数据仓库与数据挖掘技术在银行客户关系管理(CRM)系统中的应用

由于企业越来越重视客户关系管理(CRM),利用数据仓库与数据挖掘技术实施银行CRM系统正逐渐成为银行业的一个研究热门。本文对数据仓库与数据挖掘技术在银行CRM系统中应用的方式和技术进行了探讨。     

数据挖掘在银行CRM中的应用研究

该文阐述了数据挖掘和CRM的概念,并对在银行CRM中如何使用数据挖掘技术进行了研究,并给出了银行CRM中B1分析的一个简单的应用方式。     

数据挖掘在银行CRM系统中的应用

数据挖掘是一种对大量信息进行分析和处理的技术,银行客户关系管理系统使用数据挖掘技术实施有效的客户关系管理,为企业决策提供有价值的信息,提高市场竞争能力。决策树方法是数据挖掘技术常用的分类方法,本文对决策树ID3算法的进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

银行数据挖掘的运用及效用研究

信息化时代背景下金融业的供需地位发生巨大转变,金融数据也从经营资料开始向数据商业化发展。基于详尽的量化数据系统,现代银行可以在高效数据分析模型的基础上对银行数据进行二次开发,提供数据分析服务。本文通过阐述银行数据的数据结构,分析了对银行海量数据进行数据挖掘的主要方法和应用模式,并评估现行银行数据挖掘方法的有效性和经济效益价值,为进一步提升银行数据挖掘的效能提供了新的思路。     

基于数据挖掘技术的银行CRM系统的研究

数据挖掘技术的主要作用是进行客户的信息整合,揭示出潜在的关联性和规律,进行客户细分和沟通,为决策者制定决策提供参考,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。客户关系管理一种新型的以客户中心的管理机制,银行客户关系管理系统利用数据挖掘技术实现有效的客户关系管理,能够提高市场竞争能力。本文在对客户关系管理和数据挖掘简要介绍的基础上,主要阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于决策树方法的银行客户关系管理的研究和应用

数据挖掘中的决策树算法在银行业中有很重要的价值。决策树技术应用于银行业中,可以通过对特定的客户背景信息的分析,预测该客户所属的客户类别,从而采取相应的经营策略,这样既可以提高银行服务的服务水平,开发客户资源,避免客户流失,又能够节约资源,利用最小的投入,获得较大的收益。在银行贷款业务中,判断贷款对象是否有风险,贷款方案是否可行,将客户按照银行的实际需求进行分类,这些问题通过决策树算法都可以解决。     

数据挖掘技术在银行监管工作中的应用研究

数据挖掘技术是智能化领域的关键技术,目前已在各行各业都得到了较为广泛的应用,尤其在金融领域应用更加广泛。本文研究的重点就是通过分析数据挖掘的基本概念,以及在银行监管工作的主要应用,并简要总结了促进数据挖掘技术在银行监管工作中的应用需要注意的几个关键问题。     

遵义市农产品市场价格银行与价格预测系统的开发

价格银行与价格预测系统的支持技术主要是数据挖掘技术。该文应用基于粗糙集理论的数据挖掘技术,研究遵义市农产品市场价格银行与价格预测系统的开发。     

有关数据集中的银行会计管理模式初探

进入二十一世纪以来,数据集中的工程广泛应用于我国银行业,通过依靠计算机和网络技术,把处理银行会计的业务作为基础的一种新型的银行业务综合的处理系统,促进了我国银行业实现信息化建设的历史性飞跃。我国银行会计管理模式采用数据集中,主要是受到西方银行的影响,在二十世纪九十年代,西方银行经历了两次合并数据中心的高潮,使那些国家的很多大银行,在世界各地都建立了属于自己的数据集中的处理中心。     

基于案例推理的数据挖掘算法搜索策略的研究

扩大数据挖掘系统的使用人群,使普通用户能够方便地操作数据挖掘系统,是数据挖掘算法搜索策略的主要研究目标。建立案例库存储专家经验,采用面向对象的方法来表示案例库中的案例,利用模糊商空间来描述案例库的组织结构,结合统计启发式搜索技术实现案例检索,缩小检索范围,加快求解速度,提高了运行效率和准确率。以银行客户经理分析客户流失群体为例进行相应的操作,验证了案例推理数据挖掘算法搜索策略的准确性。     

银行电子化的非技术风险

在计算机网络广泛应用于银行业,对银行信息技术改造、创新银行业务和加强规范银行业管理的过程中,电子化银行面临的金融风险是多方面的综合性风险,有多种多样的表现形式,其中非技术风险主要有以下几类。     

银行计算机风险的防范分析

随着社会的发展和进步,科技水平获得迅猛提升,计算机行业发展已经超乎人们的想象,其在各行各业中都有着十分广泛的普及与应用,给人们的工作生活带来了极大的便利,特别是在银行业中,计算机网络技术的有效应用效果甚为显著,银行业主要是金钱和事业投资,掌管世界上人们几乎所有的财产,因此计算机的风险已经成为银行业现在面临最严重的问题,银行业的计算机风险的防范现在不仅是银行业自身的问题,已经上升为全社会以及全人类的问题,可见,正确地实施银行计算机风险防范是亟待进行的。本文主要讲述了银行计算机的风险表现和危害;威胁计算机的安全风险因素;银行计算机的网络风险的防范对策。     

