数据仓库和数据挖掘在银行CRB中的应用

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念，也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，一种管理软件和技术。数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测，从而支持人们的决策。本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说，以及对数据仓库与数据挖掘的阐述，具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用，最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议。     

数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用研究

本文介绍了一种基于数据挖掘技术的银行客户关系管理系统的设计方案。在分析了现有银行客户信息系统的现状后,讨论了数据仓库、OLAP和数据挖掘在银行CRM中的应用,并结合XML和多维数据模式设计的思想,构造了一个银行客户关系管理系统的架构。     

数据挖掘技术在银行CRM中的应用

金融市场里的两个主体，一是金融服务的组织者、生产者、提供者——银行，二是金融服务的接受者——个人、企业、社团组织。从银行的角度来看，统称为客户?改革开放前，国内的银行屈指可数，在市场中，银行处于主动地位，客户处于从属地位，客户需要的金融暇务别无选择，银行不需要将客户放在     

数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用

随着计算机、网络技术的发展,要获取某一问题的有关数据已经不是非常困难的事情了.     

数据挖掘技术在银行的应用

数据挖掘技术源于20世纪80年代末,金融,保险、电信等行业首先受益。20世纪90年代末,随着客户关系管理的兴起,数据挖掘逐步成为银行、保险业的宠儿。21世纪,数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定基础。在金融数据海量集中的年代,对数据的整合、挖掘势在必行。本期技术与应用栏目以数据仓库、数据挖掘技术在银行、保险业的应用为例,与金融科技工作者共同探讨其最新价值。     

数据挖掘技术在银行CRM中的应用

本文主要介绍了银行客户关系管理CRM的内涵,以及在银行客户关系管理中引入数据挖掘的必要性,重点阐述了数据挖掘技术在银行CRM中的五个应用,从而真正实现分析型客户关系管理。     

数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用

客户关系管理(CRM)不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,一种管理软件和技术.数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测,从而支持人们的决策.本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说,以及对数据仓库与数据挖掘的阐述,具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用,最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议.     

数据挖掘技术的应用

数据挖掘的应用方向从客户关系管理、营销业入手，分析数据挖掘技术在其中的应用，以及实施前需考虑的问题和前景展望。     

数据挖掘技术在保险企业CRM系统建设中的应用

中国加入WTO,意味着中国保险业将全面地与国际保险体系接轨,这既是一个发展的机遇同时也是一个严峻的考验。入世后国内保险行业面临的最大问题就是寻找一条合理、有效的经营管理模式,利用本土化的     

数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用

数据挖掘技术是一种有效的信息处理方法,本文以银行业为基础,介绍了银行业客户关系管理特点,如何应用数据挖掘技术,以及数据挖掘技术在银行业的简单应用.     

数据仓库技术在银行的应用和发展

银行是国家经济的命脉,随着我国正式加入WTO组织,中国的银行业很快就会直面来自国际金融巨头的挑战,能否在竞争中取胜是国内银行业普遍感到困惑的问题.目前,国内银行业呈现出几大趋势: 一是数据走向集中化; 二是业务综合化; 三是管理扁平化; 四是决策科学化.这些特点促使数据仓库技术发挥着极其重要的作用,同时,也是银行业能否决胜未来的关键"利器".     

Mellon银行预测数据挖掘前景光明

“如果您的业务策略依赖于现有的数据进行决策,并且您想要自己建立一个支持这一决策的模型,那么Intelligent Miner就是您所需要的工具。”——Peter Johnson,Mellon银行高级技术集团副总裁。     

数据挖掘技术及其在金融领域的应用

数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现和提取有趣知识的过程。它把人们对数据的应用从简单查询提升到挖掘知识、提供决策支持的层次。风险管理是每一个金融机构的重要工作，利用数据挖掘技术可以很好地降低金融机构存在的风险。     

数据挖掘技术在保险业中的应用分析

进入20世纪80年代后，计算机技术迅速发展，在保险行业中开始出现计算机业务系统。通过多年使用计算机业务系统，保险公司已积累了大量的历史数据，这些数据是公司最重要的财富。如何处理海量保单数据，以及如何更好地汇总、分析那些历史数据，进而从中获取有意义的信息，并从中挖掘出业务的内在规律，以达到提高效益、减低成本、防范风险的目的，是保险行业面临的亟待解决的数据应用问题。     

基于ANN的数据挖掘及其在银行中的应用

银行数据仓库的建成,必然面临如何在上面建立应用进行数据综合利用和深度挖掘的问题,目前各数据仓库厂商提供数据仓库的同时提供OLAP分析软件,这种类型的软件能对数据仓库已有的数据进行统计和分析,得出某种结果。但要找出数据中的潜在规律,做出某种预测,却是力所不能及。这样的工作只有数据挖掘（DataMining）工具才能完成。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、统计学等技术,高度自动化地分析银行原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。而当前真正成熟和能够投入实际应用的数据挖掘工具并不是很多。因此,设计一个适合我国金融业的数据挖掘工具显得非常必要。     

商业智能在银行中的应用

商业智能，又称商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析处理技术和数据挖掘技术进行数据分析以实现商业价值，它之所以能粉墨登场，在银行中扮演越来越重要的角色，其根本原因在于：一方面随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；     

浅谈我国银行客户关系管理系统的建设

我国银行业经过了20多年的信息化建设，其基础设施建设框架已经基本完成，建立一个统一的业务应用平台，实现经营模式的“账务”中心向以“客户”为中心的条件已经成熟。本文通过对客户关系管理系统的概述，重点介绍了数据仓库和数据挖掘技术在实施客户管理系统中的应用。     

数据挖掘技术在商业银行应用的思考

随着计算机、网络技术的发展，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度增强，无数个数据库被用干商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等。自20世纪50年代信息科技进入金融创新领域以来，银行业电子化大致经历了脱机处理、联机操作、跨区域联网、自助服务四个阶段，网络银行使银行的交易突破了空间上的限制．成为现阶段的主要标志，