數據分析能力對商業(yè)銀行的重要性(參考版)
2025-06-30 10:15本頁面
【正文】 ?！ ‰S著對數據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；對數據的認識，從單純信息轉變?yōu)殂y行的重要資產；數據的作用，從支持業(yè)務運營的大后臺，走向確定管理決策的最前臺。即通過數據本身來分析數據，形成企業(yè)數據增值的良性循環(huán)。 4. 最終形成有聚合傾向的點狀分析結果（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?！ ?. 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。而通過數據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對比，從而了解各分支行的差異情況，并根據結果量身定制發(fā)展方針?！ ?. 最終形成樹狀判斷結構，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。 2. 選擇合適的數學模型，根據信用審核職業(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”?！ 祿治霭咐 」P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據分析的具體方法： 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注的重點。數據分析的范圍除了測試期間的全量業(yè)務數據以外，還需要進一步獲取前幾個期間的數據作為數據建模元數據；而執(zhí)行此類分析，所需要的工具除了數據庫之外，還需要引入專業(yè)的統(tǒng)計分析工具進行數學建模。筆者在這里簡要的列示一些常用的數據分析模型，并給出模型適用的具體測試應用項目（見表1）。探索性數據挖掘分析側重于在數據之中發(fā)現新的特征，作為特征型數據分析的延伸，幫助分析者從看似無關的數據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，而不僅僅局限于數據本身的準確性，是銀行業(yè)數據分析的主要分析手段，同時也是非現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)處理的長期凍結賬戶； 異常計結息； 異常大額交易； 違規(guī)投資交易； 存貸款賬戶異常波動； …… 此類數據分析主要建立在確認存在風險的特定數據字段的基礎上?！ ‘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； 票據貼現轉貼現核算； 存貸款分戶賬與總賬核對； 利息或息稅調整時計息結息核算 …… 此類數據分析一般存在固定的分析計算方式；數據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需要計算的樣本量選擇電子表格或者小型數據庫?！ 祿|量復核。 主要數據分析方法 目前銀行業(yè)數據分析比較典型的數據分析方法主要為：數據質量復核；異常特征分析；探索性數據挖掘?！ 祿笜斯袒?。在通過分析得出結果后，需要對結
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