面对日趋复杂的金融活动,操作风险管理在金融管理机构中的地位越来越重要,操作风险已经成为全球金融机构越来越显著的风险因素,如何识别、测量、监测和控制操作风险已经成为主要的关注焦点。面对操作风险的复杂性和损失强度大的特点,如何有效的防范操作风险成为金融机构积极面对的问题,本文通过研究分析来预测金融机构的操作风险强度,并得出相关的操作风险强度判断规则,在一定程度上有利于金融机构进行操作风险状况分析,有助于管理者建立恰当的操作风险管理战略,为银行整体操作风险管理设计时提供识别风险和风险分析的理论依据。本文对数据挖掘技术在金融领域的应用进行了可行性分析,对传统金融领域数据处理方法和结合数据挖掘的金融领域数据处理方法进行了对比说明,再结合金融数据的特点,强有力地论证了数据挖掘技术在金融领域的使用价值。本文在分析金融机构操作风险时,借鉴数据挖掘技术处理数据的强大优势,对操作风险的数据处理、分析方法进行了新的思考和探索,综合运用数据挖掘技术的多种方法,克服了在分析操作风险时因其定义的模糊性和其诱发因素的多样性带来的困难,并通过建立混合模型对金融机构的操作风险损失强度进行了判断,得到相关的操作风险判断规则。本文在分析巴塞尔协议下的操作风险特点及其测量方法后,详细阐述了数据挖掘技术在金融风险中的应用优势,并把此技术在操作风险分析上作了进一步的应用。建立模糊逻辑和神经网络的混合模型,对处于不同强度水平环境下的操作风险整体强度进行识别,得到了分析不同风险环境下的识别操作风险强度水平的依据;利用专家规则和遗传算法得出操作风险显著性规则判断,通过规则的建立可以对银行操作风险的显著性进行一定的预测,有利于操作风险的积极防范。