科技改變金融，資料探勘能給銀行運營帶來什麼？
隨著中國人口紅利高峰的渡過，近些年來中國經濟增長有所放緩，同時國際經濟風險也日益加重，這些都意味著過去幾十年來那種一味追求開發新客戶資源，依靠新客戶帶來收益的營銷模式已經無法適應當今的市場環境，窮則思變，危險與機遇伴行，在這個經濟轉型的路口，每一個企業家、金融家，都在思考著同一個問題：“如何將危轉為機？”
如何轉型？其實大的方向已經有了，就是從現有市場挖潛力，精細化運營，尋找新的業務增長點以及嚴控成本。轉型方向有了，那怎麼轉呢？其實適用的工具很多，目前最方便，拿來就能用的就是資料探勘，只要資料分析用好了，很多目標都可以實現。 本文將從銀行業的角度淺析一下資料探勘分析在銀行日常運營和監管中的應用場景，希望能給您帶來一定的啟發，只為拋磚引玉，如有不足之處敬請指教。
眾所周知，傳統型銀行主要是通過借短期貸長期的期限配置，再輔以規範的風險管理進而獲利。因此，如何增加資本收入以及控制風險就組成了銀行人的日常工作內容。
銀行的所有業務都是跟數字息息相關的，幾百年的銀行發展史已經定義了很多的數字公式，例如收益率曲線、資本充足率等等。因此，在大資料應用、資料探勘分析日漸成熟的今天，銀行天然地成為了資料探勘應用的排頭兵，而各大調查機構的分析也都表明金融業在大資料應用方面具備最大的潛力以及應用場景。
第一部分，我們講一下資料來源， 最重要的資料肯定來源於銀行自身 ，就是銀行日常運營中產生儲存的客戶基本資訊、存貸款資訊以及轉賬交易資訊等資料；
其次我們也應關注一些第三方資料來源，比如高爾夫球會，高階健身會所等所持有的使用者資訊，原因如下：目前全球財富分佈都在趨向於集中化，二八定律放眼四海而皆準，因此如能有效地在高淨值人群中發展潛在客戶進而營銷產品將會給銀行帶來快速的增長；最後我們還會維護合法統計機構釋出的統計資料，例如巨集觀經濟資料等。
有了資料來源，自然少不了資料清洗、轉化的過程，這裡就不贅述了，總而言之最終目的就是給資料探勘演算法輸送符合口徑的炮彈。
第二部分，我們講一下 銀行業務和資料分析的關係 。筆者認為資料分析更貼近於銀行業務，跟銀行業務是共生關係，而並非單純的銀行IT。傳統的銀行科技，都是業務部門發掘業務需求，向科技部門提出需求，再由科技部門開發交付業務部門使用，而 資料分析不同，因為資料本身就是業務的體現，因此資料探勘產生新知識的過程也是業務流程自我更新進化的過程， 由此得出資料分析應該架構於業務團隊內，這樣才能夠最迅速、最直接地調整業務流程，提高服務水平。
第三部分，也是本文的重頭戲，將從銀行 日常經營 以及 風險管理 兩個方面描述幾種資料探勘的應用場景以及基本解決方案
日常運營
1.使用者畫像
構建多個模型，將使用者資訊標籤化。
例如：
利用用車分析模型分析客戶是否有車以及是否有意向買車
利用子女分析模型分析客戶是否有子女以及子女可能數量
其他還有使用者貢獻度、忠誠度、消費潛力度量等等模型用以刻畫使用者其他方面的度量
使用者畫像的應用場景極其廣泛，如聚類精準營銷，產品推薦，使用者違約概率，使用者流失概率等等。
2.精準營銷
可以利用使用者畫像產生的使用者標籤分群，也可以直接用聚類演算法進行使用者分群，根據不同群體的不同需求進行精準營銷。
例如：
按照貢獻度分為核心貢獻群和潛在貢獻群，再根據使用者消費潛力度量分為價值潛力群和一般潛力群，因此需要著重在價值潛力+潛在貢獻群進行營銷。
3.推薦營銷
可以利用使用者畫像產生的使用者標籤分群，也可以直接使用聚類分群，然後再用關聯演算法進行分析。
例如：
按照某理財產品年齡分佈以及財產分佈進行聚類分析，找出購買率最高的群體，再針對該群體中尚未購買的客戶進行營銷，會有非常好的營銷效果。
再例如利用關聯分析，找出購買某產品的群體還熱衷於購買的其他產品，再向群體中尚未購買其他產品的人推薦，也有極佳的效果。
4.直觀報告
可以利用使用者畫像快速生成的統計報告，例如top 1000 最有價值客戶等等。
