【正文】 戶交易習慣和劃分客戶分類，從而更好的為客戶服務。挖掘技術更能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的準確性；更加全面、系統(tǒng)地分析客戶交易行為背后呈現(xiàn)的交易習慣，有利于后續(xù)更加精準的定向營銷；216。 能有效彌補聯(lián)機系統(tǒng)的風險防范先天不足，更有效的幫助銀行做好風險管控，準確定位風險交易，做好事后分析處理工作；更有效的幫助銀行做好風險管控，準確定位風險交易，做好事后分析處理工作；同規(guī)則引擎技術相比，數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢還集中體現(xiàn)在如下幾個方面：216。 有助于對客戶連續(xù)行為的分析；216。 對大信息量的數(shù)據(jù)進行分析與決策當前各家銀行在部署和實施商業(yè)智能系統(tǒng)時，主要存在以下問題：216。 系統(tǒng)需求不明確,與業(yè)務割裂：如實施商業(yè)智能項目前，沒有專門的咨詢顧問，甚至沒有專門人員對系統(tǒng)需求進行調研和細化，導致最后的商業(yè)智能系統(tǒng)只是單純的進行數(shù)據(jù)抽取和報表統(tǒng)計，沒有充分的考慮到數(shù)據(jù)分析的重點；216。 系統(tǒng)貪大求全：由于商業(yè)智能系統(tǒng)是多層次的，其規(guī)模超過大多數(shù)業(yè)務處理系統(tǒng)。如果數(shù)據(jù)倉庫容量未達到TB級別，建立數(shù)據(jù)倉庫不但耗費資源，還會帶來種種問題；216。 無法提供高質量的數(shù)據(jù)：比如數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來自于多個數(shù)據(jù)源，由于標準不統(tǒng)一，所以數(shù)據(jù)的一致性很難得到保證，因此這些信息需要專業(yè)的工具來清洗和改良；216。 系統(tǒng)易用性較差：商業(yè)銀行中只有較少數(shù)人員在實際工作中采用了商業(yè)智能工具。大多數(shù)人員需要的是便捷、自動的獲取信息，而不是被迫學習一個全新的環(huán)境，或者依賴于銀行IT部門的幫助。對于這些問題的解決，當前各家銀行提出了如下解決思路：216。 在使用中根據(jù)業(yè)務開展需要不斷提出新的系統(tǒng)需求，實時改進系統(tǒng)功能；216。 明確業(yè)務需求，充分考慮到數(shù)據(jù)分析的重點；216。 所有數(shù)據(jù)源采用統(tǒng)一標準，同時提高數(shù)據(jù)質量檢查 ，保證數(shù)據(jù)的可靠性216。 選擇有多家金融開發(fā)經(jīng)驗的商家，加強業(yè)務部門與科技研發(fā)部門的溝通、合作；216。 根據(jù)行內人員需求，外聘經(jīng)驗人員并同步培養(yǎng)內部人才，同時進行專門的有針對性的培訓；216。 不斷改善系統(tǒng)操作界面和功能，實現(xiàn)操作界面簡潔明了，易用性強；216。 計劃進一步研究和引進先進工具，提高系統(tǒng)可用性。當前有11家銀行已擁有面向大量異構數(shù)據(jù)的集成管理平臺，%，部分銀行的商業(yè)智能目前還在逐步實施階段。這11家銀行目前的數(shù)據(jù)管理平臺提供服務包括以下幾個部分（根據(jù)所采用的比例排序）：216。 大量異構數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理；216。 智能數(shù)據(jù)業(yè)務分析；216。 智能用戶行為分析；216。 精準營銷分析；216。 數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能；216。 OLAP；216。 業(yè)務規(guī)則和業(yè)務模式智能專家分析。當前各家銀行的銀行卡交易風險的早期預警和事后分析的主要難點如下：216。 發(fā)卡時間較短，可供分析數(shù)據(jù)較少；216。 目前針對銀行卡交易風險的數(shù)據(jù)倉庫只做到簡單的分析，無法深入挖掘并分析；216。 對于交易預警模型建設尚未形成完善的體系，這與銀行對于風險模型的認識有很大關系，客戶行為是多樣化的，風險模型也是不斷變化的，很難做到全方面的風險覆蓋，這在各家銀行都是相同的情況；216。 比較欠缺這方面的業(yè)務和技術人才，也缺乏經(jīng)驗；針對這些難點的解決思路如下：216。 隨著發(fā)卡的增多，建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)；216。 加深對客戶行為挖掘，盡可能的簡歷完整的風險模型，同時借鑒他行的經(jīng)驗，盡可能的涵蓋客戶交易風險的各個方面；216。 加強系統(tǒng)的建設，以更好的支持分析結果的應用；216。 篩選規(guī)則的制定；216。 一步完善預警模型和事后分析模型；216。 通過實際操作和不斷摸索，逐漸改進，建立預警的出發(fā)點和規(guī)則。綜上所述，當前有多家銀行開始或即將在“十二五”時期采用基于數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)智能系統(tǒng)來對銀行卡交易風險做早期預警和事后分析。