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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】 ?! ‰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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