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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】 。  隨著對數(shù)據(jù)的管理從僅局限在信息系統(tǒng)層面,擴(kuò)展到整個銀行的運(yùn)營流程;對數(shù)據(jù)的認(rèn)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(wù)運(yùn)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(diǎn)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(shí)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(jìn)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(yīng)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(jìn)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。  4. 最終形成樹狀判斷結(jié)構(gòu),其中每一個節(jié)點(diǎn)都代表由于某個屬性(例如貸款企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)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(yīng)概率?! ?. 選擇合適的數(shù)學(xué)模型,根據(jù)信用審核職業(yè)判斷以及模型置信度等指標(biāo),確定適合的數(shù)學(xué)模型和相應(yīng)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(yù)測分析和分支行業(yè)務(wù)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(yù)測分析  不良貸款率向來是銀行的重要指標(biāo),如何降低不良貸款率,減少可能的貸款違約風(fēng)險(xiǎn)一直是銀行管理層所關(guān)注的重點(diǎn)。數(shù)據(jù)分析的范圍除了測試期間的全量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以外,還需要進(jìn)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(jì)分析工具進(jìn)行數(shù)學(xué)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(yīng)用項(xiàng)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(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)?! ≡擃惙治隹梢杂行ёR別出銀行業(yè)務(wù)流程中的潛在風(fēng)險(xiǎn),而不僅僅局限于數(shù)據(jù)本身的準(zhǔn)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(jì)等自動化審計(jì)平臺的核心審計(jì)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(jì)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(rèn)存在風(fēng)險(xiǎn)的特定數(shù)據(jù)字段的基礎(chǔ)上。  異常特征分析。主要包括:  存貸款利息重計(jì)算;  攤余成本計(jì)算復(fù)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(jì)息結(jié)息核算  ……  此類數(shù)據(jù)分析一般存在固定的分析計(jì)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(jì)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(fù)核。  主要數(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(fù)核;異常特征分析;探索性數(shù)據(jù)挖掘。  數(shù)據(jù)指標(biāo)固化。在通過分析得出結(jié)果后,需要對結(jié)
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