【作者】顾黄亮，金融企业云计算专家，畅销书《DevOps权威指南》和《技术赋能数字化转型的基石》作者，江苏银行业和保险业金融科技专家委员会候选专家、工信部企业数字化转型IOMM委员会特聘专家、中国信通院可信云标准特聘专家、中国信通院低代码/无代码推进中心特聘专家，多个技术峰会演讲嘉宾，拥有丰富的企业级DevOps实战经验，专注企业IT数字化的转型和落地，致力于企业智慧运维体系的打造。
一、数据挖掘在金融行业中的运用
数据挖掘在金融场景中主要运用在业务域，如风险管理、市场分析以及信贷评估，在内部管理方面也逐步在加大成本，旨在提升工作效率，降低人员成本。
风险管理方面，金融行业面临着各种风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。数据挖掘可以帮助金融机构识别潜在风险因素，并提供相应的预警机制。例如，通过挖掘大量历史数据，机器学习算法可以建立风险模型，预测客户的违约概率，从而帮助金融机构在放贷决策中降低信用风险。此外，数据挖掘还可以帮助金融机构监测市场波动和异常情况，及时调整投资组合以应对市场风险。
市场分析方面，金融市场的波动性使得精确预测市场趋势变得十分困难。然而，通过数据挖掘，金融机构可以利用历史市场数据和其他相关数据源来发现潜在的市场模式和趋势。例如，机器学习算法可以分析大量历史交易数据，并提供股票价格的未来走势预测。这些预测结果可以帮助投资者制定更明智的投资策略，并增加投资回报。
信贷评估方面，金融机构需要进行有效的信贷评估来降低坏账率并保护自身利益。数据挖掘可以分析客户的个人和经济信息，快速准确地评估其信用风险。通过建立预测模型，机器学习算法可以预测借款人是否会按时还款，并根据借款人的信用风险等级制定相应的贷款条件。这有助于金融机构更好地控制信贷风险，并提供更合适的贷款产品。
二、数据挖掘在应用中遇到的瓶颈
尽管数据挖掘在金融行业的应用有诸多优势，但也存在一些挑战和限制。首先，隐私和安全问题是金融行业面临的重要考量因素，金融机构需要确保客户的敏感信息得到妥善保护，以防止数据泄露和滥用。其次，数据质量和可靠性对于数据挖掘的成功应用至关重要，金融数据可能存在错误、缺失或不一致的情况，这可能影响数据处理的准确性和可信度。此外，数据挖掘的解释性也是一个重要的问题。金融机构需要能够解释算法的结果和推荐，并确保符合监管和合规要求。
三、基于大模型的金融数据挖掘研究
四、基于大模型的数据挖掘的优势
（1）实现多类型的数据处理能力
大模型可以处理多种类型和格式的数据，包括文本、图像、音频、视频等，其能力远超传统大数据技术。对于以文本和图像为主要数据类型的业务数据，与传统大数据技术相比，大模型不需要进行繁琐的人工预处理和规律挖掘。它是基于深度神经网络的预训练模型，在海量数据上进行训练学习，从而提高机器的理解和生成能力，提高模型的通用性和泛化性。此外，大模型带有多模态学习能力，能够对不同类型的数据进行融合处理，还可以利用迁移学习和元学习技术对不同领域和任务的数据进行适应和优化，实现跨模态的知识表示和跨领域的应用。通过这些优势，大模型可以在如批处理、卸数等各种下游任务中发挥强大的作用，大大提高了数据挖掘的先进性、高效性和适应性。
（2）较低的使用门槛
大模型具备实现多任务和跨领域学习、推理的能力，可应用于自然语言理解、内容生成、对话等多个领域，进而提高数据的可读性和可用性。大模型的使用门槛低，只需简单的提示词技巧即可通过对话方式使用模型挖掘数据并预测结果，无需使用者具备较高的计算机应用水平。相比之下，传统的大数据技术需要使用者具备更高的计算机应用水平和专业素质，这也是当前金融机构面临数据挖掘诸多痛点和瓶颈的原因之一。
（3）小样本训练效果显著
五、基于大模型的金融机构数据挖掘应用研究
金融机构的客户评价模型通常是一个多维度、综合性的体系，旨在全面评估客户的价值、风险和满意度等方面，以便金融机构更好地为客户提供服务、管理风险并制定营销策略。客户的价值评估是客户评价模型中的核心，主要有以下几个方面，如客户的财务贡献度、客户的忠诚度和稳定性、客户的潜在价值以及客户的推荐价值。
财务贡献度主要由交易金额、手续费和佣金收入、利润贡献等指标构成；客户的忠诚度和稳定性主要由客户生命周期、产品使用广度、重复购买率等指标构成；客户的潜在价值主要考虑客户的职业发展、收入增长趋势、家庭状况变化等因素，预测客户未来对金融机构产品和服务的需求增长潜力；客户的推荐价值主要评估客户向他人推荐金融机构产品和服务的可能性和影响力。
