數(shù)據(jù)挖掘在銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用及實(shí)證研究.pdf

1、自中國加入WTO以來，由于信用卡業(yè)務(wù)的高利潤和巨大市場空間的誘惑，我國個(gè)人信貸業(yè)務(wù)逐步被各大商業(yè)銀行所重視，并逐步增加業(yè)務(wù)投入，我國目前進(jìn)入信用卡高速發(fā)展階段。然而，韓國信用卡業(yè)務(wù)僅出現(xiàn)了短暫的繁華，問題就在于忽視了對風(fēng)險(xiǎn)的管理和控制。2008席卷全球的金融危機(jī)的根源也是信用危機(jī)。信用風(fēng)險(xiǎn)是金融市場中最重要的風(fēng)險(xiǎn)之一。
　　隨著中國郵政儲(chǔ)蓄銀行成立，其規(guī)模成為國有第五大商業(yè)銀行。其必定將從其原有的負(fù)債類業(yè)務(wù)衍生到資產(chǎn)類業(yè)務(wù)。個(gè)人信

2、用卡業(yè)務(wù)也必定是中國郵政儲(chǔ)蓄銀行重點(diǎn)關(guān)注和營銷的業(yè)務(wù)。因此隨著信用卡業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展，信用卡申請人數(shù)急劇增加，銀行不可能繼續(xù)采用原有的完全依賴人工對申請人進(jìn)行分析和審核后作出決定的方式，而需要一套自動(dòng)的評(píng)估系統(tǒng)，信用評(píng)分就是基于此而產(chǎn)生的一套理論。信用評(píng)分是從無法認(rèn)清總體中分組的特征、只能認(rèn)清相關(guān)分組特征時(shí)，區(qū)分各組的一種方法。
　　數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、具有

3、潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以高度精確和高度可靠的手段從海量數(shù)據(jù)中挖掘和產(chǎn)生新的知識(shí)，成為有力的科學(xué)決策依據(jù)。企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘，可以充分了解客戶的信息，預(yù)測未來，防范風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)決策提供最有力的依據(jù)。是實(shí)現(xiàn)信用評(píng)分的主要實(shí)現(xiàn)手段。
　　本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與中國郵政儲(chǔ)蓄銀行湖北省分行信用卡發(fā)卡業(yè)務(wù)相結(jié)合，建立郵政儲(chǔ)蓄銀行的信用卡評(píng)分模型，并通過實(shí)際數(shù)據(jù)對其有效性進(jìn)行實(shí)證研究；同時(shí)，結(jié)合國內(nèi)外已有的信用卡發(fā)行管理經(jīng)驗(yàn)，提出