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计算机在金融行业中的应用
作者：栾昕平
来源：《数字技术与应用》2013年第08期
摘要：自计算机出现以来它就时时刻刻改变着我们的生活，特别是随着近些年来网络技术的发展和成熟，计算机更是成为我们生活中不可缺少的部分。计算机在金融行业中也有着重要的作用，本文首先介绍计算机在金融行业中的传统应用，然后论述在网络普及的时代基于计算机技术的云计算技术和数据挖掘技术在金融行业中的应用。 关键词：计算机 金融 云计算 数据挖掘
中图分类号：F830.49 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）08-0109-01 1 计算机在金融行业中的传统应用
自计算机出现以来，它所具备的快速计算能力以及有保障的数据存储管理功能都备受社会各界的瞩目，而金融行业最基本的要求就是安全可靠的数据管理，另外还有快速准确的查询、数据的实时更新等，这些要求就决定了计算机必定会受到金融业的青睐。
自IBM公司的商业化的计算机问世以来，它就在金融行业中起到了非常更大的作用。最早期的应用就是用IBM的大型主机加IBM的数据库系统来管理银行客户数据，现在随着网络的发展普及基于计算机技术和网络通信技术的ATM进入了我们的生活，另外随着个人电脑以及手机等终端的普及，网上银行也逐渐被广泛应用。另外，股民用的炒股软件等也是在金融公司后台服务器的支持下才能正常使用。这些都是传统的应用，下面介绍两种随着网络的发展出现的基于计算机技术的云计算和数据挖掘技术，以及它们在金融行业的应用。 2 云计算技术在金融行行业中的应用 2.1 云计算技术含义
云计算技术是2006年提出来的，具体是指在基于网络通信基础上，一种新型的IT设施交付与使用模式，也就是用户不必购买软件或者硬件设施，而是按需租用服务商提供的服务。所有的软硬件资源和连接它们的网络构成云，用户可以从云中选择他们所需要的服务，服务供应商可以提供基础设施服务（IaaS）、平台服务（PaaS）和软件服务（SaaS）等。云可以分为私有云、公有云等。 2.2 金融云计算技术
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金融云计算是云计算技术结合金融行业的特性产生的综合性技术，是指将各金融机构的服务器和数据库通过网络连接，共同构成一个私有云，供该金融系统中的所有用户使用；或者是利用服务商所提供的公共云发布金融产品、信息、服务等，用来提高金融机构的工作效率，降低运营成本，提高及早发现并处理问题的能力，提供更好的用户体验等。具体应用可以分为以下几个方面：1）通过云技术实现分布式数据库。云计算的一个特性就是内部高度冗余和可靠，因此通过云计算技术将各个孤立的节点数据库联系在一起，形成一个虚拟的容量巨大的数据库可以满足金融业务不断增长带来的庞大数据存储的需要，同时提供快速的查询服务。另一方面，由于数据是分布式存储在数据库上的，因此更加有利于保证数据的安全存储，又由于设备的冗余存在，所以对数据的备份保存带来了方便，同时也带来了很好的容灾性，即使某一台服务器或者数据库出现问题，也可以在最快时间启用另一台服务器提供服务。2）提高银行处理数据效率。通过将每个单独的服务器连接起来，加上云平台管理软件，实际上虚拟出来了一个功能强大的超级计算机，从而实现在短时间内对大量数据的整理、分析提高运算效率。 3 数据挖掘技术 3.1 数据挖掘技术含义
数据挖掘技术是指从海量的数据中发现潜藏的规律，用来给人们提供决策依据等信息的技术，是一门综合了计算机科学、统计学等多学科的技术。 3.2 数据挖掘技术在金融行业的应用
金融数据挖掘是通过专门的数据库和软件以及专业人员的操作，从金融公司每天的业务往来产生的大量数据中发现规律做出评价，应用主要包括市场分析和预测、账户分类以及信用评估等。具体可以分为以下几个方面：
（1）管理客户关系。数据挖掘可以通过对客户行为的分析来发现某一类客户的整体行为规律，市场部门可以根据这些规律对这一部分客户制定专门的服务策略；另一方面，数据挖掘可以发现对企业有重要意义或者能给企业带来较大利润的客户，帮助企业制定服务策略留住这些客户，另外，还可以帮助企业发现潜在客户。
（2）风险管理。信贷风险管理包括风险识别，风险测量等，涉及到行业现状、发展情景等信息，信息量大，人工难以管理，因此可以建立专门的数据库用来储存这些信息，并利用数据挖掘技术来从这些数据中发现规律，提供决策参考意见，尽可能规避风险。
（3）市场预测。金融公司在运营中会产生大量的交易信息数据，通过数据挖掘技术可以发现隐藏在这些交易信息背后的市场走向信息，比如金融市场的价格走势、客户需求的变化趋势等，金融公司可以根据这些信息合理调整公司营销策略。
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2022-12-20
