大数据是当今具有划时代性的技术革命和标签,是各行业获得新的认知,创造新的价值的源泉。随着互联网的发展,各行业数据的规模得到爆发式增长,同时,数据收集、分析、挖掘等大数据技术也相应的在越来越多的行业中得到应用。《商业银行大数据挖掘与应用》重点着眼于在金融领域中的商业银行的大数据挖掘与应用。主要内容包括在大数据时代背景下,技术进步带来的时代变革和数据安全性问题;商业银行应如何借鉴国外大数据的发展经验和面对互联网金融的挑战和冲击;目前国内商业银行大数据的应用现状以及商业银行和监管大数据平台建设;最后通过引入数据挖掘技术和案例分析来理解和掌握商业银行大数据挖掘的背后逻辑。
《商业银行大数据挖掘与应用》定位为商业银行员工以及有志于在银行工作的大学生认知和理解大数据在银行中如何应用的初中级学习辅导培训资料,适合零基础的学员学习,对有相关专业背景的员工可作为参考资料,也可作为本科及大专院校相关课程的补充教材使用。
众所周知,始于20世纪60年代的第五次信息技术革命,使大数据浪潮席卷全球。短短数年,大数据的概念和价值就得到了政府和社会的普遍认可,大数据的应用也遍及社会生活的方方面面。金融行业作为大数据挖掘和应用的行业先锋,在数据治理和应用方面都发挥着引领作用,而商业银行更是金融行业里的排头兵。笔者有幸在2013年下半年参与某商业银行总行层面以“EAST数据报送及应用”为主题的项目,亲身感知了商业银行大数据挖掘和应用的探索和成长之路。
在全球已进入信息化高速发展的时代背景下,商业银行在业务开展过程中每天都会产生海量的数据,如客户数据、业务交易数据、内部管理数据、外部数据、系统日志等。然而这些海量的数据对于商业银行而言,就像是一枚硬币的正反面,不单意味着海量的机会,也有可能成为巨大的包袱和负担。到底是机会还是负担,取决于商业银行是否具备一定的数据治理能力,是否有配套的系统支撑和人才储备等。
当前,数据资源决定未来商业银行核心竞争力的观点,已成为行业共识。但总体上看,商业银行普遍面临数据质量不高、数据治理能力不够、数据支持决策不足等问题,导致商业银行积累的存量数据如沉在海底的宝藏亟待挖掘和应用,以充分发挥其应有的价值。那么,如何开展数据治理和挖掘就成为商业银行信息化建设过程中需要破解的难题。《中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见》指出:“商业银行要重点加强对数据治理的制度建设和流程建设,建立和完善数据治理制度体系,规范工作流程,理顺内部协作关系,提升数据质量和数据应用水平,提高数据价值创造能力。”
回顾项目历程,在银监会要求各商业银行按时向其报送符合监管EAST标准数据的大背景下,该商业银行投入大量人力、时间和资金,按照银监会监管EAST数据标准,对行内相关数据结构、数据字段、数据名称等一系列内容进行整合对接。基于这项常规报送标准化数据的工作现实,该商业银行决心以EAST标准化数据报送为契机,紧紧抓住行业提升数据治理水平和挖掘与应用能力的历史机遇,成立由科技、风险等部门和特邀行外专家组成的项目组来推动落实本行大数据平台系统建设。该大数据平台系统建设的目标定位为,通过接人行内标准化底层基础数据,为管理者和平台使用者提供界面友好、操作便捷的数据驾驶舱,实现对行内数据多层次、多维度、多视角、全方位的深度挖掘和应用。目前,该大数据平台建设已取得阶段性成果,使用者可轻松实现行内数据字段的任意拖拽、数据可视化、数据指标预警分析、模型代人检验等,发挥了在行内数据挖掘和应用方面的功效和作用。
基于笔者的实际参与经历,本书从商业银行数据治理实践出发,综合分析当前商业银行面临的时代背景和发展现状,重点阐述商业银行在数据挖掘和应用方面的经验做法,希望可以给读者提供帮助和参考。本书主要内容如下:第一章介绍了当前大数据变革的时代背景,国内数据治理和数据人才培养现状。第二章提出了当前大数据时代面临的安全形势及需要关注的数据安全问题。第三章列举了美国、日本、欧盟在大数据方面发展的情况,以提供可学习和借鉴的经验。第四章以3个具有代表性的互联网金融产品为例,阐述当前国内互联网金融发展的行业现状和总体趋势。第五章阐述了互联网金融以跨界、众筹等形式与大数据融合的方式,给当前商业银行带来的机遇和挑战,以及商业银行已积极主动与互联网平台合作,抢占数据资源的现实。第六章描述了当前商业银行大数据发展前景和应用场景,并对商业银行大数据发展路径选择提出了相关建议。第七章通过案例分析了商业银行大数据平台建设的具体流程和效果。第八章从商业银行的行业监管部门角度,分析大数据平台系统的建设和应用,可为商业银行的数据治理和挖掘应用提供参考。第九章介绍了几种具体的数据挖掘技术和算法。第十章采用理论和实践应用相结合的方法,以案例分析的形式介绍了商业银行大数据挖掘技术的实际应用情况。
孙杨,1967年11月生,上海市人,商学博士,金融学教授,硕士生导师。现任南京审计大学经济与金融研究院执行院长。兼任中国交叉科学学会金融量化分析与计算专业委员会常务委员,江苏省国际金融学会常务理事。主要从事金融制度的国际比较、金融体系的安全性与监管政策等方面的研究。在《金融研究》、《经济学动态》等国内外杂志发表论文30余篇,并主持国家自然科学基金面上项目等国家和省部级课题多项。
苗家铭,1990年4月生,江苏宿迁入,现供职于中国银保监会宿迁监管分局。
陈惠民,1961年4月生,江苏南京人,高级经济师,硕士生导师。南京银行运营管理部前总经理。
第一章 大数据的时代变革
第一节 大数据诞生
第二节 大数据变革
第三节 大数据治理
第四节 大数据人才
第二章 大数据的安全环境
第一节 大数据安全形势
第二节 大数据安全问题
第三节 大数据安全政策
第三章 国外大数据发展借鉴
第一节 美国企业领跑
第二节 日本政府主导
第三节 欧盟机制驱动
第四章 互联网金融的兴起和发展
第一节 第三方支付
第二节 互联网金融理财
第三节 互联网消费金融
第五章 互联网金融对商业银行的影响
第一节 互联网金融背景下商业银行的经营情况
第二节 互联网金融对商业银行盈利状况的影响
第三节 互联网金融对商业银行营运成本的影响
第四节 国有银行与互联网平台巨头的战略合作
第六章 商业银行大数据的应用概况
第一节 商业银行大数据行业环境
第二节 商业银行大数据应用场景
第三节 商业银行大数据路径选择
第七章 商业银行大数据平台建设
第一节 大数据平台建设战略安排
第二节 大数据平台建设实施建议
第三节 大数据平台建设案例分享
第八章 监管大数据平台EAST系统
第一节 系统相关概述
第二节 系统模型应用
第三节 系统外围拓展
第九章 商业银行数据挖掘技术
第一节 决策树分析
第二节 人工神经网络
第三节 聚类分析
第四节 关联规则
第五节 回归与时间序列分析
第十章 商业银行数据挖掘案例分析
第一节 决策树分析法在供应链融资中的应用
第二节 Logistic模型在个人住房贷款中的应用
第三节 聚类分析在客户细分中的应用
第四节 关联规则在银行产品交叉营销中的应用
附录
参考文献