1. 大數據背景下的審計分析方法有哪些
一、「大數據」時代的數據挖掘的應用與方法
數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。所以它所得到的信息應具有未知,有效和實用三個特徵。因此數據挖掘技術從一開始就是面向應用的，目前數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用。它包括：資料庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發現等。審計部門的數據挖掘以往偏重於對大金額數據的分析，來確實是否存在問題，以及問題在數據中的表現，而隨著績效審計的興起，審計部門也需要通過數據來對被審計單位的各類行為做出審計評價，這些也都需要數據的支撐。
數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。其中絕大部分都可以用於審計工作中。1. 數據概化。資料庫中通常存放著大量的細節數據,
通過數據概化可將大量與任務相關的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。數據概化可應用於審計數據分析中的描述式挖掘,
審計人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集, 從而了解某類數據的概貌。大量研究證實, 與正常的財務報告相比,
虛假財務報告常具有某種結構上的特徵。審計人員可以採用概念描述技術對存儲在被審計資料庫中的數據實施數據挖掘,
通過使用屬性概化、屬性相關分析等數據概化技術將詳細的財務數據在較高層次上表達出來, 以得到財務報告的一般屬性特徵描述,
從而為審計人員判斷虛假財務報告提供依據。2.統計分析。它是基於模型的方法, 包括回歸分析、因子分析和判別分析等,
用此方法可對數據進行分類和預測。通過分類挖掘對被審計資料庫中的各類數據挖掘出其數據的描述或模型,
或者審計人員通過建立的統計模型對被審計單位的大量財務或業務歷史數據進行預測分析, 根據分析的預測值和審計值進行比較, 都能幫助審計人員從中發現審計疑點,
從而將其列為審計重點。3. 聚類分析。聚類分析是把一組個體按照相似性歸成若干類別, 目的是使得同一類別的個體之間的距離盡可能地小,
而不同類別的個體間的距離盡可能地大, 該方法可為不同的信息用戶提供不同類別的信息集。如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域, 從而發現被審計數據的分布模式,
以及數據屬性間的關系, 以進一步確定重點審計領域。企業的財務報表數據會隨著企業經營業務的變化而變化, 一般來說,
真實的財務報表中主要項目的數據變動具有一定的規律性, 如果其變動表現異常, 表明數據中的異常點可能隱藏了重要的信息,
反映了被審計報表項目數據可能存在虛假成分。4. 關聯分析。它通過利用關聯規則可以從操作資料庫的所有細節或事務中抽取頻繁出現的模式,
其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系。利用關聯分析, 審計人員可通過對被審計資料庫中的數據利用關聯規則進行挖掘分析, 找出被審計資料庫中不同數據項之間的聯系,
從而發現存在異常聯系的數據項, 在此基礎上通過進一步分析, 發現審計疑點。
二、應對「大數據」時代，審計分析應做出的調整
從以上分析過程中，我們不難看出「大數據」時代的數據存貯、處理、分析以及挖掘的各個方面雖然與傳統方式相比，在技術層面上有了較大的改變，但是在基本的原理方面並沒有顯著的改變，原有的審計分析模式沒有必要因為「大數據」時代的來臨而急於做出相應的改變。然而「大數據」時代在給審計分析帶來機遇的同時，還是給我們帶給了相當大的沖擊，對此我們有必要引起相當的重視，並在日後的信息化建設過程做出相應的調整。
