数据挖掘技术在银行监管工作中的应用

数据挖掘技术在银行监管工作中的应用

论文摘要

经济全球化导致行业的市场竞争日益激烈,信息时代的企业必须利用大量的数据中隐含的知识才能提升企业的核心竞争力,数据挖掘就是在这样的情况下兴起的用于决策支持的新技术。随着金融电子化、信息化的迅速发展,目前银行业金融机构的经营管理基本上都通过计算机系统进行,在经营过程中必然产生大量的数据信息,而作为银行监管部门就必须转变观念和监管手段,从大量繁杂的手工检查向有重点精确定位的电子化监管过渡,如何加快信息化和IT技术在现场检查中的应用已成为发展趋势和急需解决的问题。数据挖掘技术在银行监管领域的应用就是在这种大背景下被提出的。各大商业银行对数据库的使用,有效地提高了日常运营的工作效率和效益,大大降低了工作的差错率和人工成本,而数据的大集中也使电子化监管和数据挖掘技术在监管工作中的应用成为了可能。将数据挖掘技术应用于发现银行风险和漏洞,能为监管部门提供现场检查和非现场监管工作的有效依据,使监管部门更有效的利用有限的监管资源,提高监管工作效率,有效的进行精确打击。为此,本文从银行监管系统的现有监管模式入手,把数据挖掘技术同监管工作相结合,通过对商业银行的检查流程来对数据挖掘的应用进行研究。重点从现阶段银行监管工作中电子化监管、应用数据挖掘技术发现风险、重点打击的应用来说明数据挖掘的应用过程。本文旨在通过对数据挖掘技术的研究分析,探索怎样运用数据挖掘对银行信息定位风险和问题具有决策支持的结论,更重要的意义在于为数据挖掘技术的应用提供思路。

论文目录

  • 内容提要
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 论文的目的与意义
  • 1.3 国内外技术研究现状和发展趋势
  • 1.4 论文的研究方法及创新点
  • 1.4.1 论文的研究方法
  • 1.4.2 论文的创新点
  • 1.5 论文的研究内容
  • 第二章 数据挖掘理论综述
  • 2.1 数据挖掘的定义
  • 2.2 数据挖掘的功能
  • 2.2.1 描述型数据挖掘
  • 2.2.2 预言型数据挖掘
  • 2.3 数据挖掘的应用
  • 2.4 数据挖掘的发展方向
  • 2.5 数据挖掘模型和算法
  • 2.5.1 线性回归
  • 2.5.2 逻辑回归
  • 2.5.3 神经网络
  • 2.5.4 遗传算法
  • 2.5.5 决策树
  • 第三章 数据库理论与应用
  • 3.1 服务器管理
  • 3.1.1 创建服务器组
  • 3.1.2 服务器注册
  • 3.1.3 服务器启动、暂停和停止
  • 3.1.4 服务器连接与断开
  • 3.1.5 服务器配置选项设置
  • 3.2 数据库管理
  • 3.2.1 数据库的存储结构
  • 3.2.1.1 数据库文件
  • 3.2.1.2 数据库文件组
  • 3.2.2 创建、修改和删除数据库
  • 3.2.2.1 创建数据库
  • 3.2.2.2 修改数据库
  • 3.2.2.3 删除数据库
  • 3.2.3 数据库备份
  • 3.2.3.1 备份概述
  • 3.2.3.2 创建备份设备
  • 3.2.3.3 备份的执行
  • 3.2.4 恢复数据库
  • 3.2.4.1 恢复概述
  • 3.2.4.2 恢复数据库
  • 3.2.5 数据库的维护
  • 3.2.6 数据库的分离与附加
  • 3.3 数据库对象的操作
  • 3.3.1 数据类型
  • 3.3.1.1 系统数据类型
  • 3.3.2 表操作
  • 3.3.2.1 创建表
  • 3.3.2.2 增加、删除和修改字段
  • 3.3.2.3 创建、删除和修改约束
  • 3.3.2.4 删除表
  • 3.3.3 视图操作
  • 3.3.3.1 创建视图
  • 3.3.3.2 修改和重命名视图
  • 3.3.4 索引操作
  • 3.3.4.1 创建索引
  • 3.3.5 存储过程
  • 3.3.5.1 创建存储过程
  • 3.3.5.2 执行存储过程
  • 3.3.5.3 查看和修改存储过程
  • 3.3.5.4 重命名和删除存储过程
  • 3.3.6 触发器
  • 3.3.6.1 创建触发器
  • 3.3.6.2 触发器的应用
  • 3.3.7 关系图
  • 3.4 SQL SERVER 数据转换服务(DTS)
  • 3.4.1 DTS 概述
  • 3.4.2 DTS 导入/导出向导
  • 3.4.3 使用DTS 向导将文本文件导入SQL Server 数据库
  • 3.4.4 使用DTS 设计器
  • 第四章 数据挖掘技术在银行监管工作中的应用
  • 4.1 目前银行监管部门开展计算机审计的主要做法
  • 4.1.1 商业银行计算机检查模式
  • 4.1.2 商业银行风险监管模型体系
  • 4.1.3 “33M”计算机辅助审计方法
  • 4.2 运用计算机、数据挖掘技术进行现场检查的具体工作
  • 4.2.1 基本流程
  • 4.2.2 初步成效
  • 4.3 监管部门推行计算机辅助检查的启示
  • 4.4 推行计算机辅助检查的几点建议
  • 总结
  • 参考文献
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 致谢
  • 导师及作者简介
  • 相关论文文献

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