數(shù)據(jù)分析能力對商業(yè)銀行的重要性(參考版)
2025-06-30 10:15本頁面
【正文】 ?！ ‰S著對數(shù)據(jù)的管理從僅局限在信息系統(tǒng)層面，擴展到整個銀行的運營流程；對數(shù)據(jù)的認識，從單純信息轉(zhuǎn)變?yōu)殂y行的重要資產(chǎn)；數(shù)據(jù)的作用，從支持業(yè)務運營的大后臺，走向確定管理決策的最前臺。即通過數(shù)據(jù)本身來分析數(shù)據(jù)，形成企業(yè)數(shù)據(jù)增值的良性循環(huán)。 4. 最終形成有聚合傾向的點狀分析結(jié)果（見圖2）：圖中每一個小方格均代表一個分支行實體，并顯著的聚合形成三個類，同時還存在若干無法明確的歸于某一類的分行個例。 2. 選擇合適的聚類算法進行聚類分析，并生成聚類圖表，通過分析每個類群中代表性支行的特征，來推斷相應類群的特征。而通過數(shù)據(jù)分析中的聚類分析方法，就可以有效的對各個分支行進行較為全面的橫向?qū)Ρ?，從而了解各分支行的差異情況，并根據(jù)結(jié)果量身定制發(fā)展方針?！ ?. 最終形成樹狀判斷結(jié)構(gòu)，其中每一個節(jié)點都代表由于某個屬性（例如貸款企業(yè)的資產(chǎn)回報率小于某個特定值）對該企業(yè)貸款違約可能性的影響和相應概率?！ ?. 選擇合適的數(shù)學模型，根據(jù)信用審核職業(yè)判斷以及模型置信度等指標，確定適合的數(shù)學模型和相應的特征閥值。換言之，利用昨日的“失”，獲取明天的“得”?！ ?shù)據(jù)分析案例 筆者在此就以不良貸款預測分析和分支行業(yè)務健康度分析為例，簡要闡述一下探索性數(shù)據(jù)分析的具體方法： 不良貸款預測分析 不良貸款率向來是銀行的重要指標，如何降低不良貸款率，減少可能的貸款違約風險一直是銀行管理層所關(guān)注的重點。數(shù)據(jù)分析的范圍除了測試期間的全量業(yè)務數(shù)據(jù)以外，還需要進一步獲取前幾個期間的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)建模元數(shù)據(jù)；而執(zhí)行此類分析，所需要的工具除了數(shù)據(jù)庫之外，還需要引入專業(yè)的統(tǒng)計分析工具進行數(shù)學建模。筆者在這里簡要的列示一些常用的數(shù)據(jù)分析模型，并給出模型適用的具體測試應用項目（見表1）。探索性數(shù)據(jù)挖掘分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，作為特征型數(shù)據(jù)分析的延伸，幫助分析者從看似無關(guān)的數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的風險指標?！ ≡擃惙治隹梢杂行ёR別出銀行業(yè)務流程中的潛在風險，而不僅僅局限于數(shù)據(jù)本身的準確性，是銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要分析手段，同時也是非現(xiàn)場審計等自動化審計平臺的核心審計模塊。分析對象主要包括： 違規(guī)處理的長期凍結(jié)賬戶； 異常計結(jié)息； 異常大額交易； 違規(guī)投資交易； 存貸款賬戶異常波動； …… 此類數(shù)據(jù)分析主要建立在確認存在風險的特定數(shù)據(jù)字段的基礎上?！ ‘惓Ｌ卣鞣治?。主要包括： 存貸款利息重計算； 攤余成本計算復核； 票據(jù)貼現(xiàn)轉(zhuǎn)貼現(xiàn)核算； 存貸款分戶賬與總賬核對； 利息或息稅調(diào)整時計息結(jié)息核算 …… 此類數(shù)據(jù)分析一般存在固定的分析計算方式；數(shù)據(jù)分析范圍也以抽取樣本的方式確定；對于分析工具的要求也可以根據(jù)需要計算的樣本量選擇電子表格或者小型數(shù)據(jù)庫?！ ?shù)據(jù)質(zhì)量復核?！ ≈饕獢?shù)據(jù)分析方法 目前銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析比較典型的數(shù)據(jù)分析方法主要為：數(shù)據(jù)質(zhì)量復核；異常特征分析；探索性數(shù)據(jù)挖掘?！ ?shù)據(jù)指標固化。在通過分析得出結(jié)果后，需要對結(jié)
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