一、引言
在当今数字化时代，金融行业面临着日益复杂的风险环境。大数据挖掘技术的出现为金融风控带来了新的思路和方法。它能够处理海量、多样的数据，从中提取有价值的信息，以提升金融风险控制的能力。
二、大数据挖掘技术概述
大数据挖掘技术是从大量数据中自动发现模式、关联和知识的过程。它涵盖了多种算法和工具，如分类算法（例如决策树、朴素贝叶斯分类器等）、聚类算法（如K – 均值聚类）等。这些算法可以对金融数据进行深入分析。金融数据具有多源性，包括客户的基本信息、交易记录、信用历史等。大数据挖掘技术能够整合这些分散的数据，为金融风控奠定基础。
三、大数据挖掘技术在金融风控中的应用
- 信用风险评估
- 传统的信用风险评估往往依赖于有限的指标，如客户的收入、资产等。而大数据挖掘技术可以综合更多的因素。例如，通过分析客户的社交网络数据，判断其社交关系的稳定性和可靠性。如果一个客户的社交网络中多数成员具有良好的信用记录，那么该客户违约的可能性相对较低。
- 利用交易记录进行行为分析。如客户的消费习惯、消费频率、消费金额的分布等。如果客户突然出现异常的高额消费或者频繁在高风险商户进行交易，这可能预示着信用风险的增加。
- 市场风险预警
- 金融市场数据瞬息万变，大数据挖掘技术可以对市场数据进行实时监测。例如，对股票市场的海量交易数据进行挖掘，分析股价波动的模式。通过对历史数据和实时数据的综合分析，构建市场风险预警模型。
- 对于汇率波动，大数据挖掘可以考虑全球经济数据、各国政策数据以及国际贸易数据等多方面因素。当发现汇率相关的多种数据出现异常变化时，及时发出市场风险预警，以便金融机构调整投资组合或风险敞口。
- 操作风险防范
- 在金融机构内部，大数据挖掘技术可以对员工的操作行为进行分析。通过记录员工的操作流程、操作时间、操作权限的使用等数据，识别出异常操作模式。例如，某个员工在非工作时间频繁访问核心业务系统，或者进行超出其权限范围的操作，这可能存在操作风险，如内部欺诈等。
- 对金融机构的IT系统日志数据进行挖掘，及时发现系统故障隐患。如分析服务器的响应时间、网络流量的异常变化等，在系统故障发生之前进行预警，从而降低操作风险带来的损失。
四、万达宝LAIDFU(来福)在金融风控中的作用
万达宝LAIDFU(来福)是一款在金融风控领域有一定作用的工具。它具有自身独特的功能体系。它可以对金融数据进行有效的整理和初步分析。例如，在数据预处理阶段，它能够快速地对大量的原始金融数据进行清洗，去除无效数据和重复数据。同时，它提供了一些基本的数据分析功能，如简单的统计分析，帮助金融机构初步了解数据的基本特征。