1、數據的存貯與處理。大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。基於塊和文件的存儲系統的架構設計需要進行調整以適應這些新的要求。審計部門在選擇相應的存貯系統的時候，要對非結構化數據有足夠的重視，做好採集的相關准備。同時隨著採集數據的單位和年份越來越多，數據量必然是會有大規模的增長。即使是海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。同時，為了提高數據的處理能力，解決I/O的瓶頸問題，可以考慮各種模式的固態存儲設備，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質可擴展存儲系統通過高性能快閃記憶體存儲都是可以考慮使用的設備。
2、非結構化的數據處理。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
3、可視化的分析。數據分析的使用者有數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
「一個平台、兩個中心」建設，是審計署目前信息化建設的重要內容。通過數據中心的建設，可以在相當程度上解決數據存儲與處理的問題；而數據式審計分析平台，同樣可以在一定程度上實行可視化分析的相當一部分功能，但是對於越來越龐大的非結構化數據的存儲和處理，將會是審計部門接下來所面臨的最大的挑戰。
2. 淺析大數據背景下審計方式創新風險及對策論文
一、引言
近年來，計算機、網路等信息技術迅猛發展並被廣泛普及，各個行業的電子信息數據呈現出爆炸性的增長，這些動輒達到數百TB甚至數百PB的海量數據被稱為「大數據」。這些數據包括結構化數據、非結構化數據和半結構化數據，具有大量性（Volume）、多樣性（Variety）、快速性（Velocity）、價值性（Value）等特點。大數據時代的到來，改變了數據採集、分類、傳輸、儲存、處理的方式，也促使了人們思維模式的轉變。作為一次全新的技術革命，大數據技術的應用也會引發政府審計工作的重大變革。在大數據背景下，積極探索、創新審計方式方法，防範大數據環境下的審計風險，對於推動政府審計工作深化發展、充分發揮審計的監督保障作用具有十分重要的意義。
2015年9月5日，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中指出：「要加快大數據部署，加快政府信息平台整合，著力推進數據匯集和發掘，深化大數據在各行業創新應用，科學規范利用大數據，切實保障數據安全」。2015年12月8日，中辦、國辦印發的《關於實行審計全覆蓋的實施意見》要求「積極創新審計技術方法，構建大數據審計工作模式，提高審計能力、質量和效率，擴大審計監督的廣度和深度。適應大數據審計需要，構建國家審計數據系統和數字化審計平台，積極運用大數據技術，加大業務數據與財務數據、單位數據與行業數據以及跨行業、跨領域數據的綜合比對和關聯分析力度，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力」。
國家審計機關充分認識大數據審計的優勢，在「十二五」期間，加快推進「金審」三期工程，建設審計數據信息平台，促進大數據分析技術、雲計算技術在審計實踐中的運用，改變審計方式，提高審計效率，拓展政府審計的領域，促進政府審計發揮更重要的作用。
二、傳統審計的局限性
傳統的審計模式下，受到時間、辦公地點的限制，審計人員主要採用手工查賬或現場審計實施系統進行基礎性的數據分析，並結合現場核對實物、調取相關資料等手段開展審計工作，但是受限於數據資源的匱乏、審計手段的單卜告談一等因素，傳統審計存在以下局限性：
1.抽樣審計方法存在一定風險
