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数据挖掘在银行运营管理中的应用范文

时间:2022-12-25 09:58:25

数据挖掘在银行运营管理中的应用

随着海量数据存储、并行计算和数据挖掘技术的不断发展,全新的大数据时代已然到来。大数据正从原来的存储难题,转变为一种战略性资产,成为有待进一步挖掘的金矿。

一、大数据时代的挑战

进入21世纪,中国银行业对信息化建设投入了前所未有的力量,众多商业银行都建立起了自己的数据平台,形成了金融机构网络和垂直业务体系,实现了金融数据大集中。这些数据呈现出“数量大、类型多且价值密度低”的特点,因而,长久以来,大数据的存储和管理成为一个重大难题,且难以发挥其商业价值。在国家大力推进金融改革,促进产业结构转型升级和利率市场化的大背景下,商业银行必然对追求资产高效率的集约化管理目标提出更高的要求。如何对每天产生的大量数据进行科学的分析处理,挖掘隐藏在数据内部的各种价值,并及时提供决策支持,以优化资源配置和提高盈利能力,成为摆在银行业面前的新课题。

二、紫金数据挖掘方案

紫金作为国内领先的银行自助渠道运营管理解决方案提供商,凭借多年的技术积累和在位优势,以银行自助渠道资产价值最大化为目标,围绕自助渠道布局优化、选址和加钞规划三个方面,提出了相应的数据挖掘解决方案,以帮助银行更好地发挥大数据资产效益,提高自助渠道运营的精细化管理水平。

1.自助渠道布局优化自助渠道设备数量庞大、种类繁多,除了传统的ATM、CRS,还有BSM、VTM、发卡机、排队机等,广泛分布于银行各级网点(包括离行式自助银行、银亭、单体式自助设备等)。这些分散的自助渠道在日常运营过程中,积累了大量的业务数据,可以加以分析和挖掘,指导自助渠道的布局优化,以发挥更大的效益。(1)网点效益评估要想对自助渠道的布局配置进行优化,前提是能够准确地评估各网点的实际运营效益。系统首先从吸储能力、中间业务发展能力、柜面和自助渠道交易类型、交易量、交易额、日均客户流量等方面,综合评判不同类型网点的效益指标。然后,通过网点成本分析,将人员成本、场地租金、水电费用、通讯费用、管理费用、设备维护费用等成本要素折算为可量化的效益指标。最后,根据这些指标计算出各网点的运营盈亏平衡点、盈利能力以及综合排名,为后续的自助渠道布局优化提供参考标准。(2)自助渠道布局配置优化自助渠道的布局配置取决于对所在网点区位的业务需求预期。系统基于网点效益评估和业务需求预测模型决定自助渠道布局配置的优化策略,包括哪些网点需要升级、降级、增撤柜台或低柜、增撤自助设备及增撤何种类型自助设备等,并预测相应的优化效果。

2.自助渠道选址自助渠道在城市中的布设受区域人口、地理地形、成本因素、同业竞争等多种社会因素的影响,难以定量分析,是一个复杂的优化问题。首先,系统基于GIS将数据可视化,以人机交互的方式辅助用户选取候选网点。然后,系统提供候选网点的标准化调研表单,供实地勘测人员采集关于地理地形、人群特征、消费类型、同业竞争等影响网点运营效益的信息,并同步录入数据仓库。最后,系统基于已训练完成的数据挖掘模型分类候选网点,预测布设后的可能效果,并根据评测结果对每个候选网点是否需要派人复查给出决策支持。

3.加钞规划在自助渠道的运营管理中,自助设备的加钞运营是一个重要方面,而制定科学合理的加钞规划又是保障加钞运营效率的关键所在。加钞规划包括筛选设备、预测金额、分组网点和规划路径四个核心问题,紫金围绕这四个核心问题提出并实现了一套基于机器学习的ATM加钞规划解决方案,帮助商业银行提高加钞运营效率和自助服务质量,实现智慧加钞。(1)加钞设备筛选筛选加钞设备是加钞规划管理中遇到的首要问题,传统的方法主要有两种:一是按周期顺排,比较省事,但缺点是粗放,无论需要不需要,只要周期到了,一并加钞。二是人工通过交易监控系统发现需要加钞的设备,加钞范围较为精确,但所需人为干预度较高。系统考虑设备缺钞、满钞、清机周期等因素,量化为可配置的参数权重,计算设备的加钞优先度分值并排序,在车辆、人员等约束条件下,筛选出加钞设备列表,从而为管理员筛选加钞设备提供科学指导。(2)加钞金额预测目前ATM的加钞金额往往需要依靠管理员的个人经验来决定,具有较高的主观性,如果不合理,便有可能导致白白占用大量备付金或者由于缺钞、满钞降低银行自助设备服务质量。随着近年来ATM数量的迅速扩容,单纯依靠人工方式已越来越显得力不从心,急需一种有效的数据挖掘算法来实现加钞金额的预测。由于ATM现金需求量本身的不确定性,又受到各种复杂因素的影响,因此,我们在系统建模中通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用,不受模型变量相互独立的假设条件约束,将一般回归测试方法中由于自变量选择、多重共线性等造成的困难转化为“黑盒”加以消除。模型在样本拟合度和残差自相关验证分析中表现出良好的预测效果。(3)加钞网点分组和路径规划为了能够在约束时间内利用有限的押运车资源尽快完成加钞任务,我们需要对加钞网点进行科学合理地分组和路径规划。系统将加钞路径优化问题抽象为TSP问题,运用相关聚类算法实现在车辆和任务时间约束下的网点自动分组,并基于GIS地图和机器学习技术规划得出每个分组内的行车路线建议,从而提高加钞管理水平,节约运营成本。

三、紫金数据挖掘方案的特色

1.友好的交互体验引入GIS强大的空间分析能力,实现自助渠道运营数据的可视化,直观地揭示各类统计数据与地理信息之间的内在联系,提升客户在数据分析过程中的交互体验。

2.科学的决策参考基于海量历史数据构建的数据挖掘和机器学习模型,为破解自助渠道布局优化、选址以及加钞规划等银行运营管理难题提供了科学的辅助决策工具,有效地提高了管理效率。

3.高效的数据治理分散的海量历史数据,冗余度高、价值密度低。我们在系统架构方面通过ETL集成分散、异构的业务数据源,构建面向主题的数据仓库作为数据挖掘的基础设施,帮助客户提高数据治理能力,发挥大数据资产的战略性价值。

紫金服务于中国金融电子信息化二十多年,始终以科技创新为己任,各类自助渠道运营管理产品和解决方案广泛应用于国有股份制银行、城商行和农商行。数据挖掘方面,“紫金加钞规划系统”已在中国光大银行成功上线运营多年,并取得良好的效果。站在大数据的风口上,紫金在数据挖掘领域持之以恒的探索和研发将助力商业银行在自助渠道的集约化运营管理方面跃上新的台阶。

作者:洪玮 单位:深圳市紫金支点技术股份有限公司

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