基于海量金融交易數(shù)據(jù)的客戶交易行為挖掘與應(yīng)用.pdf

1、在經(jīng)濟(jì)全球化的背景下，金融業(yè)開放程度及市場化程度的正在不斷加大，如何防范金融風(fēng)險(xiǎn)已成為銀行業(yè)面臨的重大課題。目前，我國商業(yè)銀行經(jīng)營利潤的主體仍主要來自信貸業(yè)務(wù)，信用風(fēng)險(xiǎn)仍是其所面臨的最主要風(fēng)險(xiǎn)。研究如何利用銀行現(xiàn)有的主要數(shù)據(jù)資料——海量客戶金融交易數(shù)據(jù)，對信用風(fēng)險(xiǎn)的量化管理與預(yù)警，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文將針對某商業(yè)銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)—具有海量且分布異構(gòu)的金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套具有實(shí)用價(jià)

2、值的客戶金融數(shù)據(jù)綜合分析系統(tǒng)(Customer Transaction Comprehensive Analysis System，CTCAS)。然后利用該系統(tǒng)，選取一些時(shí)段的基本交易數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)----分客戶分機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)出一些不合常規(guī)的交易類型（筆數(shù)和金額）;在此基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖據(jù)和其他智能信息處理技術(shù)，歸納貸款客戶不合常規(guī)的交易模式特征，并進(jìn)行建模預(yù)測。論文主要工作和貢獻(xiàn)如下:
　　 1.研究銀行貸款相關(guān)的業(yè)

3、務(wù)及管理辦法，重點(diǎn)研究了商業(yè)銀行貸款客戶的金融交易行為特點(diǎn)。
　　 2.研究了基于SPSS的多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM等建模預(yù)測技術(shù);然后將上述方法理論引入到信貸風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，構(gòu)建了一個(gè)可預(yù)測客戶還貸是否出現(xiàn)違約的信用風(fēng)險(xiǎn)模型，并用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試和驗(yàn)證。
　　 3.參與了課題組“客戶交易資料綜合管理平臺”項(xiàng)目的研發(fā)工作。具體負(fù)責(zé)其中“客戶基本信息查詢模塊”、“客戶交易查詢模塊”、“客戶違