受制於成本效益原則和審計技術的限制，審計人員為了在有限的時間內利用有限的審計資源完成審計任務，往往採用隨機抽樣的方式，對部分樣本進行審計，以對抽取的樣本的審計結果作為整體的審計結果。然而，抽樣審計存在其固有的缺陷。一方面，抽樣的隨機性難以掌握，審計人員由於自身的經驗、技術水平、思維方式的不同，可能在抽樣的過程中存在一定的偏好，導致抽樣失去隨機性，影響最終的審計結果；
另一方面，抽樣審計結果與樣本大小、抽樣方式、樣本類型等息息相關，但是對於這些抽樣要素，目前均沒有一個科學統一的標准，審計人員無法保證在抽樣過程中是否遺漏了重要的審計證據，是否忽略了某些型碰業務之間的關聯性。因此，抽樣審計存在一定的審計風險。
2.數據分散、無法充分利用外部數據
在傳統的審計組織模式下，審計業務部門一般劃分為財政、金融、投資、社保、經濟責任等科室，對於一個審計項目，通常由某一科室負責派出審計組，「單兵作戰」開展審計工作。在審計過程中，審計人員一般從獲取被審計單位原始憑證、預算財務數據、業務往來資料等入手，從這些數據和信友滲息挖掘有用的審計線索。由於各個行業、部門的數據尚未實現有效的整合和共享，審計人員在利用稅務、工商、銀行等外部數據時存在一定的困難。一方面，審計人員通過函證或者對賬等手段從被審單位以外的其他單位獲取審計證據時，取決於被詢證單位的配合意願和效率；
另一方面，不同部門的外部數據之間的一致性較差，在進行外部數據關聯比對分析之間，審計人員需要耗費大量的時間和精力對數據進行整理和轉換。在有限的審計時間和審計資源下，利用外部數據進行比對分析通常被視為一種輔助手段。
3.審計分析視角單一
在傳統審計中，如何利用數據量大、格式繁多、不易識別、管理不便的非結構化數據是審計人員所面臨的難題之一。相對於結構化數據，非結構化數據是難以用資料庫二維表結構來表達實現的數據集合，包括文本、圖片、辦公文檔、圖像、音頻、XML、HTML等。在沒有大數據技術支持下，傳統審計思路是採用抽樣或分類的方式對年度工作報告、公司 規章制度 、會議紀要等非結構化電子數據逐一的進行審計分析，這也無形中形成了數據之間的壁壘，分析視角的單一可能導致分析的局限性。另外，審計人員往往難以跳出企業內部業務、企業財務數據、審計項目的局限，很少去綜合利用行業數據、各政府部門的數據，在更高層次和更深領域上匯總、歸納審計成果。
三、大數據背景下審計方式方法的轉變
「大數據」時代的到來給審計工作的飛躍帶來了不可多得的機遇，科學、正確的將大數據大量化、多樣化、快速化等特點與審計監督工作相結合，將雲計算技術、網路技術與審計監督工作相結合，必將使目前的審計方式方法發生巨大的變革。
1.從抽樣審計模式向總體審計模式轉變
在大數據背景下，雲計算技術、數據挖掘技術的廣泛應用為全部數據的採集、處理提供了條件，獲取數據的難度更小、成本更低，審計人員可以採用收集和分析被審計單位所有數據（包括非結構化數據）的總體審計模式，規避抽樣審計的風險。抽樣審計會不可避免的損失非樣本的信息，利用大數據技術，總體審計模式能夠收集總體的所有數據，可以通過關聯比對、數據挖掘等方法對數據進行多維度、深層次的分析，從而發現隱藏在細節數據中的信息，避免遺漏重要的問題事項。同時總體審計模式使審計人員能夠站在高處、從總體把握審計對象，進而從總體的角度發現以前難以發現的問題。因此，在大數據背景下，無論從「微觀」，還是從「宏觀」的視角，都能提高審計數據的可靠性、全面性，更好的滿足審計監督全覆蓋的要求。
在審計過程中，對於非結構化的數據，如會議紀要、財務報表附註等，審計人員進行統一的採集、歸類、合並，運用搜索、抽取、文本挖掘等方式進行分析。比如：對被審計單位的會議紀要、以前年度的審計報告、工作報告等電子數據進行分類梳理、挖掘分析，對重要信息進行檢索，提高對文本類數據進行分析的效率，重點掌握被審計單位大額往來、重大經濟決策、重大或有風險等財務狀況，並跟蹤被審計單位以前年度審計發現的問題的整改落實情況；
對圖片、視頻、音頻等數據進行分析等。通過對非結構化數據進行分析，有助於評價被審計單位內部控制的合規性、有效性，掌握被審計單位的重大經濟決策情況，發現違法違紀線索，確定下一步的審計重點。
2.從單一的審計方法向多維度的審計方法轉變
