大数据在各个领城都是非常热门的话题，数据挖掘技术能在大量的数据中针对性提取出有价值的信息。若从银行这个行业的角度来看数据挖掘技术的话，你有什么想法?

　　[思维导图]

　　[答题要点]

　　(1)能够从大数据在当下非常火热及数据挖掘技术处理庞大的信息量有其优势和作用，是否能将该技术应用于银行业?

　　(2)数据挖掘技术能在大量的数据中针对性提取出有价值的信息，能够联想到银行的相关数据可以利用数据挖掘来处理。

　　(3)能够给出数据挖掘技术针对银行行业的应用方向。比如，分析客户行为并为客户提供针对性服务.增强风险防控能力、优化银行运营流程、对客户信用进行评估等应用方向。

　　[参考解析]

　　数据挖掘技术能在大量的数据中针对性提取出有价值的信息，正好在银行系统有庞大的数据，可以将该技术用来处理银行系统的各种数据，寻找和分析出我们感兴趣的信息。数据挖掘技术主要应用于以下方向。

　　1.分析客户行为并为客户提供针对性服务银行通过分析客户的构成和不同类型客户的表现情况，例如通过客户的年龄、职业、收入等自身属性信息，以及客户存款、理财以及资金流动情况等行为信息，通过.聚类技术对其优质客户进行分组，理解其优质客户的构成，然后通过数据挖掘技术分析,得到客户的趋势和偏好，进而为客户提供个性化的服务，提高客户满意度和忠.诚度。

　　2.增强风险防控能力

　　风险管理是数据挖掘技术在银行业的重要应用领域之--。银行通过对已有客户的信息数据进行挖掘和分析,建立信用评级模型，用于评估贷款申请人的潜在风险;根.据客户的历史交易记录，建立交易欺诈模型并用于评价客户交易行为，在客户的交易出现异常偏差时能够及时发现及干预;银行可以针对不同的交易行为，建立交易关联网络，对资金在网络中不同节点之间的流动模式进行分析，预防和发现各类洗钱和金融犯罪行为等。

　　3.优化银行运营流程

　　数据挖掘可以帮助银行优化运营流程，提高效率和质量。例如，银行可以通过对历史数据的挖掘和分析，发现业务运营中的“瓶颈”和问题，并采取相应的措施进行改进和优化。

　　4.对客户信用进行评估

　　银行可以通过对客户的历史交易数据和个人信息的挖掘，建立信用评估模型，预测客户的信用风险。这可以帮助银行在贷款审批和信用卡发放等环节中更加准确地评估客户的信用状况，从而做出更加合理的信贷决策。