基于MS聚类分析模型的数据挖掘应用探讨

研究数据挖掘算法中的Microsoft聚类算法以及其在金融领域的应用。从海量的数据里挖掘出潜在的信息是数据挖掘的主要工作,通过对客户交易信息的过滤和挖掘,建立起为银行更好地提供智能决策和建议数据挖掘商业应用实例系统。系统的客户端开发选择的是Visual Studio.NET 2008,并使用ADOMD.NET对象及Web控件对模型的结果进行输出展示。用户可以应用这个系统通过输入客户的一些个人属性以及办理业务的基本情况,查看所关心的信誉情况、业务的办理趋向、银行开展新业务的趋向等信息。在整个实例系统的构建过程中,对聚类分析模型的挖掘过程进行了详细的分析,促进了数据挖掘的应用实践。     

银行的自动化

正ATM的出现,让银行业在信息化的今天,更加接近其数据服务的本质,不光是节约了成本,扩大了面向客户的服务,也可以帮助银行把更丰富的精力投入到其更本质的工作中。银行的营业时间与用户的空余时间永远存在矛盾,用户的使用时间永远集中在一些固定的时间段,这让人不由想起了服务器和用户的矛盾,于是IT界开始了广泛地应用云计算,而银行业则早在几十年前就已经开始使用自动柜员机,智能化的服务,让24小时离不开银行业服务的现代人可以拥有24小时的服务。     

数据挖掘在银行业风险防范的应用

信息资源的分析、整合在银行业的竞争中起着越来越重要的作用。数据挖掘作为一种有效的数据分析工具,能为决策者从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘在银行业日益受到重视。该文介绍数据挖掘在信贷风险预测方面的应用,从信贷管理信息系统中提取数据建立数据仓库,设计并实现了一个C/S结构的信贷风险预测系统,为经营者提供数字化的决策依据。     

中国银行业如何“随需应变”

电子商务理念的出现已经为银行业带来了三次重大的变革,银行业因而经历了三个重要的阶段:第一个阶段是“银行引进阶段”,此时电子商务主要是引入和模仿,只有简单的上网,发布和交易,第二个阶段是“银行内部整合阶段”,此时的电子商务址其实的商务,银行开始了从内部整台到外部整合的转变。当今银行业的电子商务已经逐步进化到“随需应变”的阶段,通过联网互补,建立开     

数据挖掘在银行业风险防范的应用

信息资源的分析、整合在银行业的竞争中起着越来越重要的作用。数据挖掘作为一种有效的数据分析工具．能为决策者从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘在银行业日益受到重视。该文介绍数据挖掘在信贷风险预测方面的应用,从信贷管理信息系统中提取数据建立数据仓库,设计并实现了一个C／S结构的信贷风险预测系统,为经营者提供数字化的决策依据。     

金融信息化 构筑大模样

在一片信息化、网络化的喧哗声中,金融业的E化之路却从未有丝毫的停歇。经过十余年的建设,金融业特别是银行的信息系统建设已初具规模,并且成为众多行业中的先行者。领先也有领先的问题,数据分散,信息孤岛,信息安全等等不一而足,随WTO而来的国外金融机构竞争也近在咫尺,银行业迫切需要找到出路,想出办法。在这个时候再看刚刚结束的2001中国国际金融(银行)技术暨设备展览会便别有一番意义。从展会可见金融特别是银行业的网络化已经搭起框架,分布在各个节点的核心任务也一目了然:数据集中,数据仓库与数据挖掘,综合业务系统,信息安全,虚拟银行的建设是整个大模样中的关键棋子     

提高经营效率、产品服务创新、规避风险 中国银行业三大功课

“现在国内银行业面临着三个战略性要求:首先是要改进成本结构,持续不断地提高银行的经营效率,第二是要具备创新的产品和服务模式,通过差异化服务来提高收入;第三是在各类风险面前能够确保银行的稳定性,通过有弹性的银行体系来支持长期的发展。”IBM大中华区副总裁兼金融服务事业部总经理秦尚民先生在洞悉了银行业当前面临的挑战后,指出了目前银行业的三大战略要求。秦尚民指出,在过去12个月内银行业有非常大的改变,其原因主要来自三大驱动力:一是中国加入WTO,很多国外的银行进入到中国来,他们将通过新的金融产品、新的服务手段、新的措…     

数据挖掘技术在银行客户细分中的应用

当前银行的数据信息的管理工作,己从原来的管理系统发展成为当前的分析决策。银行数据需要通过数据仓库和数据挖掘技术细分银行客户群体、分析交易内在规律、保障银行服务等。该文阐述了细分银行的数据仓库的设计,并在此基础上使用聚类算法具体应用于细分用户市场,为银行业务的开展提供了数据依据。