银行业数据分析算法应用汇总

本文主要是介绍银行业数据分析算法应用汇总，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

数据分析在银行业的应用及具体案例

一、欺诈检测
二、客户细分
三、风险建模
四、营销优化
五、信用评分
六、客户流失预测
七、推荐引擎
八、客户生命周期价值预测

一、欺诈检测

欺诈检测即通过分析交易模式，检测可能的欺诈行为，主要有以下几个方面
1.跨机构开户数量核验机制和风险信息共享机制：建立这些机制可以增加更多维度的风险标签共享和使用，提升联防联控效果。

2.异常账户、可疑交易等大数据风控模型：借助外部共享数据，进一步完善这些风控模型，持续提升检测效果。

3.警银联动：配合公安部门建立完善电信网络诈骗涉案资金即时查询、紧急止付、快速冻结、及时解冻和资金返还制度、程序和救济措施。

4.知识图谱：以全行用户（借记卡、信用卡、信贷）为客群，利用历史全量或一定时间范围内的转账、雇佣、IP、设备等20余种关系数据构建全量图谱，每日识别全量客户团伙欺诈风险。

5反欺诈系统：反欺诈系统主要进行实时欺诈交易检测和阻断。客户在APP或者网银提交交易请求，该请求将经过一系列数据字段补充，形成完整的交易报文，反欺诈系统实时取出交易报文并进行风险评估，将风险评估情况和对应控制措施返回给网银系统，网银系统进行实际控制。

案例
信用卡欺诈是传统金融行业的范畴，信用卡企债行为包括利用信用卡透支消费的特点，以非法占有为目的，经发卡银行催收后仍不归还透支款或者在大量透支后潜逃隐瞒身份、以逃避还款责任的行为。出现信用卡被欺诈使用的情况通常有几下几种：卡不在场：欺诈者通过盗取卡和人的相关信息（卡号、有效期、姓名）进行交易；卡被伪造：通过一定设备读取真实磁条卡的信息，并伪造信用卡；卡丢失或被盗：持卡人在挂失前被欺诈使用；身份信息被盗：欺诈分子通过盗取电话账单、水电费账单、银行对账单等信息，以他人名义申请信用卡；卡邮寄被盗：信用卡在邮寄过程中被盗。
在信用卡欺诈检测中，有多种算法可以使用，以下是一些常见算法：

①逻辑回归：逻辑回归是一个非常经典的分类算法，其思路非常简单：通过 Sigmoid 函数将线性回归得到的预测值映射到区间（0，1）上，根据映射值的大小和设定的阈值便可以进行分类。

②支持向量机（SVM）：SVM分类器的集合提供了很高的检测率。

③随机森林：随机森林具有最低的误报率。

④基于对抗学习的动态模型：这种方法使用博弈论对抗学习方法来模拟欺诈者的最佳策略，并先发制人地调整欺诈检测系统，提升其应对潜在威胁的能力。

⑤神经网络：神经网络可以学习可疑的模式以及检测类别和集群以使用这些模式进行欺诈检测。

具体案例例如：DF,CCF大数据竞赛案例
数据集：信用卡欺诈检测数据集 - DF,CCF大数据竞赛数据；数据集包含2013年9月由欧洲持卡人通过信用卡进行的交易，包括信用卡交易的金额、时间、金额等信息；
数据大小：284807行*31列
字段说明：共31个字段，其中V1-V28是经过PCA转换后的数据（数字变量），Time交易时间以秒为单位，Amount交易金额，Class是交易类型（在欺诈情况为1，否则为0）

二、客户细分

通过分析客户的行为、收入、信用等级等因素，将客户分为不同的群体，以便更好地理解他们的需求和行为，主要有以下几类算法。

①K-Means聚类算法：K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将客户划分为不同的群体。这种方法计算量比较小，适用于大数据。

②层次聚类法：层次聚类法也可以用于客户细分，但它更适用于小数据。

③基于人口特征和行为特征的相关变量分析：选取人口特征和行为特征的相关变量进行数据挖掘，得出个案的聚类结果和变量的聚类结果。

④机器学习算法：近几年，机器学习算法在银行的应用越来越广，分类、聚类、关联等都可能用到，也会用到神经网络、深度学习、图算法等。

其中聚类分析为主流的应用算法，具体案例见上文超链接。

三、风险建模

风险的识别和评估是投资银行关注的问题，为了规范不同的金融活动并为各种金融工具确定合适的价格，通过分析历史数据，预测贷款违约、欺诈等风险，帮助银行做出更好的决策。
风险管理中的数据分析算法主要包括以下几种：

