銀行金融機構信用卡申請者審批風險管理問題的研究
摘 要
隨著國內經(jīng)濟的飛速發(fā)展，銀行信用卡業(yè)務可謂是在社會當中和民生息息相關。對于銀行來講，其作為一種極高的收益與風險并存的金融產(chǎn)品，已經(jīng)成為銀行所主要依賴的利潤增長點，因此文章以風險管理相關理論為依據(jù)，通過對不同風險類型的管理方法研究，從信用卡信用風險度量和實際應用角度出發(fā)，使用專家判斷法和數(shù)據(jù)挖掘技術等方法，為A銀行信用卡新申請者審批風險管理提供決策依據(jù)。
文章主要對信用卡生命周期的征信審批環(huán)節(jié)中信用卡申請者的欺詐風險、信用風險和操作風險進行研究。其中，對于欺詐風險和操作風險，文章主要通過專家判斷法來深入研究規(guī)則優(yōu)化方法和操作風險全流程覆蓋的方法；而對于信用風險，主要是通過對信用評分模型進行研究，以申請者自身屬性和部分征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)為基礎，以logistic回歸分析方法，詳細闡述建立信用風險評分模型的完整的流程，建立一個基于A銀行實際的個人信用風險評分模型，并對模型進行評估，再通過實際數(shù)據(jù)對模型進行驗證，建立模型的最佳形態(tài)。然后通過一系列管理手段建議來保障上述這些方法和模型能夠切實實施。
通過對A銀行信用卡新申請者審批風險管理的研究，可以將這些方法用到實際管理工作當中，提高審批部門的風險管理水平，為實現(xiàn)信用卡中心管理層對審批部門風險管理的要求做出顯著貢獻。同時，也可以為存在同樣問題的同業(yè)提供借鑒，共同提升全行業(yè)的新申請者審批風險管理水平。
關 鍵 詞：信用卡；審批；風險管理；數(shù)據(jù)挖掘
ABSTRACT
During the domestic economy fast developing, the credit card business grows fast. As a kind of product which can bring banks high income and risk, credit card turns to be a very important growth point of profit. So, the risk management theory, the establishment of personal credit rating system model, the investigation to the domestic banking personal credit card business problem, through to the credit card risk measurement and control applications, the use of data mining development of credit scoring model, are all to provide the banking system with the decision on the approval of credit card risk management.
This article works for researching to the fraud risk, credit risk, and operational risk of credit card. To research the fraud risk and operational risk, we use the method of expert judgment, and to research the credit risk, we use the data mining. Basis on the credit data from credit system, using logistic method, according to the data mining step technology to solve these problems, to explore how to establish credit scoring model and its working process of bank A. Based on the model, analyzing from the modeling results, and the validating of the model with the actual data, try to find the best model. And then, issue the management and the communication with other department to make the solution of different kinds of risk work successfully.
From the analysis of management, we can find the solution of risk controlling at bank A’s credit card center. And other bank which has the similar problems can study from this article, to develop its level of management of risk controlling.
KEY WORDS: credit cards; underwriting; risk management; data mining
目 錄
1 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 問題的提出 1
1.3 研究目的與意義 2
1.4 論文思路和框架結構 3
1.4.1論文的主要工作 3
1.4.2 論文結構介紹 3
2 理論基礎與文獻綜述 5
2.1 基本概念 5
2.2 信用卡風險管理相關理論 8
2.3 信用卡風險管理工具及方法 10
2.3.1 專家判斷法 10
2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術概述 11
2.4 文獻綜述 15
3 A銀行信用卡發(fā)展概括及主要問題 18
3.1 A銀行發(fā)展概況 18
3.2 A銀行信用卡業(yè)務發(fā)展概況 18
3.3 A銀行信用卡新申請者審批主要問題與條件分析 19
3.3.1審批現(xiàn)狀及主要問題 19
3.3.2條件分析 21
4 A銀行信用卡新申請者審批風險管理問題解決方案 22
4.1欺詐風險管理問題解決方案 22
4.2信用風險管理問題解決方案 23
4.2.1確定目標 23
4.2.2數(shù)據(jù)準備 24
4.2.3模型建立 33
4.2.4結果解釋與評估 33
4.3 操作風險管理問題解決方案 36
5 管理措施和實施保障 37
5.1持續(xù)優(yōu)化欺詐風險防范策略 37