5.客戶價值分析
客戶價值由忠誠價值，經濟價值，成長價值等特徵元素組成，需為每個特徵建立模型計算得出。
6.信用卡分期預測
根據所有信用卡客戶的歷史資料建立樣本庫，建立邏輯迴歸預測模型或貝葉斯分類模型，根據客戶基本資訊，歷史資訊，歷史遲交等資訊進行預測，預判當期是否需要對客戶進行信用卡分期營銷。
7.客戶社交網路分析
此處所用資料可以來自於銀行自有資料以及第三方資料。客戶社交網路主要包括他的生意合作伙伴，股東（合夥人），以及高爾夫俱樂部會員以及子女同班學生家長等。可以根據客戶所在社交圈的性質不同，挖掘客戶不同社交圈的關聯消費，進行關聯交叉營銷。
8.客戶行為軌跡分析
針對高淨值客戶的交易軌跡進行聚類分析以及關聯分析，從而進行推薦營銷。
例如：用聚類分析找出近期有嬰幼兒用品及服務購買交易且年收入高於100萬用戶群體，如果此群體購買某款少兒保險或者理財產品的比例較高，那麼就可以向群內尚未購買少兒保險/理財的使用者進行產品推薦營銷。
9.金融同業交叉營銷
在多家金融同業資料之上構建使用者畫像，然後根據使用者的特性進行交叉營銷。
例如：經資料分析得出某使用者群體習慣將存款存在A銀行，在B銀行購買理財產品，兩家銀行就可以針對客戶特性進行交叉營銷。
10.與其他事業交叉營銷
在金融機構與其他行業機構的資料之上構建使用者畫像，然後根據使用者的消費行為特性進行分析。
例如：某遊艇會使用者群體定期購買某款保險產品，因此保險機構可以和遊艇會進行交叉營銷，保險機構向產品使用者推薦遊艇會資質，遊艇會向會員推薦保險產品。
風險管理
1.客戶流失風險預測
先利用所有客戶的基本資料，日均資產，日均登入網銀次數，是否流失等歷史資料建立樣本庫，再建立預測模型進行預測。
例如：根據邏輯迴歸模型，預測前5個月日均資產20萬的客戶，但當月日均資產大幅減少，在未來6個月日均資產減少90%以上可能性。
2.客戶信用風險預測
利用現有使用者的個人貸款期限，償還收入比，受教育程度，性別，地區，歷史信用等因素建立樣本庫，構建預測模型（離散目標資料使用樸素貝葉斯或者決策樹，連續目標資料使用邏輯迴歸），再將預測使用者的相關資料傳入模型，得到預測結果。
該預測模型還可用於從審批拒絕使用者中挑選可以審批通過的使用者。
3.利率風險預測
利率的變動對銀行的營收狀況是起決定性作用的，因此利率政策的預測也有非常重要的作用。
可以嘗試利用國家統計局的巨集觀經濟資料，以及往期利率變動期的相關經濟環境資料特徵元素建立預測模型，再將當前巨集觀經濟資料輸入模型，得到當前利率變動的可能性以及可能變動值。
4.流動性風險預測
傳統的流動性風險管理涉及許多方面，包括利率匹配，期限匹配等諸多方面，需要進行很多的公式計算。
而利用資料探勘分析，可以不用公式計算，直接將銀行歷史資產負債配置資訊作為樣本庫，樣本資料根據歷史實際表現劃分為不同的風險等級，利用此樣本庫建立預測模型。再將銀行當前的配置資料輸入模型，即可得到預測的當前流動性風險等級。
5.信用卡套現預判
將歷史信用卡客戶的正常交易以及套現交易作為樣本庫，提取特徵元素為交易商戶，交易金額，單日交易筆數等，利用樣本庫建立預測模型。然後輸入使用者相關交易資訊進行預判，得到其是否存在套現行為。
另外也可以利用離群點異常分析進行信用卡套現預判，由於信用卡套現行為在全部信用卡交易行為中只佔極少部分，因此是不平均分佈，使用離群點分析的效果會更好。
6.反洗錢交易預測
針對所有使用者的賬戶短期新增量、交易頻率、交易金額、提款方式等特徵建模，利用離群點分析找出極少數異常交易，這些異常交易存在洗錢的可能性很高。
以上就是我總結出的資料探勘在銀行日常運營以及資產負債管理中的幾種應用場景，在銀行廣闊的業務場景以及浩如煙海的資料面前這幾種應用場景也無外乎是冰山一角而已，還有無數的未知可能等待我們去探索，我們有理由相信資料分析必將在金融業運營中大放異彩，助力金融機構降低運營成本及風險，大幅提高資產收益率，做到真正的科技改變金融。