在大數據背景下，審計人員可以運用各種先進的大數據分析處理方法手段，更精準的發現審計疑點，擴大審計覆蓋面，提高審計工作的質量和效率。常用的方法有以下三種：
查詢分析。審計人員主要利用SQL結構化查詢語言語句進行查詢，對數據進行計算、關聯和分析。SQL語句最主要運用在多表連接和關聯分析。比如說在商業銀行審計中，審計人員重點關注銀行貸款業務中是否存在循環擔保現象，使貸款擔保流於形式，未能真正發揮降低信貸風險、提高資產質量的作用。審計人員首先整理貸款發放明細表，設置「合同編號」、「信貸客戶編號」、「合同金額」、「合同開始日」、「合同到期日」、「保證人編號」等欄位，通過編寫SQL語句，將貸款發放明細表進行自連接，通過語句Select distinct a.信貸客戶編號,a.保證人編號 from dbo.貸款發放明細表 a join
dbo.貸款發放明細表 b on a.信貸客戶編號=b.保證人編號 join dbo.貸款發放明細表 c on b.信貸客戶編號=c.保證人編號 and c.信貸客戶編號=a.保證人編號
，查詢是否存在多個貸款主體之間循環擔保的情況，針對篩選情況，進行審計延伸、取證。
多維分析。審計人員利用多維分析技術，以海量的數據為基礎，從不同的角度對被審計單位的數據進行挖掘分析。比如說在某市低保審計中，要分析低保人員的文化程度、勞動能力、健康狀況、年齡結構、性別等信息，審計人員通過對該市低保人員的詳細信息數據表，設置「性別」、「年齡層次」、「勞動能力」、「文化程度」等不同欄位，建立多維數據集，對信息進行切片、切塊、旋轉、鑽取等操作，重點關注既具備勞動能力又享受低保的人員的年齡結構、健康、文化程度等情況，從而把握總體，明確審計抽查延伸的重點和方向。
數據挖掘。審計人員對大量的財務數據、業務數據進行抽取、轉化、分析和模式化處理，從中發掘出隱藏的疑點和規律。通過離群點技術，可以發現明顯偏離數據總體、不符合業務規律的數據，從而發現審計疑點；
通過聚簇分析，可以將數據按照相似特徵歸類，通過將當年數據與往年數據對比、當年各月數據對比，分析被審計單位數據的真實性；
通過序列分析，可以發現數據在時間或序列上的規律，發現審計數據之間的因果聯系，比如對憑證號進行斷號、重號、空號檢查確定財務數據的真實性和完整性。通過可視化技術，使數據的特徵和規律更直觀的展現出來。
3. 審計職能從揭露問題向揭露、抵禦和預防並重轉變
目前，政府審計主要關注被審計單位財務收支的合規性、合法性和效益性，發現和揭露重大違法違規問題和經濟犯罪線索，對於帶有宏觀性的共性問題，有針對性的提出審計的對策和建議。傳統審計往往反映的被審計單位過去的情況，隨著大數據時代的到來，全新的技術手段使審計人員處理數據的效率大幅提升，處理數據的方式方法多種多樣，審計職能也從反映過去、揭露問題向揭露、抵禦和預防並重轉變。我國電子政務12個重點業務系統之一的金審工程目前在建設第三期，該工程主要目的是增強政府審計的抵禦和預防功能。金審工程依託於大數據技術，實施「預算跟蹤＋聯網核查」審計模式，逐步實現審計監督的「三個轉變」，即「從單一的事後審計轉變為事後審計與事中審計相結合，從單一的靜態審計轉變為靜態審計與動態審計相結合，從單一的現場審計轉變為現場審計與遠程審計相結合」。通過建立資料庫系統，廣泛收集、整合、共享政府、企事業單位、社會團體等數據，做到對整個宏觀經濟全面覆蓋，經過大數據分析手段，對信息進行實時監測，找到異動數據，及時發現苗頭性、傾向性問題，規避風險。同時，大數據審計可以分析對相關領域長期的數據進行深層次的剖析，預測數據的趨勢走向，發現某些潛在規律，為政府制定政策、改進方法、完善制度提供關鍵依據。比如審計人員可以歸集來自稅務部門、民政部門、社保中心等多個部門的數據，根據參保人員的性別、年齡、文化程度、工作單位等信息，建立參保人群數據模型並進行預測分析，推測出若干年後參保人群比例和構成，估算出未來社保基金將要面臨的壓力，為政府制定政策提供助力。
四、大數據審計面臨的風險及對策
