数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

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数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

河南科技学院信息工程学院　朱艳丽　付俊辉

[摘　要]数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域,其在银行中的应用已成为一个重要的趋势。本文首先介绍了数据

挖掘的概念、功能、数据挖掘过程。然后重点介绍了数据挖掘在信用卡分析中的应用。最后对数据挖掘在信用卡分析领域应用进行展望。

[关键词]数据挖掘　信用卡分析　风险控制

　　引言

目前,由于政府和国内的商业银行都在大力推进金融电子化,使得我国的信用卡发卡行、发卡量和交易量都在大幅上升,各发卡行积累了大量的客户交易数据,但所有信用卡发卡行都面临着一个共同问题:日常运营数据量非常大,但其中真正有价值的信息却很少。因此,如何利用客户的特征、行为等数据,获得客户的行为模式,从而更好地为决策者提供支持,更好地进行风险管理、市场营销、客户服务等方面的工作,成为信用卡分析迫切需要解决的问题。传统的统计技术和多维分析技术是验证型的技术,难以获得隐藏在数据背后的知识,而数据挖掘技术是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程,是发现型的技术。因此,应用数据挖掘技术可以有效地解决上面的问题。

1数据挖掘及其功能

数据挖掘(DataMining)就是从大量的、、的、模糊的、随机的数据中,的,,。描述型的数据,预测型的挖掘任务在当前数据进行推断,以进行预测。具体地说,数据挖掘的功能包括:概念类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、偏差检测和演变分析等。其中,概念类描述就是对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征;关联分析就是发现关联规则,这些规则展示属性一值频繁地在给定数据集中一起出现的条件;预测和分类就是利用历史数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测;聚类分析是把数据按照相似性归纳成若干类别,同一类中的数据彼此相似,不同类中的数据相异;偏差检测是从数据分析中发现异常状况,这在有些情况下是非常重要的,如信用卡欺诈检测;演变分析描述行为随时间变化的对象的规律或趋势,并对其建模。

2数据挖掘过程

数据挖掘是一个反复的过程,通常包括多个相互联系的步骤,并且随着应用需求和数据基础的不同,数据挖掘处理的步骤可能会不同。通常,数据挖掘可分为下面几个步骤:

2.1问题定义:进行数据挖掘,首先必须分析应用领域,熟悉背景知识,弄清用户要求,否则就不能明确要解决的问题和为挖掘准备优质数据,最终将导致很难正确地解释所得到的结果。

2.2数据准备:清除数据噪声和与挖掘主题无明显关系的数据,将来自多个数据源中的相关数据组合到一起,在相关领域和专家知识的指导下,选择出需要进行分析的数据集合,将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式。

2.3数据挖掘:利用智能方法挖掘数据模式或规律。

2.4模式评估:根据一定的标准从挖掘结果中挑选出有意义的模式。

2.5知识表示:利用可视化和知识表达技术向客户展示挖

掘出的相关知识。

简单地说,数据挖掘的一般流程分为数据清洗或准备、提取训练集、进行数据挖掘工作、将挖掘出的成果回馈到原始数据中加以验证并应用于实践等几个步骤。

3数据挖掘在信用卡分析中的应用

目前,国内外许多商业银行都采用数据挖掘技术来进行客户信用评分、对客户的交易行为进行欺诈探测,以降低信贷风险。数据挖掘技术还可以用来处理大量的业务数据,从中寻找出有价值的信息。,。总的来说,数据挖:

,,。韩国信用卡产业的发展可,2001年,韩国信用卡产业在发卡机构及政府特殊政策的推动下达到了高潮,然而好景不长,两年后,由于风险防范措施不到位,信用卡的“大窟窿”几乎颠覆了韩国的金融业。由此可见,风险控制对规范信用卡产业的健康发展是非常必要的。在风险控制方面的应用主要有:

3.1.1信用评分模型

授信者在利用大量历史数据建立信用卡评分模型的基础上,采集特定客户的资料,通过信用评分系统给出一个分数,根据客户的信用分数,授信者可以分析客户按时还款的可能性。据此,授信者可以决定是否准予授信以及授信的额度和利率。即此模型用于是否接受新客户申请。

3.1.2行为记分模型

行为记分模型用客户过去的行为数据和规律来判断客户未来信用好坏的概率。有了这个概率,就可以对信用好的客户调高信用额,出现延滞的也可以不催,即使催也只要提醒客户就可以了。这样不但可以保持与客户之间的良好关系,还可以降低操作成本。即此模型用于现有客户管理和风险控制。

3.1.3欺诈检测模型

由于信用卡交易不需密码,致使信用卡交易发生欺诈的可能性比借记卡要大很多,欺诈损失占信用卡业务成本的相当一部分,因此国外银行或信用卡公司普遍使用欺诈检测模型来检测每一笔交易,尽可能减少欺诈损失。欺诈检测模型通过分析每个客户的历史用卡行为,当发现某笔交易与他的历史行为不太一致时就会认为此交易是欺诈的可能性比较大,提醒相关人员注意并尽可能与持卡人联系以证实是否为其交易,如果确实是欺诈就不给授权。比较成功的产品有HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统FALCON,已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易。

3.2客户服务方面

银行信用卡业务的竞争关键是服务的竞争,而分析客户需

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