要的方法。交叉销售是一种以企业和客户的现有关系为基础去推销另一个产品的营销战略，是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段。本文着重介绍数据挖掘中的关联规则算法及其在银行外延产品交叉销售中的应用。 2 关联规则与Apriori算法 关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网，挖掘出隐藏在数据库中的一些关联规则，利用这些关联规则可以根据已知情况对未知问题进行推测判断[2]。任何两个变量间都可能存在着潜在的关联,那么怎样决定哪些关联确实具有代表性,真的很有作用，哪些关联只是假象或者毫无用处呢? 在考察关联规则时,需要同时考虑三条独立的标准,即支持度(support) 、置信度(confidence)和增益(lift ) 。 支持度：1）交易集合（交易数据库）D中包含某个交易X的个数称为X在D中的支持计数。例如，D={T1，T2，T3}包3个交易，其中T1={A，B，C}、T2={B}、T3={B，C，D}，如果X={B，C}，则D中存在T1和T3两个交易包含X，此时称X在D中的支持计数为2。2）假定X是一个项目集，D是一个交易集合，称D中包含X的交易个数与D中总的交易个数之比为X在D中的支持度，记作sup(X)。在上例中，包含X的项目个数是2，D中总的交易个数是3，则X在D中的支持度为2/3，即sup(X)=P(X)=66.7%。3）关联规则的一般形式为：X=>Y，其含义为X出现的同时也导致Y出现。关联规则X=>Y的支持度sup(X=>Y)=sup(X∪Y)=P(X∪Y)。支持度是对关联规则的重要性的度量，表示了关联规则的频度。 当给定最小支持度时，若某一项集的支持度大于或等于最小支持度，则称该项集是频繁项集，含有K个 *作者简介: 于海波(1980-), 男, 在职研究生; 姜锴(1973-), 男, 在职研究生.

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

我国银行业行业分析报告

我国银行业行业分析报告 报告要点： 1．我国银行业现状及对金融安全的影响。 2．我国银行存贷款与资金流动性。 3．银行间市场分析与人民币资金运行情况。 4．银行业政策与市场开放动态。 5．银行业的竞争格局和监管制度。 6．我国银行业面临的风险情况与未来前景。 7．中国银行业发展策略建议。

一、我国银行业现状及对金融安全的影响 在我国，主要有以下银行机构：中国人民银行、国家开发银行、中国进出口银行、中国农业发展银行、中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、深圳发展银行、招商银行、中国民生银行、上海浦东发展银行、华夏银行、中信银行、兴业银行、中国光大银行、广东发展银行，并且在我国的各大城市，基本上都有自己的城市商业银行。此外，还有各种政策性银行，都在各自的领域发挥职能。 目前的形式下，由于外资银行的不断加入，我过的银行发展形式已经十分严峻。更加开放的经济格局，和多年以来积累的各种金融问题，让银行业的发展举步维艰。致使银行业发展不容乐观，也对我国的金融安全产生了影响。不过，现阶段下，我国的资本储备充足，尚有结余，并且资本账户尚未开放，影响银行和金融也发展的因素也就多数来源于国内。所以，立足于国内银行业的发展问题上，才是解决整个行业问题的根本。 1、从我国银行的市场结构来看。截止2010年，我国国内市场外资银行营业性机构已经接近600家。在华投资总额达到了4.3万亿元。其业务占总市场的2%，其余的份额由国内银行占据。有数据显示，我国的“四大国有商业银行”吸收了65%的居民储蓄，承担了80%的支付结算业务，贷款额占到了全部金融机构贷款的60%。随着社会的发展，银行业的竞争压力不断增大，市场份额不算缩水，许多银行都背起了沉重的包袱。 2、从金融机构和银行的信贷情况来看。中国的许多银行在信贷工作中，往往受到种种外来因素的干预和压力。信用贷款的决策并不完全决定在资信因素上，帮助国有企业脱困，扶持地方经济，还有其他很多因素，经常是影响授信决策的重要因素。 3、从管理上来看。我国银行的管理机制上还存在很多缺陷，资本的约束力普遍较低，而且部分金融机构资产质量差，流动性不足，在市场准备不足的情况下，很难对市场做出准确地监管和判断。另外，国家执行加入WTO以后的有管银行也开放的承诺，虽然有助于银行业的发展，却也暴漏了我国银行业存在的众多管理漏洞。这一点，后面会详述。 所以，银行业的稳定与金融的发展息息相关，短期内中国银行的市场分额和基本结构不会发生重大改变，国有银行在近几年依然着力于消化不良资产，提高经营管理、人员素质以及风险预测水平。银行业稳定发展了，也就为金融行业总体才能呈良好的上升态势，打下了良好的基础。 二、我国银行存贷款与资金流动性 从2010年至今央行已经7次上调了法定存款准备金率，大型金融机构的法定准备金率已经达到了19%，中小金融机构的法定准备金率达到15.5%。正是在不断的加息和提高准备