数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的应用
数据挖掘(英语：Data mining)，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
摘要：阐述对数据挖掘与分析技术的基本认识，探讨数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的应用价值，分析数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的业务优化、客户及营销以及渠道和运营等实例中的应用。
关键词：数据挖掘与分析技术 发展 应用 代理金融业务
大数据时代的到来，使我国的大部分领域实现了一系列的变革，信息化、网络化与人们的生产、生活联系更为密切。一项调查研究表明，世界信息存储量增长的速度明显优于经济增长速度，可见数据存储与处理能力之强大。然而，伴随着信息量的增多，也会出现一些信息安全与处理问题，我们必须对这些问题进行科学分析。数据挖掘与分析技术正是在这种环境下应运而生，具有鲜明的优越性。本文将着重对数据挖掘与分析技术在代理金融业务中的应用进行深入分析，探究数据挖掘、分析的重要作用，为我国的代理金融业务发展提供参考与借鉴。
一、对数据挖掘与分析技术的基本认识
所谓数据挖掘与分析技术，就是将人们对数据低层次的简单查询应用进行充分的改进，使其能够在数据仓库中实现对数据的挖掘与分析，进而为决策提供必要的参考依据。这是一种较高层次的数据应用，它能够对数据进行深入的分析。其在商业活动中的应用尤为普遍。随着近年来网络信息技术的不断发展，数据挖掘与分析技术也不再是简单地为研究服务，更多地倾向于收集具有价值的信息以供商业决策作为参考依据。然而，信息化的发展也使我国的各大企业面临着一个同样的`难题，那就是在信息量不断增多的情况下，想要从中获取有用的信息是有一定难度的，尤其是对于商业企业来说，要想得到一些与商业运作、竞争力提升的有价值的信息就更是难上加难。而数据挖掘与分析技术能够有效解决这一问题，它能够根据企业的业务目标，有针对性地对所需的商业数据进行有效的探索，并从中找寻到已知或未知的商业规律，为企业的科学决策提供可靠的参考，目前在各大行业中均有所应用。
二、数据挖掘与分析技术在代理金融业务发展中的应用价值
(1)实现了代理金融业务的信息化建设
随着我国社会主义现代化建设的不断发展，我国的计算机信息技术得到了前所未有的提升，开始迎来一个大数据时代。当前，大数据在各行各业中得到了广泛的应用，为人们的生产、生活提供了极大的便利。代理金融业务作为近年来兴起的一种新型业务，既面临着激烈的社会竞争，又迎来了一个新的发展机遇。目前我国的计算机通信系统已实现了逐步完善，一些主机、服务器对数据的处理能力也得到了不断的加强，为金融企业实现数据集中管理奠定了必不可少的基础。以中国邮政为例，目前，大数据时代的到来使邮政金融环境与客户都发生了一些变化，消费者的选择范围越来越大，邮政金融的发展面临着巨大的挑战。针对这个问题，邮政金融对数据分析进行改革，分别采用系统工具、组织与流程改进以及人员技能提高等方式，实现邮政金融数据的信息化建设。近几年，湖北邮政全面发展了代理金融数据分析服务，实现了专业数据服务与分析模型系统的结合，达到了良好的发展效果。他们主要致力于数据分析服务，提供查询、多维分析、流程管理等多种功能，使各个业务部门的需求能够得到充分的满足。在这个过程中与保险公司实现了有效的合作，使业务得到了平衡发展。另外，湖北邮政的售后业务也实现了信息化建设，与电子银行、保险等业务实现了深度合作、信息共享，各个网点的建立为客户提供了个性化的全面服务，保障了信息的共享与流通，使数据分析的价值真正得以体现。
(2)提高对代理金融业务的管理效率
