银行金融机构信用卡申请者审批风险管理问题的研究
摘 要
随着国内经济的飞速发展，银行信用卡业务可谓是在社会当中和民生息息相关。对于银行来讲，其作为一种极高的收益与风险并存的金融产品，已经成为银行所主要依赖的利润增长点，因此文章以风险管理相关理论为依据，通过对不同风险类型的管理方法研究，从信用卡信用风险度量和实际应用角度出发，使用专家判断法和数据挖掘技术等方法，为A银行信用卡新申请者审批风险管理提供决策依据。
文章主要对信用卡生命周期的征信审批环节中信用卡申请者的欺诈风险、信用风险和操作风险进行研究。其中，对于欺诈风险和操作风险，文章主要通过专家判断法来深入研究规则优化方法和操作风险全流程覆盖的方法；而对于信用风险，主要是通过对信用评分模型进行研究，以申请者自身属性和部分征信系统数据为基础，以logistic回归分析方法，详细阐述建立信用风险评分模型的完整的流程，建立一个基于A银行实际的个人信用风险评分模型，并对模型进行评估，再通过实际数据对模型进行验证，建立模型的最佳形态。然后通过一系列管理手段建议来保障上述这些方法和模型能够切实实施。
通过对A银行信用卡新申请者审批风险管理的研究，可以将这些方法用到实际管理工作当中，提高审批部门的风险管理水平，为实现信用卡中心管理层对审批部门风险管理的要求做出显著贡献。同时，也可以为存在同样问题的同业提供借鉴，共同提升全行业的新申请者审批风险管理水平。
关 键 词：信用卡；审批；风险管理；数据挖掘
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 录
1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 问题的提出 1
1.3 研究目的与意义 2
1.4 论文思路和框架结构 3
1.4.1论文的主要工作 3
1.4.2 论文结构介绍 3
2 理论基础与文献综述 5
2.1 基本概念 5
2.2 信用卡风险管理相关理论 8
2.3 信用卡风险管理工具及方法 10
2.3.1 专家判断法 10
2.3.2 数据挖掘技术概述 11
2.4 文献综述 15
3 A银行信用卡发展概括及主要问题 18
3.1 A银行发展概况 18
3.2 A银行信用卡业务发展概况 18
3.3 A银行信用卡新申请者审批主要问题与条件分析 19
3.3.1审批现状及主要问题 19
3.3.2条件分析 21
4 A银行信用卡新申请者审批风险管理问题解决方案 22
4.1欺诈风险管理问题解决方案 22
4.2信用风险管理问题解决方案 23
4.2.1确定目标 23
4.2.2数据准备 24
4.2.3模型建立 33
4.2.4结果解释与评估 33
4.3 操作风险管理问题解决方案 36
5 管理措施和实施保障 37
5.1持续优化欺诈风险防范策略 37
5.2信用评分模型的应用和保障 38
5.3保证操作风险管理覆盖全流程 40
6 结论与展望 42
6.1 结论 42
6.2 展望 42
致谢 43
参考文献 44
声明
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 绪论
1.1 研究背景
起源于西方的信用卡，为人们提供了一种特别的支付手段，目前已成为推动经济发展，尤其是居民消费部分的重要动力之一。我国信用卡业务快速迅猛发展基本始于2003年，此后经历了连续8年的“跑马圈地”时期，直至2011年，这一速度才逐渐放缓。而从2011年开始，虽然有不少银行纷纷开始对信用卡业务进行衍生推广和业务转型，但发展速度仍保持较高水平。根据中国人民银行官方公布的数据显示，截至2013年第三季度末，我国信用卡发卡量已经达到3.76亿余张，信用卡授信总额达4.35万亿，贷款总额也高达1.70万亿人民币。（中国人民银行，《2013年第三季度支付体系运行总体情况》，2013）。包括信用卡、住房贷款、汽车贷款、个人助学贷款、耐用消费品贷款等在内的各种消费信贷品种为人们的生活提供了很多便利。
6 结论与展望
6.1 结论
综上所述，文章根据A银行信用卡新申请者审批风险管理当中的风险管理欠缺情况进行了一个考量，就风险上的细分通过专家评判法给出了管理建议，并通过数据挖掘技术及工具建立了一个完整的信用评分模型，据此能够帮助银行降低审批风险和提高相关业务能力，为银行的发展提供了强有力的帮助。通过数据挖掘银行能够获得详细且完善的资料，在模型中可以较为精确的对客户的质量进行细分，通过评分结果银行能够更好的将业务不断的完善和进行后续的相关工作。在对信用卡申请者的评分过程中，最为重要的数据便是客户的核准率水平，作为临界值来讲，可以据此有针对性的将客户数据不断的进行调整和修正。因为数据量选取的时间段有限，所以在结果上具备一定的片面性，和实际当中的业务存在一定的偏差。但对于政策体系基本稳定的A银行来说，这一分析结果还是具有较强的应用型的，有着指导业务的核心作用。
6.2 展望
随着风险管理水平的不断提升，以及数据挖掘技术和能力的不断提高，银行完全能够将各种新的数据挖掘方法应用到信用卡风险管理当中，更为全面的进行多方面的数据处理工作。本文所做的研究工作不仅可直接对A银行信用卡新申请审批风险管理工作做出贡献和帮助，也可以给有同样问题的同业借鉴和参考。多样化的风险管理计量方法应用在信用卡信用风险管理是时代发展的必然。我国经济逐渐的步入成熟也使信用卡市场越来越趋向于规范化，信用卡相关的工作人员也越来越关注于评估各类风险，因此数据挖掘技术的应用也成为了一种趋势。对于信用模型的使用上来讲主要是能够在决策中起到辅助作用，在计算机技术的发展和统计科学的创新条件下信用卡的决策技术势必会成为一种指导决策的工具。在未来的信用卡业务领域中，随着客户数据的全面化和即时化，评分模型将成为应对综合风险和提高利润的全面工具。
参考文献
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[8] 彭小军.转型时期中国信用卡发展路径探索[J].China Creid Card,2010,2:36-38.
本文编号：8248
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