数据挖掘技术在银行财务管理中的研究与应用

刘晓娜 青岛农商银行

一、引言

根据WTO的有关协议，中国已经从2006年开始逐步取消对外资银行设立的限制，并允许外资银行进一步发展人民币业务。这项措施肯定会加剧银行之间的竞争，并挑战国内银行的生存。外国金融机构和银行的竞争力不仅体现在强大的金融实力上，还体现在广泛而细致的信息数据挖掘上。当前银行财务管理的过程中存在诸多的问题，其中最主要的方面包括财务人员自身的问题，以及银行的财务系统管理的过程中所存在的问题，需要充分的重视，解决银行的风险，促进银行利润健康稳定的发展。

因此，国内银行应充分重视财务管理的维护和培育，摒弃以规模效益为核心的传统商业模式，采用信息技术手段，而这其中数据挖掘技术将成为实现此目标的必要工具之一。基于国内商业银行财务管理与一般财务管理的区别，挖掘与财务管理理论研究主要针对商业银行的特点。本文着眼于国内商业银行财务管理与一般财务管理之间的差异，并分析了银行财务管理中问题。

二、商业银行财务管理的特点

进入21世纪信息时代，随着市场竞争的发展，银行业务发展产生的财务数据不断增长，企业决策者对财务决策信息的需求也在不断增长。传统的财务管理方法很难满足。由于银行财务管理的需要，传统财务管理存在一定的滞后性。长期以来，银行的财务管理方法与会计数据是分不开的，会计是基于历史事件的，所以传统的财务管理只针对历史数据进行评估，以评估未来数据。随着经济社会的不断发展，时间是银行的生命线，银行数据信息的实时动态采集已经转变为财务管理。

传统的财务管理是片面的。传统的财务管理强调定量分析，定性分析为辅。财务管理方法仅限于统计摘要和简单计算，财务结构与企业盈利能力、经营能力等一系列固定项目密切相关。数据挖掘、物联网等信息技术的广泛推广，已经从数量扩展到时间、地点等各个方面。这些数据很难与传统的财务管理方法相协调，难以为银行决策和战略提供坚实的基础，也很难满足银行管理的需要。传统的财务管理很大程度上受到会计政策选择的影响，会计准则允许企业选择自己的公允价值和折旧处理方法，会计选择会在一定程度上影响财务管理结果，这也降低了不同行业财务管理结果的可比性，但数据挖掘可以有效消除这种影响，依赖于海量数据的处理，通过对数据的分析，将非标准数据转化为目标数据，使不同行业的企业具有横向可比性，找出银行管理中存在的问题，并有效地加以解决。综上所述，在数据挖掘、物联网等技术融入企业财务管理之前，传统的银行财务管理方法很难满足银行的采集、分析和存储服务。数据需求和传统财务管理模式的弊端越来越突出。因此，数据挖掘技术在银行财务管理中的应用变得越来越迫切，也显得尤为必要。

三、数据挖掘技术在银行财务管理中的应用

（一）应用方式

数据挖掘是指提取隐藏在大量不完整、有噪声、模糊和随机的应用数据中的各种信息、模式、模型和知识的过程，主要的数据挖掘方法（如聚类分析）可以深入挖掘数据库或数据仓库中的大量原始客户数据，从而为商业银行提供更多的决策支持，准确可靠的数据和管理信息有助于决策。快速合理的决策有助于提高银行利润，从而增强传统商业银行在新业务时代的核心竞争力。

数据挖掘能够从数据的角度对于整体的财务情况进行数据的整理，更加的直观的反应银行的财务管理中所面临的问题。通过银行的相关管理团队对于银行的财务管理进行整体分析的基础上与数据挖掘的方式相结合，对于整体的银行的发展有重要的完善作用。

（二）具体应用

首先，利用数据挖掘的方式，对于财务分析的对象进行整合，根据财务管理的具体数据，选择具有针对性的数据挖掘方式。对于财务分析对象的正确选择是整体的开端，起着至关重要的作用。其次，利用数据挖掘的方式对于选定的对象，进行针对性的数据分析，由于数据的多样性和复杂性，在进行数据挖掘的过程前，首先要对整体的数据进行初步处理，进行数据转换。对于财务分析的各项数据来说，数据转换能够对于整体的数据进行有效的整合，然后进行数据挖掘，按步骤进行。最后，分析结果，通过上述的数据处理。数据转换以及数据挖掘的实现，最后就是对结果进行分析，对于结果的分析，需要的数据应该与银行财务状况相结合，不能进行分割。

四、数据挖掘技术在银行财务管理中的创新应用

投融资管理主要涉及参与投融资项目的财务核算和成本控制等一系列活动。结合上级制定的投融资计划和风险防范措施，在企业投资管理过程中，引入多种统一数据挖掘方法考虑投资项目科学可行性分析，这些工具和模型能够提供实时、动态的投资环境、与行业相关的经营状况等信息。利用这部分数据信息建立数据模型，可以有效挖掘有利于企业投资决策的信息，为企业投资决策的准确性和有效性提供有力保障，一方面可以对其管理、融资方式和企业融资进行分析，为了有效筹集到适量的资金，银行必须掌握外部环境的特点和自有资金的使用情况，并比较不同融资方式的风险和成本。

结束语：数据挖掘技术的分析方法与创新运用能够为商业银行带来先进、高效的财务管理理念，促进商业银行财务管理向更理性、更客观的方向发展，从而提高商业银行决策的科学性、高效性。在银行的财务管理中，充分将银行的财务业务与数据挖掘的方式相结合，通过这样的大数据分析方式对于业务进行整合，实现银行盈利能力，提高银行核心竞争力有着历史性的意义。