在大数据发展背景下，代理金融业务的发展具有了更多的可能性。数据挖掘与分析技术在许多业务场景中都能够得到充分的应用。随着我国金融企业的不断发展，代理金融业务的数量越来越多，数据的类型也呈现出丰富性与多样性，主要包括文本、视频以及图像等形式，数据的处理功能更加强大，相应地，金融企业的数据应用也体现在更多方面。对代理金融业务的数据挖掘与分析还能够有效降低企业运行的成本，提升管理与业务运行的效率。在以往，基层员工的管理是比较分散的，而数据挖掘、分析技术的应用能够对这些员工进行集中化的精细管理，使金融企业的管理机制更为高效。除此之外，还能够实现客户分析与营销、代理金融为客户提供个人金融服务。湖北邮政市场竞争较为激烈，要想在激烈的社会竞争中立于不败之地，就必须对自己进行合理的市场定位，为客户提供特色化服务。当前的湖北邮政建立了多个网点，并实现了新的转型，由被动变主动，根据客户信息，主动去访问客户、刺激客户的需求，并在后期加强联络与跟进，为客户建立起一份完善的档案，取得了卓有成效的进步。因此，必须抓住这个优势，对湖北邮政进行不断地优化，对于效率低的邮政分点进行改革，在降低运营成本的基础上，提高整体服务质量。
三、数据挖掘在代理金融业务发展中的应用实例分析
(1)业务优化
随着企业结构化数据、视频、图像的丰富以及处理能力的增强，企业在经营管理中的数据应用规模显著加大。基于全面需求则需要明确企业运行细节，降低企业运行成本，实现企业的精细化管理;在不断提高管理有效性基础上，人员的精细化管理也具有一定可行性。基于使用需求则需要进一步加大关于周期性指标的分析和应用，从而实现良好的客户营销和监控，实现数据的分析常态化，促进分析、应用、评估以及改进的良好循环。目前在金融业务中竞争也逐渐强化，福建邮政则基于市场定位及客户服务，在大数据价值链导向下，不断强化客户来源，在效益基础上提高客户利润率，降低运营成本，从而显著提高客户服务水平。
(2)客户及营销
代理金融主要是个人金融产品服务，客户分析在金融业务设置中具有重要作用。在对金融产品发展现状、客户特点等相关数据分析的基础上，构建以客户为中心的金融产品服务，以能够满足用户需求，提高客户黏性。基于客户交易行为分析，可以将每一个客户均贴上属性标签，其中包括活动范围及兴趣爱好等。同时依照客户POS交易行为还能够分析客户的衍生属性，例如，通过加油站消费情况可以判定客户是否有车等，在掌握客户这些情况的时候，可以为之后业务营销提供良好基础。在掌握客户情况之后，也要思考到产品的基本特征，思考应该为客户提供怎样的服务，综合考虑这些因素从而锁定产品忠实群体，并通过其他业务扩大客户群体。例如，针对商贸类客户，主要推行网银和网易通产品;对于中老年家庭往来客户，可以推行自助渠道转账等产品;对于家庭资金往来的年轻客户，则可以推行网银和手机银行等产品。在针对性业务营销模式下，不但会减少汇款客户流失，同时还能够促进其他业务的营销，提高收入，也进一步扩大客户的服务范围。
(3)渠道和运营
福建金融市场发展比较成熟，具备良好的用卡环境和自主金融设备。其中福建邮政银行在ATM机上投入大量精力建设，目前几乎已经全面覆盖福建地区，并且规模还在不断扩大。但是目前的投放还是不能够满足精细化管理需求，例如，在离行XTM批量布放中，布局规划存在不合理，选址存在不科学问题，导致部分ATM机没有发挥有效作用，有些地区则交易量大，严重影响服务质量。在发现这一情况之后，需要对ATM使用效率进行全面分析，科学布控，以有效提高运行管理质量。同时在福建地区ATM基数比较大的基础上，如何实现后期科学规范，也就成为关注重点，也必须借助于实际数据分析解决这一问题。在实现ATM效益模型建立和运营分析后，重点实现ATM运营效率的全面监控。通过具体的数据分析，对于使用效率低的ATM机实施优化，其中包括整改、迁移或者撤销等;对于使用效率高的ATM机地区，则加大投放，以此提高其服务质量，降低运行成本。另外借助于加钞模型，还能够进一步优化加钞线路和加钞频次，实现加钞成本、质量和服务质量的良好协调，从而提高服务质量。在投放分析数据上可以为投放决策和规划提供良好的参考数据，实现投放规模分析、投放构成分析以及选址三个方面的良好结合，为ATM机投放优化提供重要的参考资料。福建邮政局通过这一数据分析，目前已经对大部分地区ATM机投放实施良好调整和优化，显著提高了其产品服务质量。
综上所述，市场经济条件下，我国的代理金融业务得到了充分的发展，根据我国代理金融业务的发展现状，我们必须充分抓住当前的发展实际，使数据挖掘、分析技术与代理金融业务能够结合起来，得到充分的发展，为我国的社会主义现代化建设做出贡献。
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