大數據審計方法的推行對政府審計帶來了巨大乃至顛覆性的變革。同時，大數據也是一把利弊共存的雙刃劍，在提高審計效率、革新審計方法、擴展審計職能的同時，也帶來了新的審計風險。
1.制度風險
目前，我國審計機關開展大數據審計的相關法律法規依據尚不完善。近幾年來，審計署多次印發大數據審計相關的指導性文件《數據審計指南》（審計發【2011】192號）、《信息系統審計指南》（審計發【2012】11號）、《ERP環境下的財務收支審計指南》（審計發【2014】101號）等，進一步指導和規范計算機數據審計行為，保障審計質量，提高審計效率。但是現行審計法律法規和審計准則尚未體現大數據審計的內容，對於利用大數據審計方法進行數據收集、儲存、分析的整個流程暫時沒有相關法律法規作為依據。只有建立了科學、健全、規范的法律法規作為審計人員依法審計的基礎，大數據審計技術才能在政府審計中順利的推廣和應用。
2.數據安全風險
被審計單位、其他相關部門提供的數據中可能包含大量的個人隱私信息、政府敏感信息、商業秘密。審計人員採集的大數據在保管與使用中，可能由於人為管理、系統漏洞等原因導致數據遭到破壞或者數據泄露。比如由於安全防護不到位，攻擊者利用系統漏洞進行攻擊，竊取、破壞數據；
或者審計人員違規使用非專用設備處理、傳輸涉密信息導致信息泄露。一旦數據安全出現問題，將會產生嚴重的審計風險，直接影響到審計機關的公信力和權威性。
3.數據質量風險
確保審計人員所獲取的數據是高質量的，是進行大數據分析的前提。只有保證數據的完整性和准確性，審計機關得出的審計結果才是真實、有效的。一方面，在數據採集和處理的過程中，可能由於被審計單位數據錄入有誤、不完整、資料庫存在漏洞、人為修改數據等原因，導致數據的質量不高，影響數據分析的結果；
另一方面，由於被審計單位、各相關部門信息系統不同、系統間的數據不一致也會導致數據的低質量，給審計人員整理、分析數據帶來一定風險。
對於大數據審計所帶來的新的審計風險，審計機關和審計人員應該從以下三個方面改進方法、防範風險、確保大數據技術在審計領域充分發揮作用。
1. 積極完善大數據審計的法律法規和業務規范
為了使大數據審計充分發揮其功效，首先要建立、完善一套適用於我國國情的審計法律法規和審計准則，確立大數據審計的合法性，使審計人員在審計工作中有法可依；
其次，要有針對性的建立一套大數據審計指南，指導大數據背景下具體的審計思路、方法、流程；
最後，由於大數據涉及到海量的信息數據，其中可能含有個人隱私、商業秘密甚至國家機密，因此要構建政府審計規范與法律體系，確保數據的安全性。
2.防範數據風險，確保數據的安全性和准確性
防範數據安全風險，要強化審計人員的數據安全意識，對審計人員加強保密意識宣傳教育，建立健全保密工作制度。審計人員在採集、處理、儲存和使用數據時，必須嚴格按照相關的制度和流程辦理，加強用戶數據訪問許可權、控制數據備份，防止數據的泄露和丟失。同時要防範網路攻擊，對於可能的網路攻擊，實施實時預警監測，阻止運行可能有病毒的軟體和程序，嚴禁外部計算機接入數據中心伺服器。
防範數據質量風險，審計人員在採集數據時應盡可能取得被審計單位的原始數據，在原始數據的基礎上，進行整理、轉換，保證數據的真實性和完整性。在審計過程中，要高度關注數據差錯，大量不符合邏輯的數據差錯可能就是審計重點問題和疑點所在。
3. 加強大數據專業分析人才的培養
在大數據時代，新型的審計工作對計算機審計人才有巨大的需求，審計人員的知識水平和實踐技能直接影響到大數據分析的質量和效率。為切實提高審計人才隊伍的信息化素質，加強對專業大數據分析人才的培養和鍛煉，審計署至今已經舉辦了48期計算機審計中級水平培訓，在夯實審計人員大數據分析的基礎的同時，不斷拓展審計人員的視野和技能。打造一支業務過硬、精通計算機應用的審計人才隊伍，可以提高審計工作的效率和質量，有效防範審計風險。
五、結語
