數據挖掘(英語：Data mining)，又譯爲資料探勘、數據採礦。它是數據庫知識發現(英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中透過算法搜尋隱藏於其中資訊的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並透過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
摘要：闡述對數據挖掘與分析技術的基本認識，探討數據挖掘與分析技術在代理金融業務發展中的應用價值，分析數據挖掘與分析技術在代理金融業務發展中的業務優化、客戶及營銷以及渠道和運營等實例中的應用。
關鍵詞：數據挖掘與分析技術 發展 應用 代理金融業務
大數據時代的到來，使我國的大部分領域實現了一系列的變革，資訊化、網絡化與人們的生產、生活聯繫更爲密切。一項調查研究表明，世界資訊存儲量增長的速度明顯優於經濟增長速度，可見數據存儲與處理能力之強大。然而，伴隨着資訊量的增多，也會出現一些資訊安全與處理問題，我們必須對這些問題進行科學分析。數據挖掘與分析技術正是在這種環境下應運而生，具有鮮明的優越性。本文將着重對數據挖掘與分析技術在代理金融業務中的應用進行深入分析，探究數據挖掘、分析的重要作用，爲我國的代理金融業務發展提供參考與借鑑。
一、對數據挖掘與分析技術的基本認識
所謂數據挖掘與分析技術，就是將人們對數據低層次的簡單查詢應用進行充分的改進，使其能夠在數據倉庫中實現對數據的挖掘與分析，進而爲決策提供必要的參考依據。這是一種較高層次的數據應用，它能夠對數據進行深入的分析。其在商業活動中的應用尤爲普遍。隨着近年來網絡資訊技術的不斷髮展，數據挖掘與分析技術也不再是簡單地爲研究服務，更多地傾向於收集具有價值的資訊以供商業決策作爲參考依據。然而，資訊化的發展也使我國的各大企業面臨着一個同樣的`難題，那就是在資訊量不斷增多的情況下，想要從中獲取有用的資訊是有一定難度的，尤其是對於商業企業來說，要想得到一些與商業運作、競爭力提升的有價值的資訊就更是難上加難。而數據挖掘與分析技術能夠有效解決這一問題，它能夠根據企業的業務目標，有針對性地對所需的商業數據進行有效的探索，並從中找尋到已知或未知的商業規律，爲企業的科學決策提供可靠的參考，目前在各大行業中均有所應用。
二、數據挖掘與分析技術在代理金融業務發展中的應用價值
(1)實現了代理金融業務的資訊化建設
隨着我國社會主義現代化建設的不斷髮展，我國的計算機資訊技術得到了前所未有的提升，開始迎來一個大數據時代。當前，大數據在各行各業中得到了廣泛的應用，爲人們的生產、生活提供了極大的便利。代理金融業務作爲近年來興起的一種新型業務，既面臨着激烈的社會競爭，又迎來了一個新的發展機遇。目前我國的計算機通信系統已實現了逐步完善，一些主機、服務器對數據的處理能力也得到了不斷的加強，爲金融企業實現數據集中管理奠定了必不可少的基礎。以中國郵政爲例，目前，大數據時代的到來使郵政金融環境與客戶都發生了一些變化，消費者的選擇範圍越來越大，郵政金融的發展面臨着巨大的挑戰。針對這個問題，郵政金融對數據分析進行改革，分別採用系統工具、組織與流程改進以及人員技能提高等方式，實現郵政金融數據的資訊化建設。近幾年，湖北郵政全面發展了代理金融數據分析服務，實現了專業數據服務與分析模型系統的結合，達到了良好的發展效果。他們主要致力於數據分析服務，提供查詢、多維分析、流程管理等多種功能，使各個業務部門的需求能夠得到充分的滿足。在這個過程中與保險公司實現了有效的合作，使業務得到了平衡發展。另外，湖北郵政的售後業務也實現了資訊化建設，與電子銀行、保險等業務實現了深度合作、資訊共享，各個網點的建立爲客戶提供了個性化的全面服務，保障了資訊的共享與流通，使數據分析的價值真正得以體現。
(2)提高對代理金融業務的管理效率
