商務智能對于銀行業(yè)的應用分析過程(編輯修改稿)
2025-07-18 21:44 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 戶有哪些共性，他們的消費偏好如何，以及還會選擇其它哪類業(yè)務產(chǎn)品，使得“有針對性營銷”只能成為一句空話。然而可喜的是，國有銀行已逐步認識到這個弊端，并開始設法加以改進。據(jù)了解，目前上海工行已利用IBM數(shù)據(jù)倉庫技術以及方正奧德公司的銀行卡業(yè)務數(shù)據(jù)商場系統(tǒng)，成功實現(xiàn)了以銀行卡客戶為中心的個性化服務商務智能系統(tǒng)，使上海工行在科學分析的基礎上，能進行合理的客戶信用評估，更加靈活、安全地確定其信用級別和信用額，進而有效地防范經(jīng)營風險。（三） 解決弊端的途經(jīng)解決“蜘蛛網(wǎng)”問題的重要途徑，就是對數(shù)據(jù)庫的體系結構進行變革，將操作型環(huán)境和分析型環(huán)境加以分離，操作型處理以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫為中心進行銀行的日常業(yè)務處理，分析型處理以數(shù)據(jù)倉庫為中心分析數(shù)據(jù)的關聯(lián)和規(guī)律，為銀行的決策提供可靠有效的依據(jù)。就長遠來看，國有銀行要逐漸由原先以數(shù)據(jù)庫為中心的生產(chǎn)環(huán)境過渡到以數(shù)據(jù)倉庫為中心的生產(chǎn)環(huán)境，這是一個大趨勢。進一步來說，數(shù)據(jù)倉庫能將業(yè)務中不同時間的數(shù)據(jù)集合起來，根據(jù)不同主題進行劃分，有助于制定決策的進程。比如，假設個人銀行業(yè)務涉及到四個數(shù)據(jù)庫：個人帳戶數(shù)據(jù)庫、財務數(shù)據(jù)庫、客戶服務數(shù)據(jù)庫和市場信息數(shù)據(jù)庫，如果直接使用傳統(tǒng)業(yè)務系統(tǒng)進行決策，就需要同時訪問這四個數(shù)據(jù)庫，且數(shù)據(jù)之間的不一致性和不同步問題將會影響決策的可靠性。使用數(shù)據(jù)倉庫，可將對應于某個主題的全部數(shù)據(jù)存放在同一數(shù)據(jù)表中，決策者也能方便地在同一位置檢索某個主題的所有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫面向主題的特性如下圖所示：個人帳戶數(shù)據(jù)庫財務數(shù)據(jù)庫客戶服務數(shù)據(jù)庫市場信息數(shù)據(jù)庫收益數(shù)據(jù)客戶數(shù)據(jù)市場數(shù)據(jù)現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)面向主題的數(shù)據(jù)倉庫對于建立和提高數(shù)據(jù)的關聯(lián)性，可使用BI工具中的“數(shù)據(jù)挖掘”進行關聯(lián)分析，以期從數(shù)據(jù)庫中盡可能地發(fā)現(xiàn)知識。如果兩個或多個數(shù)據(jù)項的取值之間重復出現(xiàn)的概率很高，它們就有可能存在關聯(lián)，就可以建立關聯(lián)規(guī)則，例如假設開立證券帳戶的VIP個人客戶中，有90%曾出現(xiàn)過信用卡透支，且會在一個月內(nèi)歸還借款，這就是一條關聯(lián)規(guī)則。除關聯(lián)分析之外，數(shù)據(jù)挖掘的任務還包括時序模式、聚類、分類、偏差檢測和預測等。此外，
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