客户评价在金融机构中一直是一个复杂而重要的问题，如何科学公正地评价客户一直是金融从业者所面临的难题。在进行客户评价时，需要综合考虑多个因素，如客户的财务贡献度、客户的忠诚度和稳定性、客户的潜在价值以及客户的推荐价值。同时，还需要确保评价过程的公正性和透明度等。大模型能够基于金融机构现有的客户评价体系，结合客户的个性化特征，帮助金融机构构建一个符合客户管理需求的人员评价模型，此外，大模型还可以根据客户的实际情况和最新动态，提供相应的建议来优化模型，以确保客户评价模型的科学公正性和时效性。
目前，很多中小金融机构由于数据人才或技术深度的不够，在客户评价方面面临诸多挑战，如评价导向偏差、评价内容狭窄、评价标准趋同等问题，大模型的运用可以对现有数据挖掘体系进行补充，对客户活动的过程性材料进行输入，并结合第三方数据，生成客户评价模型。此外，金融机构还可以根据实际情况对客户评价模型进行微调，动态调整评价标准和权重，以更好地适应客户管理的需求。
在实际的应用中，通常有几个阶段，数据收集和整合阶段、大模型训练阶段、客户价值评估阶段、客户风险评估阶段。
（1）数据收集和整合阶段
首先，需要收集客户的基本信息，包括年龄、性别、职业、收入等。交易数据，如存款、贷款、信用卡消费、投资理财等交易记录。客户与金融机构的交互数据，包括线上渠道的登录次数、页面停留时间、功能使用频率，以及线下网点的到访次数、与客户经理的沟通记录等。
外部数据，如信用评级机构的信用评分、社交媒体上与金融相关的话题参与度等。
（2）大模型训练阶段
金融机构在选择大模型方面，可以选择工业级金融大模型，也可以选择开源大模型进行自建，在数据收集和整合完成后，利用深度学习算法对收集到的大量数据进行训练，通过多层神经网络的结构，自动学习数据中的特征和模式，建立客户评价模型。
模型可以同时处理结构化数据（如交易金额、年龄等）和非结构化数据（如交互记录文本、社交媒体内容等），提取有价值的信息。
（3）客户价值评估阶段
大模型分析客户的交易数据和资产状况，评估客户的财务贡献度。例如，计算客户在一定时间内为金融机构带来的手续费收入、利息收入等。考虑客户的忠诚度和稳定性，通过分析客户与金融机构的业务关系时长、产品使用广度（是否同时使用多种金融机构产品）以及重复购买率等指标，确定客户的忠诚度得分。预测客户的潜在价值，结合客户的职业发展前景、收入增长趋势等因素，评估客户未来可能为金融机构带来的业务增长潜力。
（4）客户风险评估阶段
基于信用评分和历史还款记录等数据，大模型评估客户的信用风险。预测客户在未来出现违约的可能性，并根据风险程度进行分类。分析客户的投资组合和风险偏好，评估客户在市场波动下的风险承受能力。对于投资风险较高的客户，金融机构可以提供更加个性化的风险管理建议。考虑操作风险，通过分析客户的交易行为和安全意识，评估客户账户面临欺诈等操作风险的可能性。
（5）实际应用阶段
根据客户评价结果，金融机构能够针对不同类型的客户制定个性化的营销方案。例如，对于高价值且风险较低的客户，推荐高端理财产品和专属金融服务；对于潜在高价值客户，通过优惠活动和个性化推荐，引导他们增加与金融机构的业务往来。
六、大模型赋能数据挖掘在用户画像中的应用
通常情况下，由于金融行业合规的特性，在实际的数据挖掘过程中，通过用户的行为数据，对用户的信用指标进行相关的数据供给，还需要对用户的敏感信息进行保护和甄别。用户数据来自于用户的轨迹，也来自于其它第三方渠道和机构，在实际挖掘中，很难真实的、动态的反映用户的特征和需求，因此需要通过基于大规模数据和深度学习的人工智能模型，来提升用户行为数据的收集和分析。大模型可以利用大规模的数据，通过复杂的算法，学习和挖掘用户的深层次的特征和需求，提高用户画像的质量和覆盖度。
在用户画像的场景中，大模型可以根据金融行业用户的特性，帮助数据挖掘体系在现有的技术基础之上，发现用户数据中属于金融标签的复杂规律，从而提高挖掘结果的质量，更好的理解用户的行为和金融偏好。大模型和数据挖掘的数据过程如图1所示。
图1
七、结语
大模型在金融机构数据挖掘的实际应用中仍然存在一些挑战和难点。其中，存量数据的错误和遗漏数据可能导致大模型分析出现偏差。在应用大模型技术时，还需要更全面地收集客户各方面信息资料，而不仅仅限于业务范围，通过第三方渠道对数据进行补充。此外，个人隐私保护和数据安全问题也需要得到足够重视。因此，在应用大模型技术时需要注重算法的可解释性、数据隐私保护和安全性，并采取适当的技术手段予以解决。
点击文末阅读原文，可以到社区原文下留言交流
觉得本文有用，请转发、点赞或点击“在看”，让更多同行看到
资料/文章推荐：
欢迎关注社区 “AI”技术主题 ，将会不断更新优质资料、文章。地址：https://www.talkwithtrend.com/Topic/116059
*本公众号所发布内容仅代表作者观点，不代表社区立场；封面图片由版权图库授权使用
