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金融风险中数据挖掘的价值 1关联规则分析法 关联规则分析法主要的是用来发现隐藏在数据当中的可信的，并 且有着代表性的相互关系，也就是说一个事件发生之后，另一个事件 也会随之发生。关联规则挖掘技术是数据挖掘当中一个重要的研究问 题，其应用也非常的广泛，关联规则分析可以发现数据库当中各种数 据之间所存在的联系，是一种比较优秀的数据挖掘技术。关联规则分 析法主要的优点表现在以下几个方面：其产生的结果比较的清晰，可 用性也比较强，还能够支持间接数据的挖掘，可以有效的处理变长的 数据，并且其相应的计算消耗量是可以预见的。 2聚类分析法 聚类分析法也被称之为无指导分类，其一般是将整个的数据集合 划分成为若干个类别，使相应的同类别的数据具有比较高的相似性, 相应的组与组之间是不相似的，并且保障其差距尽可能比较大。对于 那些很大的多维数据集，数据点的分布一般不会分成均匀，聚类分析 方法能够有效的找到稠密和稀疏的位置，从而发现整个分布模式。聚 类分析方法适合在所分析数据中缺乏描述的信息，或是无法辨别和组 织成其他分类模式时采用。聚类分析的算法有很多种，在实际应用的 过程中，应该结合实际的情况进行科学合理的选择，经常用的聚类方 法包括基于划分的聚类、基于层次的聚类以及孤立点分析。 3金融行业中数据挖掘技术应用分析 3.1客户关系的管理 数据挖掘技术可以对客户的行为进行分析，从而发现客户的行为 规律，有助于市场部门由这些规律来制定相应的市场策略，同时还能 够利用这些信息了解到客户的关注点以及消费的趋势，从而使企业的 市场占有率和竞争力得到有效的提升。数据挖掘技术能够帮助金融企 业找出对于企业发展有重要意义的客户，也可以为金融企业带来一些 潜在的客户，促进金融行业发展。 3. 2风险识别和管理 利用数据挖掘技术可以建立一个分类的模型，对于信贷风险能够 进行有效的控制，信贷风险主要的包含了：风险识别、选择风险管理 工具、风险测量以及效果的评价。其全过程涉及到的信息主要的包含 了相关商品的市场状况、行业发展、行业现状以及企业管理等一系列 的内容，信息的数量非常的庞大，相应的信息处理的难度也就大大增 加了。现有的信贷处理系统通常都是业务运营系统，并没有为相应的 决策分析而建立，其数据的完整性、准确性和集成性等都不能够满足 信贷风险分析的需求。所以，应该建立一套完整的业务处理系统，使 用信息挖掘技术建立风险管理系统的模型，可以提升计算的能力，提 升数据处理的效果，有利于金融机构风险管理的提升。 3. 3识别金融犯罪 金融犯罪是当前金融行业所面临的重要的问题，主要的包含了: 伪造信用卡、恶意透支以及盗取账户密码等，这严重的威胁到人们的 财产安全，并且不利于金融系统的正常运行。防止此种现象的发生, 可以将多个数据库的信息集成，采用数据挖掘的工具找出其中存在的 异常现象，提供可以的线索，识别金融犯罪。 4总结 数据挖掘技术在金融领域具有很好的发展前景，数据挖掘技术在 市场预测、交易模式识别以及客户管理等方面的应用，可以保障金融 行业良好的发展。随着可续技术的不断发展，数据挖掘技术提升，其 在金融行业中起到的作用会越来越重要。 作者：胡历力单位：中国人民银行上海总部