1、“.....利用大数据技。当有客户申请信用贷款时，银行可以利用分类评估模型判断它的类别，然后针对不同类别的贷款申请采取相应的措施。对于正常范围的贷款可以直接批准通过，而对于关注以下的贷款则需要加强审查，拒绝贷款或者放款后加强对该企业的贷后大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用论文原稿中，借款人的还款能力是个综合的概念，它包括了借款人的财务状况现金流量和其它些影响还款能力的非财务因素。在具体实现时可以首先对银行历史数据预处理，即进行数据的收集选择清理变换等工作，得到模型的训练数据集......”。

2、“.....商业银行必须认清大数据技术变革带来的深刻影响，积极应对互联网金融的挑战。在大數据背景下，要充分利用海量的客户数据挖掘出有价值的信息，了解客户的需求，懂得客户的偏好，并能够为之提供相应的服务模式的网贷阿里贷款的融微信贷款微粒贷宜信商通贷等等正在占据着小贷市场，银行不得不与这些互联网金融企业展开竞争。随着新的金融商品不断开发出来，证券市场的作用越来越强，而银行的媒介地位逐渐降低，正面临着严峻的挑战......”。

3、“.....每时每刻都在产生新的数据。大数据通常来源于多个数据组，具有实时性。大数据无法用单个计算机进行处理，必须使用分布式计算架构，所以定最优的银行营销策略，尽可能降低运营成本，提高银行利润。债务人无需提供抵押品或第方担保就可以取得贷款，因而银行的风险较大，如信用风险市场风险流动性风险等，信用风险是其中最主要的风险之。在此背景下，数据挖掘技术被用于据，单纯意义上的产品竞争将被时代所抛弃，拥有客户资源就拥有了市场竞争的资本。面对竞争日益激烈的市场环境，商业银行必须认清大数据技术变革带来的深刻影响......”。

4、“.....在大數据背景下，要充分利用海量的客户数各个领域，各银行的业务特别是信贷业务和支付业务收到越来越大的冲击。方面，各种模式的网贷阿里贷款的融微信贷款微粒贷宜信商通贷等等正在占据着小贷市场，银行不得不与这些互联网金融企业展开竞争。随着新的金融商品不断开发要加强审查，拒绝贷款或者放款后加强对该企业的贷后检查，从而提高了信贷资产的安全性。关键词大数据数据挖掘信贷风险管理客户关系管理研究背景现在的社会可以说是个信息爆炸的社会，每时每刻都在产生新的数据......”。

5、“.....摘要本课题主要研究在大数据背景下，利用数据挖掘技术进行数据处理，使银行可以进行有效的风险评估开展客户分类及精准式营销等，指导银行决策者们制定最优的银行营销策略，尽可能降低运营成本，提高银行利支付和信贷业务带来的革新。大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用论文原稿。摘要本课题主要研究在大数据背景下，利用数据挖掘技术进行数据处理，使银行可以进行有效的风险评估开展客户分类及精准式营销等，指导银行决策者们理变换等工作，得到模型的训练数据集，然后选择分类器构建决策树......”。

6、“.....用样本数据评估模型的预测准确率。若模型的正确率是可接受的，则可以用于指导对客户群进行分类。当然，除了使用现有的些分类器，也可以对分类算法挖掘出有价值的信息，了解客户的需求，懂得客户的偏好，并能够为之提供相应的服务。在此背景下，本课题主要研究在大数据时代如何利用数据挖掘技术对银行数据进行处理，获得有用的客户分类风险评估等信息，重点探讨大数据给商业银行来，证券市场的作用越来越强，而银行的媒介地位逐渐降低，正面临着严峻的挑战。另方面......”。

7、“.....同时又要应对手机支付的逐渐普及。大数据时代，银行之间竞争的焦点将会是数据组，具有实时性。大数据无法用单个计算机进行处理，必须使用分布式计算架构，所以与云计算紧密相关。近年来，信息技术和互联网技术飞速发展，大数据云计算为行业带来了又次重大技术变革。现在，大数据的应用已经逐渐渗透到进行优化，从而提高分类的准确率和银行信贷工作的效率。当有客户申请信用贷款时，银行可以利用分类评估模型判断它的类别，然后针对不同类别的贷款申请采取相应的措施。对于正常范围的贷款可以直接批准通过......”。

8、“.....其中，借款人的还款能力是个综合的概念，它包括了借款人的财务状况现金流量和其它些影响还款能力的非财务因素。在具体实现时可以首先对银行历史数据预处理，即进行数据的收集选择术，可以根据客户的银行卡使用情况消费习惯贷款情况，甚至网上购物中体现出来的行为细节等等多样化的数据，分析出析出客户的生活习惯和行为轨迹，进而判断其客户价值，从而提高银行对客户服务客户维系的针对性。亦即商业银行应以客查，从而提高了信贷资产的安全性......”。

9、“.....银行建立分类评估模型，通过分析借款人的还款能力和意愿还款历史记录贷款担保等信息做出是否发放贷款的决定。大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用论文原稿。在大数据背构建决策树。给出分类模型后，用样本数据评估模型的预测准确率。若模型的正确率是可接受的，则可以用于指导对客户群进行分类。当然，除了使用现有的些分类器，也可以对分类算法进行优化，从而提高分类的准确率和银行信贷工作的效率在此背景下，本课题主要研究在大数据时代如何利用数据挖掘技术对银行数据进行处理，获得有用的客户分类风险评估等信息......”。