数据挖掘技术在信用卡业务中的有效运用

摘 要：信用卡是现代人们生活中必不可少的信用工具，目前，随着我国的不断发展，竞争也越来越激烈，各商业银行不断推出各种理财产品，围绕信用卡出现了很多种不同的业务。在信用卡客户相关信息和信用风险的基础上进行数据分析能够有效促进信用卡业务的发展，也可以有效提高商业银行的管理和工作效率。本文主要分析了数据挖掘技术在信用卡业务中的应用，不断提高银行的竞争力。

关键词：数据挖掘技术；信用卡；业务

0引言

我国社会与经济的发展过程中，居民收入逐渐增加，这也就在很大程度上提高居民消费水平，人们对金融产品的需求也越来越高，这为信用卡业务的发展提供了良好的条件。随着我国不断发展，我国的金融环境也有越来越好，这也促进了我国信用卡业务的发展。我国信用卡业务的已经得到了快速发展，但是与发达国家相比还是存在一定缺陷，所以，必须进一步完善数据挖掘技术在信用卡业务中的应用。

1信用卡业务

1.1信用卡概述

信用卡是银行对于信用状况良好的客户发放的能够在特定银行机构存取现金的卡片，信用卡也是一种特殊的信用凭证。在经济学方面，信用卡的实质是消费贷款，它可以提供一个信贷账户，借款人可以根据该账户进行全部或者部分额度的存取。我国现行的信用卡主要有两种，第一，准贷记卡，这种信用卡就是持卡人先交一部分备用金，备用金不够时可以透支信用卡，第二，贷记卡，这种信用卡就是持卡人具有一定的信用额度，持卡人可以在信用额度的范围内进行消费，之后再付款，这种信用卡不要求持卡人先存一定的资金，并且卡内的余额不具有支付利息。下表为我国信用卡发放状况表。

1.2信用评分

信用评分就是帮助贷款机构发放贷款的一种支持技术，信用评分可以决定哪些人能够贷款，哪些人不能贷款，一般情况下，只有信用状况良好的人才能够贷款。贷款发放人必须做好两个方面的决策，首先，是否有必要对某个新人发放信用卡，其次，现有持卡人应该如何管理，这些决策都可以根据信用评分进行，第二种决策可以在行为分析的基础进行决策，这样才使决策更加有效。信用评分的统计方法主要包括以下几种，首先，线性回归方法，其次，Logistic回归。这两种方法可以有效完成信用评分工作，为信用卡发放提供一定的依据，从而降低信用卡业务的风险。

1.3客户关系管理

目前，我国客户关系管理的認同度逐渐增长，所以，客户关系管理也被应用于一些金融机构。银行作为一种金融机构，与其他金融企业一样，需要拥有一定客户才能持续的发展下去，优质客户数量直接决定了金融企业的竞争力，对于银行来说也是如此，要想不断提高自身的竞争力，必须发展优质客户。目前，银行的客户关系管理主要有以下几种，首先，客户细分，客户细分是客户关系管理过程中比较重要的一个环节，正确的客户细分可以有效降低成本，同时可以获得更强的市场渗透。其次，客户行为分析，客户行为分析主要是分析客户的忠诚度，客户的忠诚度分析可以有效提高企业的盈利能力。

2数据挖掘技术

2.1数据挖掘的任务

数据挖掘的概念出现时间比较短，在上个世纪九十年代中期才被提出来，但是这并不影响其发展速度，并且数据挖掘技术在发展过程中融入了很多种学科，这也就导致数据挖掘技术比较复杂，也没有明确的定义。数据挖掘就是数据库中知识的发现，它主要是在大量复杂的数据中挖掘出人们可以使用的数据。数据挖掘主要有以下一种任务，首先，预测学习功能的发现，其次，具有一定的描述性的任务，在寻找数据的基础上进行数据的描述，再次，在描述任务完成后，还具有总结概括的任务，接着，能够及时发现各变量之间的联系，最后，及时发现数据中的变化。

2.2数据挖掘的方法

数据挖掘所涉及的领域比较多，所以，其方法也比较多，一般情况下，可以分为三种方法，第一，机器学习方法，这种数据挖掘方法又可以分为很多种，包括归纳学习、范例学习、遗传算法等，第二，数据库方法，这种数据挖掘方法主要是在多维数据分析的基础上进行数据挖掘，第三，神经网络方法，这种数据挖掘方法又可以分为很多个小部分，包括前向神经网络、自组织神经网络等。

2.3数据挖掘的技术

首先，人工神经网络技术，神经元是神经网络中的一部分，神经元模型是神经网络的基础。神经元之间的不同连接方式决定了最终形成不同的拓扑结构，神经网络主要用输入和输出的数目来表示，神经网络也可以分为两种，前馈网络和递归网络。前者主要是通过从输入端向输出端传递，中间并没有任何反馈，后者是网络中至少有一个反馈回路的神经网络。决策树技术，这种技术主要是在实际案例的基础上进行归纳学习，采取分类的方法对未知的数据进行分类和挖掘，其主要包括两个步骤，第一，建立决策树模型，这个过程就是从数据中获得知识，第二，利用建立好的决策树模型进行数据的分类。决策树分类技术也是拥有一定优点的，这种技术操作比较简单，并且不需要了解大量背景知识，其效率也比较高，计算量比较小。

