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大数据在信用风险管控方面的应用研究

发布时间:2020-03-19 17:29
【摘要】:随着经济市场的不断变革,信用赊销逐渐发展,赊销客户的信用风险管理问题逐渐受到人们的广泛关注,传统的信用征信虽然能在一定程度上减少风险隐患,但在信息获取的及时性、全面性上明显存在短板。随着互联网迅猛发展,传统征信模式和业务框架受到了极大的限制,缺乏对新技术的敏感性。大数据、用户画像等新技术应用,为企业识别优质客户和融通资金、降低赊销风险,开拓了新的思路和方法。为此,本文论述了大数据技术在信用风险管控方面的应用,旨在为企业提高信用风控管理水平,降低客户违约率提供一定的参考。文章在对国内外相关研究进行总结后,将本研究分为以下四个部分展开:第一,结合信用赊销以及征信的相关现状,针对传统征信模式存在的不足,分析开展大数据征信的必要性和意义,并分析大数据征信相对传统征信模式对于业务以及技术的影响,阐释大数据征信的优势;第二,对信用风险模型的研究状况进行分析,主要介绍常见的信用评估模型,再提出国内外信用风控模型研究和应用模式,比将传统信用评估模式与之相比较,突出其评估优势;第三,具体阐述大数据信用风控平台的构建,首先阐释了大数据风控平台的定义,并介绍了大数据风控平台的业务流程以及大数据风控平台的技术架构;第四,通过对大数据风控平台运营监控,总结了大数据应用于风控平台的问题,并结合相关问题提出建议。通过本研究认为,与传统方法相比较,大数据应用于信用风险管控方面具有比较好的优势,但同时也存在法律规范不匹配、信息安全性不高、技术局限等问题,因此,后期应着力解决这些方面的问题,提升大数据在信用风险管控方面的应用效果。
【图文】:

风险,信贷决策,征信,客户


求和风控模型计算出信用评估值,系统根据计算结果进行业务决策,对授信做出逡逑及时响应,包括风险审查、风险评级、额度计算、审批建议。逡逑系统严格控制信贷额度,通过内部审核系统出具的信用评分、等级以及对应逡逑的最大赊销额来给客户进行授信,从一定程度上控制资金出借风险。风控平台预逡逑审核流程就是平台上一旦收到客户赊销需求信息后,在提交申请后,系统就会立逡逑即启动审核程序,以API方式发起查询大数据风控平台的请求,根据风控模型逡逑或算法返回客户的资信情况,根据计算结果进行决策,是自动通过还是予以拒绝逡逑或者人工判断。对于资信比较差的客户或者在黑名单上的客户,风控平台系统可逡逑以直接予以拒绝。对于评分表现较好的好客户,风控平台系统自动计算出合理的逡逑授信额度,业务员以此为参考依据,再进行调节。预审阶段可以通过自动化风险逡逑筛选,屏蔽掉不合规和高风险的客户申请,提高审批效率、提升客户满意度、规逡逑避信贷风险、降低运营成本。逡逑

平台技术,数据,授信


典型的风险防控平台包含四个层次:数据采集层、行为建模层、构建画像层、逡逑风险定价层。逡逑5.3.1数据采集层逡逑为满足整体业务需要,授信主体的评分定级,,需要更为广泛的数据源来做支逡逑持。平台上每天都会收到来自客户个人授权下获得的数据信息以及网络爬虫抓取逡逑的非结构化数据,还有第三方提供或接入的数据,这些结构化或非结构化数据都逡逑作为企业授信的数据支持。所有的数据将被存储到SQL数据库中,随着用户量逡逑的积聚,传统的SQL数据库很快遇到性能瓶颈,无法应对海量的数据源和复杂逡逑的业务处理逻辑,亟需要把基础数据迁移至大数据平台上进行处理,才能利用大逡逑数据本身强大的分析功能和机器算法去训练海量数据,并达到秒级响应。逡逑通常情况下,多渠道收集赊销业务相关的数据,不仅沿用以往征信体系的决逡逑
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F832.4;F724.6

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本文编号:2590483


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