①数据仓库建立：首先收集大数据，整合大数据，清洗大数据，建立一个合理的数据仓库。

②规则和模型建立：利用数据仓库建立规则和模型，用于风险管理，实现利益最大化，风险最小化。

③随机森林：设计能衡量属性值的相似度以及差异度的基本指标，然后在带有真实标签的记录对集合上，以这些基本指标为输入特征，通过生成单边随机森林来获得具有可解释性、高区分度和高覆盖率的规则，得到的规则即风险特征。

基于历史购买保险的客户数据，进行有监督的机器学习，搭建保险推荐模型，并出具应用策略，配合营销模型给业务部门推送营销方案。德勤法国进行的有关PD建模的案例研究发现，多项模型表现指标均表明，使用随机森林、梯度提升和堆叠法在构建PD模型中优于逻辑回归模型。在适当的条件下，在模型估计中采用机器学习方法很大可能会提高模型的准确性。不过，机器学习在提升模型准确性的同时，通常亦会令模型变得难以解释。
一个案例例如SAS风险管理工具，通过监管风险，资本规划，信用风险管理，风险监控等业务，建立风险意识，优化资本和流动性，满足监管要求。

项目数据：通过将历史损失数据与财务报表数据代入新标准计量法的公式，金融机构即可完成其操作风险最低资本需求的计算。

四、营销优化

营销优化即通过分析客户的购买历史、响应行为等，优化营销策略，提高营销效果，帮助银行更好地理解客户需求，预测市场趋势，制定并实施有效的营销策略。以下是一些在银行业营销优化中常用的数据分析算法：

①分类算法：如决策树、随机森林和支持向量机等，这些算法可以帮助银行对客户进行分群，从而针对不同类型的客户制定合适的营销策略。

②聚类算法：如K-means和层次聚类等，这些算法可以帮助银行对客户进行细分，识别出相似的客户群体，以便进行更精细化的营销。

③关联规则学习：关联规则学习如Apriori、FP-Growth等算法可以帮助银行发现客户购买行为之间的关联性，从而设计交叉销售和组合推荐等营销策略。

④回归分析算法：如线性回归、逻辑回归和支持向量回归等，这些算法可以帮助银行预测客户的购买意愿和购买力，从而调整产品定价和优惠策略。

⑤时间序列分析算法：如ARIMA和指数平滑等，这些算法可以帮助银行预测销售量和市场需求，以便更有效地管理库存和供应链。

⑥协同过滤算法：这种算法通过分析客户的历史行为和其他客户的行为模式，来预测目标客户可能感兴趣的产品或服务。

五、信用评分

信用评分即通过分析客户的信用历史、财务状况等，给客户打分，以决定是否授予贷款以及贷款的利率。主要有以下几类算法：

①逻辑回归：这是一种广泛应用于信用评分的二元分类算法。它通过分析客户的历史行为和其他相关属性，预测客户的违约概率。

②决策树和随机森林：这些算法可以用于处理缺失值，并且能够对客户进行分群，从而为不同类型的客户制定合适的信用评分策略。

③WOE编码：通过对原始变量进行WOE编码，可以帮助银行对不同类型的客户进行更精确的信用评分。

④SMOTE算法：这是一种解决类别不平衡问题的算法，在信用评分中有着广泛的应用。通过使用SMOTE算法，银行可以更准确地预测客户的违约风险。

⑤特征选择和建模分析：这个过程包括IV值、相关系数和显著性的筛选，以及使用逻辑回归算法解决二元分类问题（判定贷款申请人是否违约），最终计算出每个样本的信用评分。

六、客户流失预测

即通过分析客户的行为模式，预测哪些客户可能会流失，以便采取措施挽留他们。主要有以下
①逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种常用的分类算法，可以用于预测一个事件的发生概率，例如预测客户是否会流失。。这是一种广泛应用于信用评分和客户流失预测的二元分类算法。它通过分析客户的历史行为和其他相关属性，预测客户的流失概率。

②决策树和随机森林：这些算法可以处理缺失值，并且能够对客户进行分群，从而为不同类型的客户制定合适的挽留策略。

③支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。

④神经网络（Neural Networks）：神经网络是一种模仿人脑神经元工作的模型，可以用于模式识别、时间序列预测等。

⑤K-Means聚类算法：K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将客户划分为不同的群体。这种方法计算量比较小，适用于大数据。

⑥XGBoost算法：这是一种优化的决策树算法，被广泛应用在客户流失预测中。XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。

⑦Bagging算法：通过结合多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和稳定性，有效预测客户的流失情况。