大數據時代的到來對於政府審計來說，既是一個機遇，也是一個挑戰。大數據技術在審計領域的運用創新了審計工作的方式方法，擴展了政府審計工作職能，但同時也帶來了全新的審計風險。審計機關和審計人員只有高度重視大數據審計的風險，科學、合理的運用大數據分析技術，才能使政府審計發揮好「免疫系統」和「經濟衛士」的作用，為我國經濟發展保駕護航。
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3. 科普文：銀行業9大數據科學應用案例解析！
在銀行業中使用數據科學不僅僅是一種趨勢，它已成為保持競爭的必要條件。 銀行必須認識到，大數據技術可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策並提高績效。
以下我們羅列銀行業使用的數據科學用例清單，讓您了解如何處理大量數據以及如何有效使用數據。
（1）欺詐識別
（2）管理客戶數據
（3）投資銀行的風險建模
（4）個性化營銷
（5）終身價值預測
（6）實時和預測分析
（7）客戶細分
（8）推薦引擎
（9）客戶支持
（10）結論
1、欺詐識別
機器學習對於有效檢測和防範涉及信用卡，會計，保險等的欺詐行為至關重要。 銀行業務中的主動欺詐檢測對於為客戶和員工提供安全性至關重要。 銀行越早檢測到欺詐行為，其越快可以限制帳戶活動以減少損失。 通過實施一系列的欺詐檢測方案，銀行可以實現必要的保護並避免重大損失。
欺詐檢測的關鍵步驟包括：
獲取數據樣本進行模型估計和初步測試 模型估計 測試階段和部署。
由於每個數據集都不同，每個數據集都需要由數據科學家進行個別訓練和微調。 將深厚的理論知識轉化為實際應用需要數據挖掘技術方面的專業知識，如關聯，聚類，預測和分類。
高效欺詐檢測的一個例子是，當一些異常高的交易發生時，銀行的欺詐預防系統被設置為暫停，直到賬戶持有人確認交易。對於新帳戶，欺詐檢測演算法可以調查非常高的熱門項目購買量，或者在短時間內使用類似數據打開多個帳戶。
2、管理客戶數據
銀行有義務收集，分析和存儲大量數據。但是，機器學習和數據科學工具不是將其視為合規性練習，而是將其轉化為更多地了解其客戶以推動新的收入機會的可能性。
如今，數字銀行越來越受歡迎並被廣泛使用。這創建了TB級的客戶數據，因此數據科學家團隊的第一步是分離真正相關的數據。之後，通過准確的機器學習模型幫助數據專家掌握有關客戶行為，交互和偏好的信息，可以通過隔離和處理這些最相關的客戶信息來改善商業決策，從而為銀行創造新的收入機會。
3、投資銀行的風險建模
風險建模對投資銀行來說是一個高度優先考慮的問題，因為它有助於規範金融活動，並在定價金融工具時發揮最重要的作用。投資銀行評估公司在企業融資中創造資本，促進兼並和收購，進行公司重組或重組以及用於投資目的的價值。
這就是為什麼風險模型對於銀行來說顯得非常重要，最好是通過掌握更多信息和儲備數據科學工具來評估。現在，通過大數據的力量，行業內的創新者正在利用新技術進行有效的風險建模，從而實現更好的數據驅動型決策。
4、個性化營銷
市場營銷成功的關鍵在於制定適合特定客戶需求和偏好的定製化報價。數據分析使我們能夠創建個性化營銷，在適當的時間在正確的設備上為合適的人員提供合適的產品。數據挖掘廣泛用於目標選擇，以識別新產品的潛在客戶。
數據科學家利用行為，人口統計和歷史購買數據建立一個模型，預測客戶對促銷或優惠的反應概率。因此，銀行可以進行高效，個性化的宣傳並改善與客戶的關系。
5、終身價值預測
客戶生命周期價值(CLV)預測了企業從與客戶的整個關系中獲得的所有價值。 這項措施的重要性正在快速增長，因為它有助於創建和維持與特定客戶的有利關系，從而創造更高的盈利能力和業務增長。
獲得和維系有利可圖的客戶對銀行來說是一個不斷增長的挑戰。 隨著競爭越來越激烈，銀行現在需要360度全方位了解每位客戶，以便有效地集中資源。 這就是數據科學進入的地方。首先，必須考慮大量數據：如客戶獲得和流失的概念，各種銀行產品和服務的使用，數量和盈利能力以及其他客戶的特點 如地理，人口和市場數據。
