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文檔簡介
1、近兩年來浙江經(jīng)濟(jì)形勢未有明顯改觀,銀行資產(chǎn)質(zhì)量持續(xù)下行,不良率高企,嚴(yán)重侵蝕銀行利潤,銀行亟待提升對客戶的風(fēng)險(xiǎn)管理水平。
當(dāng)前銀行對私客戶的個(gè)人貸款業(yè)務(wù)和信用卡業(yè)務(wù)量在全行資產(chǎn)業(yè)務(wù)量中占比近為四成,面臨了較大的信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn),機(jī)構(gòu)涉及面廣,對整體的資產(chǎn)質(zhì)量影響較大。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理辦法基于常規(guī)的思路,且多為事后管理性質(zhì),使用的技術(shù)手段相對落后,對風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的監(jiān)控也屬于零散或者是無規(guī)律,缺乏系統(tǒng)性管理,已不能滿足日益迅猛
2、發(fā)展的銀行業(yè)務(wù)。本文在對數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論大量文獻(xiàn)研究綜述的基礎(chǔ)上,將對私客戶在上述兩種業(yè)務(wù)中有意無意表達(dá)出的行為進(jìn)行分析,通過數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)化,為數(shù)據(jù)挖掘提供規(guī)范化數(shù)據(jù),并使用IBM的SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘工具,通過聚類和決策樹等建模方法,對客戶行為進(jìn)行了深度分析和挖掘,試圖找出形成風(fēng)險(xiǎn)的影響因素,分析偏離正常值的異常信息,形成有參考價(jià)值的模型用于預(yù)測未來的風(fēng)險(xiǎn)以及監(jiān)控當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)。
最后依據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性,以及對數(shù)據(jù)挖
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