金融机构数据应用的现状

        目前，金融机构实现了所有核心业务系统的电脑化处理，计算机应用覆盖了本外币储蓄、本外币对公、国际贸易结算、信用卡、信贷管理等业务领域。

同时金融机构每时每刻都在搜集和处理大量的信息，包括公司和个人的账户信息、公司和个人的贷款信息和企业、行业、产业、产品信息等等。特别是随着金融机构数据集中工程实施后，金融机构的各级营业网点和业务部门要对总部返回所有交易、业务类数据。

        如何利用好这些宝贵的信息资源，获取有益的信息，以便更好地为客户服务，提高金融机构经营管理水平和利润，是当前金融机构争相研究的核心热点问题。

建立基于数据仓库技术的一个信息管理平台，采用数据挖掘技术，适时、智能地抽取所需数据，并通过完善灵活的定义方式，运用科学、实用的分析工具，结合金融系统安全管理的特点，为管理决策人员及相关业务人员提供灵高效、可靠、实用的管理分析工具。

        现代金融机构当中，数据资产成为其区别于传统金融机构的最大生产要素之一，利用大数据技术与数据挖掘方法对于数据资产的管理、运用、挖掘，成为现代金融业加快创新、增强管理能力等业务的最重要工作。

        大数据挖掘分析决策的主要流程见下图1。银行业海量的数据内容，需要从“数据清理/整合——>数据仓库——>数据选择——>数据挖掘——>模式评价——>知识”多次的循环反复，才有可能达到预期的效果。