數(shù)據(jù)挖掘技術是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫領域研究的熱點問題。所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。它是在數(shù)據(jù)倉庫的基礎上，借助有效的分析方法和工具，從傳統(tǒng)的事務型數(shù)據(jù)庫功能(增加、刪除、修改、查詢、統(tǒng)計等)背后，獲得更深層次的信息，主要是基于人工智能、機器學習、統(tǒng)計學、可視化等技術，高度自動化地分析數(shù)據(jù)倉庫中存儲的大量的業(yè)務處理數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行分析，找出相應的規(guī)則、規(guī)律和論斷，再結合人的分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測分析對象的行為趨勢，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策?；跀?shù)據(jù)挖掘的電子銀行風險預警不僅可以預測出客戶惡意交易等內部控制和內部審計風險，也能預測出信用風險、外匯風險和市場風險，從而對高風險的金融事件提前做處理，同時幫助金融事件決策者做出合理決策。以下提出四種采用數(shù)據(jù)挖掘來有效識別銀行卡欺詐風險的方法，見附件《采用數(shù)據(jù)挖掘有效識別銀行卡欺詐風險的方法》。 銀行卡交易實時監(jiān)控技術當前各家銀行需要實時監(jiān)控的銀行卡交易風險主要包括：216。 新開卡的大額透支；216。 黑名單交易；216。 商戶交易；216。 虛擬交易；216。 偽卡交易；216。 套現(xiàn)可疑交易；216。 經(jīng)營性可疑交易；216。 以貸還貸交易；216。 大額交易；216。 同卡同金額交易；216。 其他異常交易。當前各家銀行用于防范交易風險的反洗錢和黑名單檢測系統(tǒng)的支持程度包括以下幾個部分（按支持程度排序）：216。 定期對可疑交易進行量化分析，形成可疑交易報告；216。 識別內部柜員違規(guī)操作行為；216。 識別外部客戶可疑交易模式；216。 識別外部客戶交易習慣；216。 自動識別外部客戶欺詐交易；216。 持各地不同語言、境外機構自定義檢查范圍；216。 系統(tǒng)向境外不斷延伸當前各家銀行的銀行卡在線交易風險識別、預警、控制方面采用了如下措施：措施一：動態(tài)檢測、審計和分析系統(tǒng)日志和交易日志，提前預警網(wǎng)絡堵塞、CPU負載超壓、異常交易等風險因素；措施二：建立持續(xù)、動態(tài)的后臺檢測機制，設置合理警戒尺度和異常交易限制功能，實時分析可疑、異常交易特征，實時攔截異常交易；措施三：制定完善的策略和流程來管理系統(tǒng)產(chǎn)生的交易日志和系統(tǒng)日志，密切跟蹤異常、密切監(jiān)督可疑交易的事后數(shù)據(jù)流向。當前已有11家銀行擁有銀行卡交易風險監(jiān)控系統(tǒng)，%，經(jīng)過調研，這11家銀行的銀行卡交易風險監(jiān)控系統(tǒng)實時性、準確性、自適應性、可維護性和可用性程度都較低，有待改進。其中，各家銀行最關注的銀行卡交易風險監(jiān)控系統(tǒng)中的準確性、可用性和實時性，其次是自適應性和可維護性。除了銀行卡交易外，當前各家商業(yè)銀行還將基金券商系統(tǒng)、債券交易系統(tǒng)、股票交易系統(tǒng)和網(wǎng)上交易系統(tǒng)等做進一步的實時交易風險監(jiān)控。當前有5家銀行使用過采用規(guī)則引擎技術的風險監(jiān)控或其他監(jiān)控系統(tǒng)，對于規(guī)則引擎中的規(guī)則，有2家銀行根據(jù)監(jiān)管業(yè)務人工制定新規(guī)則，有4家銀行根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析生成新規(guī)則，有4家銀行先自動生成新規(guī)則，然后人工審批。當前各家銀行希望未來的規(guī)則引擎中的規(guī)則有的通過監(jiān)管業(yè)務人工制定，有的根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析生成，更多的銀行兩者皆有，也有少部分銀行采用其他行可借鑒的新規(guī)則。當前各家銀行希望未來的規(guī)則引擎中的規(guī)則采用如下的共享方式：方式一：為每個交易系統(tǒng)建立專門的規(guī)則庫，規(guī)則不在不同類型交易系統(tǒng)中共享；方式二：建立單個城市商業(yè)銀行的公共或分布式的規(guī)則庫，規(guī)則在同一個城市商業(yè)銀行的不同類型交易系統(tǒng)中共享；方式三：建立跨區(qū)域的多個城市商業(yè)銀行的公共或分布式的規(guī)則庫，規(guī)則在不同的城市商業(yè)銀行的不同類型交易系統(tǒng)中共享。綜上所述，當前商業(yè)銀行銀行卡交易風險監(jiān)控的實時性、準確性和自適應性都有待改進，因此，我們提出一種基于規(guī)則引擎的銀行卡交易風險實時監(jiān)控方案，見附件《一種基于規(guī)則引擎的銀行卡交易風險實時監(jiān)控方案》。3 用戶安全使用銀行卡和ATM機原則、方法和建議根據(jù)調研，當前銀行卡外圍安全保障體系的建立需要用戶安全用卡的配合，具體見附件《用戶安全使用銀行卡和ATM機原則、方法和建議》17 / 1