一、定义与发展历程 数据挖掘，亦称为知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD），是从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。这一技术起源于20世纪80年代末，随着数据库技术的发展和大数据时代的到来，数据挖掘逐渐成为研究的热点领域。数据挖掘技术的定义涵盖了从原始数据中通过算法和 ...

Meta 公司近日宣布与 XGS 能源达成一项新的地热能源协议，以支持其在新墨西哥州的数据中心项目。随着对电力需求的不断增加，Meta 希望借助地热能源来为其日益增长的人工智能（AI）基础设施提供清洁电力。XGS 能源是一家专注于开发下一代地热技术的公司，这些技术使得在之前被认为不可行的地区 ...

OpenAI旗下ChatGPT迎来一系列产品功能更新，进一步提升了其在生产力工具领域的竞争力。从项目功能的全面升级到Canvas新增下载选项，这些更新不仅优化了用户体验，还为开发者、创作者和企业用户提供了更强大的工作支持。 项目功能升级:更智能、更灵活的工作空间 ChatGPT的“项目”（Projects）功能 ...

数字化转型网szhzxw.cn 数字化转型网专题栏目 C4.5（决策树）算法用大白话讲清楚 ...

最近几年笔者专注于为金融机构的风险管理提供模型设计与实施服务，其中最主要的一块是信用风险的评价与控制。大多数专家认为信用风险评价模型的表现取决于数据基础，实际上，模型的表现和价值同时还受限于风险管理流程的设计，模型的落地最终依赖于一套科学的流程体系。

数字化转型网szhzxw.cn 数字化转型网专题栏目 数据挖掘技术在信用风险监测与预警中的应用有哪些？

风险管理扫盲—风险管理监督结构1：教育者： 很多高级管理人员并不懂得企业风险管理，而首席审计执行官可以通过长期的定期培训来帮助他们了解和使用COSO的《企业风险管理框架》。在制定专案审计计划、沟通审计结果和进行汇报演示时，首席审计执行官如果选用了《框架》，那么，他就需要将 ...

数字化转型网流程与架构专题将关注流程规划、流程设计、流程优化、流程风险管理、流程再造、流程自动化、流程标准化、流程监控与评估、端到端流程、微服务架构、分布式架构、云架构、数据架构、业务架构、技术架构等相关方面。

美国银行在全球零售银行业务中广泛使用数据挖掘技术进行信用风险管理。根据美国银行的公开报告，通过应用先进的数据分析工具，美国银行在2019年至2023年间，成功将信用损失率降低了20%。此外，美国银行还利用数据挖掘技术进行客户细分，提供个性化的信贷产品和服务，从而提高了客户满意度 ...

风险群体划分：根据客户的信用历史、交易行为和还款能力等特征，聚类分析可以将客户分为不同的风险群体。例如，根据一项对德国银行信贷客户数据的研究，通过K-Means聚类分析，可以将客户分为高风险和低风险两个群体，其中高风险群体的违约概率是低风险群体的3倍以上。

1.零售银行信用风险特点 小额分散：零售银行信贷倾向于大量、小额的发放，涉及的客户数量众多，风险分散性强。根据中国邮政储蓄银行的数据，零售信贷业务在总收入中占据相当大的比重，且信用风险较高，需要银行对借款人的还款能力进行严格评估。

声明：本文来自网络，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表数字化转型网立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系我们。 数字化转型网www.szhzxw.cn 数字化转型网数据专题包含哪些内容 ...