银行地理数据分析是实现数据增值的重要手段

  银行地理数据分析是实现数据增值的重要手段,数据分析是指一整套技术、流程与应用工具,通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作,将样本数据的现实状态与理想状态进行比较,从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中,数据分析可帮助银行做出判断,以便采取适当行动。因此,数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据,最终使数据实现资产增值。

  数据分析的目的是通过透视海量表面看似杂乱无章的数据,进行数据统计、定量分析、解释与模型预测,并通过基于事实的管理,找出隐藏在数据背后的内在规律和风险意义,最终推动整体抉择。目前,数据分析在通讯业、零售业和制造业等行业中已经得到广泛运用,而不少银行也已经于近几年开始着手建立用于业务经营分析的数据集市和数据仓库。
  数据,作为银行重要战略资产,在实现完善管理后,实施有效的数据分析是使数据资产增值的最佳方式,也是唯一方式。

  数据分析工作流程
  一个基于风险导向的银行数据分析工作可以分为五个步骤进行,包括确定分析目标、基础数据收集、数据挖掘与分析、风险点跟踪、数据指标固化。其中,数据挖掘与分析是整个工作流程中的核心关节。

  确定分析目标。明确的分析目标是确保数据分析过程有效性的首要条件。执行分析的负责人需要明确具体的业务领域和相应的分析目标,并据此制订整体分析项目的进度计划、资源配置和结果评审等事项。
  基础数据收集。有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。分析负责人需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划,根据分析目标确定需要获取的具体数据字段和数据结构,将识别的需求转化为具体的要求。

  数据挖掘与分析。完成基础数据收集工作后,便可以展开相应的分析工作。目前主要可以应用的数据分析方式有:数据质量复核;异常特征分析;探索性挖掘分析等。
  风险点跟踪。在通过分析得出结果后,需要对结果所揭示的问题进行进一步跟踪调查。这同样也是将数据分析结果与客观事实情况进行结合的过程,通过将空洞的数字指标落实为实际的业务问题行为来进一步拓展数据的价值。
  数据指标固化。最后对已经确认存在风险的数据特征进行系统固化,通过在数据集市或数据仓库中设置监控阀值,由信息系统对业务数据进行持续的指标性监控,以确保在第一时间发现新增类似风险事件,或者更进一步,将数据分析的结果作为持续审计或非现场审计平台的审计指标。

  主要数据分析方法
  目前银行业数据分析比较典型的数据分析方法主要为:数据质量复核;异常特征分析;探索性数据挖掘。这三种数据分析方法对数据量和分析复杂度的要求也存在层级递进的关系。
  数据质量复核。复核分析即以通过重计算和核对的方法对银行数据进行二次校验,以确保数据的完整性和准确性。

银行地理数据分析是实现数据增值的重要手段


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