一、引言
在當今數字化時代，金融行業面臨著日益復雜的風險環境。大數據挖掘技術的出現為金融風控帶來了新的思路和方法。它能夠處理海量、多樣的數據，從中提取有價值的信息，以提升金融風險控制的能力。
二、大數據挖掘技術概述
大數據挖掘技術是從大量數據中自動發現模式、關聯和知識的過程。它涵蓋了多種算法和工具，如分類算法（例如決策樹、樸素貝葉斯分類器等）、聚類算法（如K – 均值聚類）等。這些算法可以對金融數據進行深入分析。金融數據具有多源性，包括客戶的基本信息、交易記錄、信用歷史等。大數據挖掘技術能夠整合這些分散的數據，為金融風控奠定基礎。
三、大數據挖掘技術在金融風控中的應用
- 信用風險評估
- 傳統的信用風險評估往往依賴于有限的指標，如客戶的收入、資產等。而大數據挖掘技術可以綜合更多的因素。例如，通過分析客戶的社交網絡數據，判斷其社交關系的穩定性和可靠性。如果一個客戶的社交網絡中多數成員具有良好的信用記錄，那么該客戶違約的可能性相對較低。
- 利用交易記錄進行行為分析。如客戶的消費習慣、消費頻率、消費金額的分布等。如果客戶突然出現異常的高額消費或者頻繁在高風險商戶進行交易，這可能預示著信用風險的增加。
- 市場風險預警
- 金融市場數據瞬息萬變，大數據挖掘技術可以對市場數據進行實時監測。例如，對股票市場的海量交易數據進行挖掘，分析股價波動的模式。通過對歷史數據和實時數據的綜合分析，構建市場風險預警模型。
- 對于匯率波動，大數據挖掘可以考慮全球經濟數據、各國政策數據以及國際貿易數據等多方面因素。當發現匯率相關的多種數據出現異常變化時，及時發出市場風險預警，以便金融機構調整投資組合或風險敞口。
- 操作風險防范
- 在金融機構內部，大數據挖掘技術可以對員工的操作行為進行分析。通過記錄員工的操作流程、操作時間、操作權限的使用等數據，識別出異常操作模式。例如，某個員工在非工作時間頻繁訪問核心業務系統，或者進行超出其權限范圍的操作，這可能存在操作風險，如內部欺詐等。
- 對金融機構的IT系統日志數據進行挖掘，及時發現系統故障隱患。如分析服務器的響應時間、網絡流量的異常變化等，在系統故障發生之前進行預警，從而降低操作風險帶來的損失。
四、萬達寶LAIDFU(來福)在金融風控中的作用
萬達寶LAIDFU(來福)是一款在金融風控領域有一定作用的工具。它具有自身獨特的功能體系。它可以對金融數據進行有效的整理和初步分析。例如，在數據預處理階段，它能夠快速地對大量的原始金融數據進行清洗，去除無效數據和重復數據。同時，它提供了一些基本的數據分析功能，如簡單的統計分析，幫助金融機構初步了解數據的基本特征。