5.2信用評分模型的應用和保障 38
5.3保證操作風險管理覆蓋全流程 40
6 結論與展望 42
6.1 結論 42
6.2 展望 42
致謝 43
參考文獻 44
聲明
CONTENTS
1 Introduction 1
1.1 Background 1
1.2 Main problem 1
1.3 Topic research goal and the significance 2
1.4 Main work and structure 3
1.4.1 The main work of the paper 3
1.4.2 Structure of the paper introduces 3
2 Theory and review of the literature 5
2.1 Basic concept 5
2.2 Theory of the risk management of credit card 8
2.3 Tools and method of the risk management of credit card 10
2.3.1 Experts judgment 10
2.3.2 Introduction to data mining technology 11
2.3.3 Main tool of data mining -- Introduction to Clementine 14
2.4 Review of the literature 15
3 The introduction of A bank and its credit card center and the main problems of CCC 18
3.1 Introduction to A bank 18
3.2 Introduction of A bank’s credit card center 18
3.3 The main problems of credit card underwriting and analysis of working condition 19
3.3.1 The main problems of credit card underwriting 19
3.3.2 Analysis of working condition 21
4 Solution of the problems of A bank’s credit card underwriting 22
4.1 Solution of fraud risk 22
4.2 Solution of credit risk 23
4.2.1 Target 23
4.2.2 Preparation of data 24
4.2.3 Foundation of model 33
4.2.4 Analysis of the result 33
4.3 Solution of operation risk 36
5 Management of working 37
5.1 How to make the solution of fraud risk working 37
5.2 How to make the solution of credit risk working 38
5.3 How to make the solution of operation risk working 40
6 The conclusion and prospect 42
6.1 Conclusions 42
6.2 Prospect 42
Acknowledgements 43
References 44
Declarations
1 緒論
1.1 研究背景
起源于西方的信用卡，為人們提供了一種特別的支付手段，目前已成為推動經(jīng)濟發(fā)展，尤其是居民消費部分的重要動力之一。我國信用卡業(yè)務快速迅猛發(fā)展基本始于2003年，此后經(jīng)歷了連續(xù)8年的“跑馬圈地”時期，直至2011年，這一速度才逐漸放緩。而從2011年開始，雖然有不少銀行紛紛開始對信用卡業(yè)務進行衍生推廣和業(yè)務轉型，但發(fā)展速度仍保持較高水平。根據(jù)中國人民銀行官方公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2013年第三季度末，我國信用卡發(fā)卡量已經(jīng)達到3.76億余張，信用卡授信總額達4.35萬億，貸款總額也高達1.70萬億人民幣。（中國人民銀行，《2013年第三季度支付體系運行總體情況》，2013）。包括信用卡、住房貸款、汽車貸款、個人助學貸款、耐用消費品貸款等在內的各種消費信貸品種為人們的生活提供了很多便利。
6 結論與展望
6.1 結論
綜上所述，文章根據(jù)A銀行信用卡新申請者審批風險管理當中的風險管理欠缺情況進行了一個考量，就風險上的細分通過專家評判法給出了管理建議，并通過數(shù)據(jù)挖掘技術及工具建立了一個完整的信用評分模型，據(jù)此能夠幫助銀行降低審批風險和提高相關業(yè)務能力，為銀行的發(fā)展提供了強有力的幫助。通過數(shù)據(jù)挖掘銀行能夠獲得詳細且完善的資料，在模型中可以較為精確的對客戶的質量進行細分，通過評分結果銀行能夠更好的將業(yè)務不斷的完善和進行后續(xù)的相關工作。在對信用卡申請者的評分過程中，最為重要的數(shù)據(jù)便是客戶的核準率水平，作為臨界值來講，可以據(jù)此有針對性的將客戶數(shù)據(jù)不斷的進行調整和修正。因為數(shù)據(jù)量選取的時間段有限，所以在結果上具備一定的片面性，和實際當中的業(yè)務存在一定的偏差。但對于政策體系基本穩(wěn)定的A銀行來說，這一分析結果還是具有較強的應用型的，有著指導業(yè)務的核心作用。
6.2 展望
隨著風險管理水平的不斷提升，以及數(shù)據(jù)挖掘技術和能力的不斷提高，銀行完全能夠將各種新的數(shù)據(jù)挖掘方法應用到信用卡風險管理當中，更為全面的進行多方面的數(shù)據(jù)處理工作。本文所做的研究工作不僅可直接對A銀行信用卡新申請審批風險管理工作做出貢獻和幫助，也可以給有同樣問題的同業(yè)借鑒和參考。多樣化的風險管理計量方法應用在信用卡信用風險管理是時代發(fā)展的必然。我國經(jīng)濟逐漸的步入成熟也使信用卡市場越來越趨向于規(guī)范化，信用卡相關的工作人員也越來越關注于評估各類風險，因此數(shù)據(jù)挖掘技術的應用也成為了一種趨勢。對于信用模型的使用上來講主要是能夠在決策中起到輔助作用，在計算機技術的發(fā)展和統(tǒng)計科學的創(chuàng)新條件下信用卡的決策技術勢必會成為一種指導決策的工具。在未來的信用卡業(yè)務領域中，隨著客戶數(shù)據(jù)的全面化和即時化，評分模型將成為應對綜合風險和提高利潤的全面工具。
參考文獻
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本文編號：8248
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