這些數據通常需要大量清洗和操作才能變得可用和有意義。 銀行客戶的概況，產品或服務差異很大，他們的行為和期望也不盡相同。 數據科學家的工具中有許多工具和方法來開發CLV模型，如廣義線性模型(GLM)，逐步回歸，分類和回歸樹(CART)。 建立一個預測模型，以確定基於CLV的未來營銷策略，這對於在每個客戶的一生中與該公司保持良好的客戶關系，實現更高的盈利能力和增長是具有非常有價值的過程。
6、實時和預測分析
分析在銀行業中的重要性不可低估。機器學習演算法和數據科學技術可以顯著改善銀行的分析策略，因為銀行業務的每個使用案例都與分析密切相關。隨著信息的可用性和多樣性迅速增加，分析變得更加復雜和准確。
可用信息的潛在價值非常驚人：指示實際信號的有意義的數據量(不僅僅是雜訊)在過去幾年呈指數級增長，而數據處理器的成本和規模一直在下降。區分真正相關的數據和噪音有助於有效解決問題和制定更明智的戰略決策。實時分析有助於了解阻礙業務的問題，而預測分析有助於選擇正確的技術來解決問題。通過將分析整合到銀行工作流程中，可以實現更好的結果，以提前避免潛在的問題。
7、客戶細分
客戶細分意味著根據他們的行為(對於行為分割)或特定特徵(例如區域，年齡，對於人口統計學分割的收入)挑選出一組客戶。數據科學家的一系列技術如聚類，決策樹，邏輯回歸等等，因此它們有助於了解每個客戶群的CLV並發現高價值和低價值的細分市場。
沒有必要證明客戶的這種細分允許有效地分配營銷資源，並且為每個客戶群提供基於點的方法的最大化以及銷售機會。不要忘記，客戶細分旨在改善客戶服務，並幫助客戶忠誠和留住客戶，這對銀行業是非常必要的。
8、推薦引擎
數據科學和機器學習工具可以創建簡單的演算法，分析和過濾用戶的活動，以便向他建議最相關和准確的項目。這種推薦引擎即使在他自己搜索它之前也會顯示可能感興趣的項目。要構建推薦引擎，數據專家需要分析和處理大量信息，識別客戶配置文件，並捕獲顯示其交互的數據以避免重復提供。
推薦引擎的類型取決於演算法的過濾方法。協同過濾方法既可以是基於用戶的，也可以是基於項目的，並且可以與用戶行為一起分析其他用戶的偏好，然後向新用戶提出建議。
協同過濾方法面臨的主要挑戰是使用大量數據，導致計算問題和價格上漲。基於內容的過濾與更簡單的演算法一起工作，其推薦與用戶參考先前活動的項目相似的項目。如果行為復雜或連接不清，這些方法可能會失敗。還有一種混合類型的引擎，結合了協作和基於內容的過濾。
沒有任何方法是普適的，它們每個都有一些優點和缺點，正確的選擇取決於你的目標和情況。
9、客戶支持
傑出的客戶支持服務是保持與客戶長期有效關系的關鍵。作為客戶服務的一部分，客戶支持是銀行業中一個重要但廣泛的概念。實質上，所有銀行都是基於服務的業務，因此他們的大部分活動都涉及服務元素。它包括全面及時地回應客戶的問題和投訴，並與客戶互動。
數據科學使這一過程更好地實現了自動化，更准確，個性化，直接和高效，並且降低了員工時間成本。
結論
為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的重要性，將其融入決策過程，並根據客戶數據中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，並領先於競爭對手。
由於這種快速發展的數據科學領域以及將機器學習模型應用於實際數據的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更准確的結果。
4. 如何在銀行審計領域做好大數據分析
無論是從數據應用投資規模來看，還是從「大數據」應用的潛力來看，金融「大數據」的分析、利用和挖掘都大有可為。「大數據時代」的到來將使金融審計的范圍、時效性、前瞻性等方面得到有效改善，為審計工作提供更廣闊的空間。銀行業已是金融類企業的重要組成部分，佔比41.1%，分別高出證券業和保險業6%和17.3%，銀行審計應該抓住「大數據時代」來臨的機遇，對審計工作進行戰略性規劃，提早布局，進一步充分發揮審計的作用。