3数据挖掘技术在信用卡业务中的运用

3.1信用卡业务中数据挖掘技术的应用模型

目前，我国各银行都开始大力发展金融业，这就使得信用卡的发放数量大幅上升，随着信用卡发放数量的增长，也积累了大量客户的信息，但是各信用卡发放机构都面临着一个问题，虽然银行运营数据量比较大，但有价值的信息特别少，利用客户信息得出客户的行为模式是非常有必要的，只有这样才能做出更加有效的决策，才能有效做好风险管理工作。传统的数据分析技术不能很好的获得数据隐藏的信息，而数据挖掘技术可以有效解决上述问题。数据挖掘技术在信用卡业务中的应用，可以分为很多种模型，主要包括以下几种。第一，客户细分模型，这种模型就是企业在了解市场战略的前提下根据客户的不同属性将其分为不同的群体，并且针对他们的特征提供不同的服务和产品。这种模型是根据客户的不同需求进行营销工具的设计，这样做的目的就是通过细分客户种类，从而找到客户需求之间的差异，然后选择符合企业发展的客户群体和市场，这样就可以在很大程度上促进企业取得成功。客户细分模型的理论依据主要包括以下几个方面，首先，客户需求之间存在差异，其次，客户之间消费的档次也在一定程度上存在差异，再次，企业竞争的资源存在有限性，最后，有效市场竞争的目的性。第二，定向营销模型，定向营销模型就是针对某个消费群体，根据他们的消费观念和习惯制定活动方案，这样就可以在很大程度上提高成功的效率。相关企业可以通过信用卡结算得到相应的消费信息，并且记录客户消费过程中的一切数据，之后对这些数据进行处理，从而得到客户消费的取向，根据这些制定合理的产品，促进消费。定向营销在具体实施过程中需要完成以下四个步骤，首先，识别客户，银行要想实现定向营销，就得了解客户信息，这也是最关键的一步，要从大众客户中识别需要的客户，并且与他们建立良好的关系，了解这些客户的所有信息，建立起一套比较完整的定向营销网络。其次，客户差别化，这一步就是要根据一定的依据将客户划分不同的种类，从而为他们提供个性化的服务。再次，银行和客户之间的沟通，只有在沟通的基础上才能了解客户的需求，才能站在客户的立场上完善需求。最后，业务流程的梳理，在完成以上三个步骤之后，就可以建立定向营销的业务流程。

3.2信用卡管理系统中数据挖掘技术的应用

在信用卡管理系统中，数据库建立完成后，就需要数据挖掘技术建立信用卡决策系统，这时，信用卡业务相关决策人员能够利用数据库的数据了解信用卡的发展趋势和现状，也能够及时掌握信用卡的风险，从而更好的完善利润计划。数据挖掘技术在信用卡业务的应用过程中，主要包括以下一个模块，第一，客户分析模块，客户是为银行创造利益的群体，不同的客户，为银行带来的利益也是不同的，所以，很有必要对客户进行筛选，不同客户采取不同的营销方式。按照活跃程度将客户划分为不同的等级，对比较活跃的客户进行主动营销，对于活跃一般的客户，需要加大促销力度，从而让他们更加活跃的消费。对于那些不活跃的客户，可以采取选择性的退出，这样才能降低银行的维护成本，也有效规避了银行风险。第二，特约商户分析模块，相应系统可以为特约商户提供服务的基础数据，然后通过数据的对比，可以准确掌握市场的发展趋势，这样就可以做出正确的决策，从而在市场竞争中取得优势。第三，业务分析模块，在业务分析模块中，主要是通过交易所的数据进行分析，从而实现一定目标，首先，通过统计信用卡业务的總数据分析出业务中的优势和劣势，这样就可以做出准确的评价。其次，通过处理各项指标中的数据，按照不同时间进行分类，从而分析出业务的走向趋势，总结发展规律，这样就可以预测出总体的发展趋势。再次，通过信用卡业务数据的处理，按照不同的组成项目进行构成分析，进行收益构成和贡献度分析。最后，通过分析网点业务数据，对经营进行综合评价，从而提出合理化的建议。业务分析模块中涉及到的业务数据主要包括交易文件以及各种文件。数据分析方法主要包括数据的查询、分析和对比。第四，风险分析模块，信用卡是金融工具的一种，信用卡同样也存在着一定的风险，为了有效控制信用卡的风险，可以根据信用卡的发放数量等建立数学模型，从而信用卡风险进行有效控制。信用卡的总量越大，其消费的金额总量也会越大，存在风险也就越大。可以通过一些数据计算出每个月的透支余额，这样就可以掌握未来的预期额度，这样就可以增加信用卡的发放量，还可以有效控制信用卡的透支风险。

4结语

总的来说，就目前的发展状况来看，信用卡业务中数据挖掘技术的应用具有良好的效果，它能够很好的发展和管理客户，还能够在很大程度上降低信用卡业务的风险，能够有效的进行营销。数据挖掘技术可以有效管理信用卡业务中的客户，并且进行风险的预测和控制，这样就可以实现信用的评估和决策。数据挖掘技术的应用对信用卡业务的发展发挥着重要的作用，不但可以降低信用卡业务的风险，还可以有效提高银行的经济效益，促进银行快速发展。

参考文献：

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[4]尹华.数据挖掘分类技术在信用卡系统中的应用[J].华南金融电脑，2005（06）：82-85.

作者简介：

赵华，出生年月：1992年7月，性别：女，民族：汉族，籍贯（精确到市）：北京市，学历：本科，研究方向：统计.