在大數據發展背景下，代理金融業務的發展具有了更多的可能性。數據挖掘與分析技術在許多業務場景中都能夠得到充分的應用。隨着我國金融企業的不斷髮展，代理金融業務的數量越來越多，數據的類型也呈現出豐富性與多樣性，主要包括文字、視頻以及圖像等形式，數據的處理功能更加強大，相應地，金融企業的數據應用也體現在更多方面。對代理金融業務的數據挖掘與分析還能夠有效降低企業執行的成本，提升管理與業務執行的效率。在以往，基層員工的管理是比較分散的，而數據挖掘、分析技術的應用能夠對這些員工進行集中化的精細管理，使金融企業的管理機制更爲高效。除此之外，還能夠實現客戶分析與營銷、代理金融爲客戶提供個人金融服務。湖北郵政市場競爭較爲激烈，要想在激烈的社會競爭中立於不敗之地，就必須對自己進行合理的市場定位，爲客戶提供特色化服務。當前的湖北郵政建立了多個網點，並實現了新的轉型，由被動變主動，根據客戶資訊，主動去訪問客戶、刺激客戶的需求，並在後期加強聯絡與跟進，爲客戶建立起一份完善的檔案，取得了卓有成效的進步。因此，必須抓住這個優勢，對湖北郵政進行不斷地優化，對於效率低的郵政分點進行改革，在降低運營成本的基礎上，提高整體服務質量。
三、數據挖掘在代理金融業務發展中的應用實例分析
(1)業務優化
隨着企業結構化數據、視頻、圖像的豐富以及處理能力的增強，企業在經營管理中的數據應用規模顯著加大。基於全面需求則需要明確企業執行細節，降低企業執行成本，實現企業的精細化管理;在不斷提高管理有效性基礎上，人員的精細化管理也具有一定可行性。基於使用需求則需要進一步加大關於週期性指標的分析和應用，從而實現良好的客戶營銷和監控，實現數據的分析常態化，促進分析、應用、評估以及改進的良好循環。目前在金融業務中競爭也逐漸強化，福建郵政則基於市場定位及客戶服務，在大數據價值鏈導向下，不斷強化客戶來源，在效益基礎上提高客戶利潤率，降低運營成本，從而顯著提高客戶服務水平。
(2)客戶及營銷
代理金融主要是個人金融產品服務，客戶分析在金融業務設定中具有重要作用。在對金融產品發展現狀、客戶特點等相關數據分析的基礎上，構建以客戶爲中心的金融產品服務，以能夠滿足用戶需求，提高客戶黏性。基於客戶交易行爲分析，可以將每一個客戶均貼上屬性標籤，其中包括活動範圍及興趣愛好等。同時依照客戶POS交易行爲還能夠分析客戶的衍生屬性，例如，透過加油站消費情況可以判定客戶是否有車等，在掌握客戶這些情況的時候，可以爲之後業務營銷提供良好基礎。在掌握客戶情況之後，也要思考到產品的基本特徵，思考應該爲客戶提供怎樣的服務，綜合考慮這些因素從而鎖定產品忠實羣體，並透過其他業務擴大客戶羣體。例如，針對商貿類客戶，主要推行網銀和網易通產品;對於中老年家庭往來客戶，可以推行自助渠道轉賬等產品;對於家庭資金往來的年輕客戶，則可以推行網銀和手機銀行等產品。在針對性業務營銷模式下，不但會減少匯款客戶流失，同時還能夠促進其他業務的營銷，提高收入，也進一步擴大客戶的服務範圍。
(3)渠道和運營
福建金融市場發展比較成熟，具備良好的用卡環境和自主金融設備。其中福建郵政銀行在ATM機上投入大量精力建設，目前幾乎已經全面覆蓋福建地區，並且規模還在不斷擴大。但是目前的投放還是不能夠滿足精細化管理需求，例如，在離行XTM批量布放中，佈局規劃存在不合理，選址存在不科學問題，導致部分ATM機沒有發揮有效作用，有些地區則交易量大，嚴重影響服務質量。在發現這一情況之後，需要對ATM使用效率進行全面分析，科學布控，以有效提高執行管理質量。同時在福建地區ATM基數比較大的基礎上，如何實現後期科學規範，也就成爲關注重點，也必須藉助於實際數據分析解決這一問題。在實現ATM效益模型建立和運營分析後，重點實現ATM運營效率的全面監控。透過具體的數據分析，對於使用效率低的ATM機實施優化，其中包括整改、遷移或者撤銷等;對於使用效率高的ATM機地區，則加大投放，以此提高其服務質量，降低執行成本。另外借助於加鈔模型，還能夠進一步優化加鈔線路和加鈔頻次，實現加鈔成本、質量和服務質量的良好協調，從而提高服務質量。在投放分析數據上可以爲投放決策和規劃提供良好的參考數據，實現投放規模分析、投放構成分析以及選址三個方面的良好結合，爲ATM機投放優化提供重要的參考資料。福建郵政局透過這一數據分析，目前已經對大部分地區ATM機投放實施良好調整和優化，顯著提高了其產品服務質量。
綜上所述，市場經濟條件下，我國的代理金融業務得到了充分的發展，根據我國代理金融業務的發展現狀，我們必須充分抓住當前的發展實際，使數據挖掘、分析技術與代理金融業務能夠結合起來，得到充分的發展，爲我國的社會主義現代化建設做出貢獻。
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