数据挖掘在农村商业银行信贷管理中的应用探讨

数据挖掘在农村商业银行信贷管理中的应用探讨

【摘要】在农村商业银行信贷管理中应用数据挖掘技术能够有效的降低信贷的风险，降低成本，从而提高商业银行的效益。数据挖掘技术在处理商业信息的过程中有着重大的商业价值，主要通过从大量的业务数据中进行信息抽取和分析以及转换，从而对商业决策起到一定的辅助作用。本文对数据挖掘技术在农村商业银行信贷管理中的应用进行分析和探讨。

【关键词】

农村；数据挖掘；商业银行；应用

农村商业银行的信贷风险是银行在开展业务的过程中面临的最传统和最大的金融风险，与农村商业银行系统的正常运转和自身经营效益的提高有着密切的关系。所以，加强对农村商业银行信贷风险的管理对于促进农村商业银行的经济效益有着重要的意义。随着商业银行改革的深入，利率市场化的渐行渐近，我国的商业银行逐渐向精细化方向发展已经成为了一种必然趋势。为此要想避免商业银行出现这种经营分先，需要探索新的出路。其中数据挖掘在农村商业银行的信贷管理中应用有着重要的价值，能够降低银行经营的风险，降低成本，从而提高商业银行的效益。

1数据挖掘技术

数据挖掘技术主要是通过采用一定的算法和程序，从以往的银行储存的大量数据中提取出有价值的隐含的信息，通过提取出的隐含的信息，能够去指导实践和深入的认识事物的基本规律，达到防范信贷风险和提高银行效益的目标。数据挖掘技术主要有以下几方面的特征：

（1）隐含性。只有通过一定的算法和程序才能将隐含在大量的数据中有价值的数据提取出来，应用到实践中。

（2）价值性。挖掘出的数据对于指导实践活动和认识客观事物的基本规律有着重要的作用，从而体现出其价值性。

（3）科学性。在数据挖掘的过程中采用的是科学的统计方法，体现了其结论的科学性。

2数据挖掘技术的意义和商业价值

2.1数据挖掘技术的意义

数据挖掘就好比采矿的过程，需要从大量的没有价值的数据中提取出有价值的数据。原始数据可以是多种形式的，而发现知识的方法也可以是多种多样的，

数学的或者非数学的方法；演绎的或者归纳的方法。最终发现的知识可以由多种用途，比如信息管理，决策支持和数据维护等等。因此数据挖掘属于交叉学科，不再仅仅是简单的数据查询，而是逐渐的上升为从数据中挖掘知识，提供决策支持。

数据额挖掘的过程一般有以下几个步骤：（1）数据收集。数据收集是进行数据挖掘的前提，数据的来源可以从数据库中提取，也可以通过现有的事物处理系统获取。（2）整理数据。对数据进行整理，能够为下一步的数据挖掘提供便利。（3）数据挖掘。采用一些先进的数据挖掘方法和手段对数据进行分析。（4）数据挖掘结果的评估。数据挖掘结果评估能够将其中的一些没有价值的数据筛选出。（5）分析决策。数据挖掘最终的目的是为了辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果结合实际情况很快的做出决策，从而降低了风险，提高银行的效益。

2.2数据挖掘技术的商业价值

数据挖掘技术的商业价值在于能够很好的辅助商业决策，为决策者提供有价值的商业信息，从而提高商业银行的效益。在企业发展的过程中储存着大量的信息，但是真正有价值的数据很少，从大量的数据信息中挖掘出有价值的信息，有利于商业决策和商业运作，提高竞争力和经营效益。为此，数据挖掘技术在商业银行决策中有着重要的作用。

3数据挖掘在农村商业银行信贷管理中的应用分析

3.1采用数据挖掘技术对银行的信贷客户进行管理

客户资源是商业银行重要的商业资源，重视商业银行与客户之间的关系的建立、维护和稳定，能够建立大批长期稳定的客户资源，为商业银行的发展产生重要的影响。为此建立CRM管理系统，使银行了解客户的需求，为客户提供个性化的金融服务，从而稳定客户资源。

CRM客户管理系统，是建立在客户信息、业务信息以及数据仓库的基础上，以实时的客户信息为准开展金融服务，从而对客户资源进行有效的细化，提供差别服务，实现保留现有的客户和挖掘潜在客户资源的目的，最终提高银行的效益。

目前我国的农村商业银行的信贷管理比较简单落后，并没有建立完善的客户信用评级体系，对客户借贷时的资信情况和还款能力大多依靠主管经验，或者是依托关系人，没有具体的评价标准，客户评级结果不标准，致使农村商业信贷业务开展有一定的阻碍。

3.2应用数据挖掘技术进行风险预测和控制

目前我国的农村商业银行的信贷管理中存在的风险包括：第一，信贷客户的选择缺乏科学有效的信贷投放政策，对银行自身的信贷投放增加了风险；第二，农村商业银行对客户借款申请的审批程序不严格，而且操作不规范，出现了徇私

舞弊和假公济私的现象，扩大了银行经营的风险。

金融行业属于一个高投入和高回报的行业，但同时也伴随着高风险。只有有效的控制了风险，才能降低企业的经营成本，进而经济效益。其中数据挖掘技术在商业银行的应用中发挥着重要的作用，为了保证最大的利润和最小的风险，在进行决策的过程中需要对账户进行科学的分析和归类，然后及时的发现问题和化解风险。

3.3采用数据挖掘技术进行信用评估和信用决策

建立银行对企业和个人客户的信用评级系统，不仅仅能够防范金融风险，而且能够满足银行市场开拓的需要。科学全面的信用评级需要建立在各行各业大量信息的基础数据之上的，伴随金融领域、企业和政府之间逐渐建立起的统一数据平台，基础数据将会实现逐渐的融合，从而为建立银行业的信用评级系统打下坚实的基础。

对企业信用的评价不能只是建立在对财务报表的分析上面，而且需要对企业的未来资金流向进行预测和分析，需要综合的考虑企业的偿债能力、企业的竞争环境和优势等等。

对个人信用的评价需要按照信贷的基本原则和程序进行。比如需要对个人的信誉进行详细调查；担保合同，审查实现抵押权和质押权的可行性；严格的审查，“三查”和“二分”等。

4总结

随着农村商业银行信贷风险管理中暴露的弊端，潜在风险的累积，运用数据挖掘技术有效的辅助信贷管理决策，降低信贷风险，提高银行的综合经济效益势在必行。

参考文献：

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[2]马文明.我国商业银行信贷管理存在的问题与对策[J].西部经济管理论坛，2012，17（3）：5758

[3]周华.改进农村商业银行信贷管理的思考[J].现代商业，2012，19（3）：5758