就目前而言，數(shù)據(jù)挖掘工作給很多行業(yè)帶來(lái)的幫助效果顯著。我們可以這么說(shuō)，每個(gè)行業(yè)的發(fā)展都有數(shù)據(jù)挖掘的功勞，其中，在金融行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘的功勞最大，在數(shù)據(jù)挖掘的幫助下已經(jīng)得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。在這篇文章中我們給大家介紹數(shù)據(jù)挖掘具體給金融業(yè)帶來(lái)的幫助。

1.數(shù)據(jù)挖掘給銀行帶來(lái)的幫助

數(shù)據(jù)挖掘在銀行中的應(yīng)用具體體現(xiàn)在人民銀行的評(píng)分模型，其實(shí)人民銀行個(gè)人信用評(píng)分模型就是大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)管理中的典型應(yīng)用。這個(gè)應(yīng)用由我國(guó)信貸結(jié)構(gòu)的七組評(píng)分模型組成，目前在各大商業(yè)銀行運(yùn)行良好。在客戶流失分析中，客戶的特征主要由活期存款、定期存款、中間業(yè)務(wù)、貸款業(yè)務(wù)、貸記卡業(yè)務(wù)、國(guó)際貸記卡業(yè)務(wù)和客戶基本資料等7類信息描述。其中包括客戶使用各業(yè)務(wù)的產(chǎn)品特性、交易行為描述和客戶自身的年齡性別等。這些數(shù)據(jù)的積累能夠?yàn)槲磥?lái)的發(fā)展做出十分大的幫助。該評(píng)分系統(tǒng)利用全國(guó)各大金融機(jī)構(gòu)的所有個(gè)人信貸賬戶的住房貸款、汽車(chē)貸款、信用卡等的歷史信息，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，通過(guò)對(duì)消費(fèi)者的人口特征、信用歷史記錄、行為記錄、交易記錄等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析，挖掘出蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的行為模式。而工商銀行則運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行客戶流失分析和管理。客戶流失分析的目的是通過(guò)現(xiàn)有客戶使用產(chǎn)品的情況及各種信息，預(yù)測(cè)客戶在之后一段時(shí)期是否會(huì)流失，從而為其提供針對(duì)性的服務(wù)，實(shí)施挽留措施。

2.數(shù)據(jù)挖掘給保險(xiǎn)業(yè)帶來(lái)的幫助

首先我們需要了解一下保險(xiǎn)的本質(zhì)，保險(xiǎn)的本質(zhì)內(nèi)涵是理解風(fēng)險(xiǎn)并控制風(fēng)險(xiǎn)，在這一點(diǎn)上，大數(shù)據(jù)將顛覆整個(gè)保險(xiǎn)業(yè)的商業(yè)模式。傳統(tǒng)保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)維度，不足以反映世界的復(fù)雜性。因此僅靠樣本精算采用的大數(shù)定律遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，如何利用客戶其他信息，包括網(wǎng)絡(luò)以及政府公開(kāi)的數(shù)據(jù)等這幾個(gè)大數(shù)據(jù)的重要來(lái)源，達(dá)到個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)控制和定價(jià)是值得深思的問(wèn)題。所以數(shù)據(jù)挖掘解決了這些問(wèn)題。

從這篇文章中我們不難看出，數(shù)據(jù)挖掘在金融業(yè)發(fā)揮的作用還是蠻大的，所以說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析是一個(gè)高大上的職業(yè)，至于數(shù)據(jù)分析行業(yè)為什么高薪我們就不足為奇了吧？希望這篇文章能夠更好地幫助大家。