基于用户金融交易数据的信用评估模型研究

发布时间：2024-01-15 21:00

　　目前,金融市场急速发展。各种产品日益更新,为客户提供了多种借款模式,同时也不断更新着放款模式。有一些业务已经不基于线下审核开通,更多放在线上实现。丰富的借贷形式、多种放款数额的设置,也意味着客户的交易次数增多,即借款还款的频率明显升高。不同的业务满足着客户的多种需求,也对传统的授信方式,即人工凭经验审核,是一大挑战。显然,传统的方法不够高效也不够安全,无法满足目前的业务需求。国内在逐步沿用由国外兴起的评分卡建立流程,搭建自己的风控系统,筛除不良用户,对将变“坏”的用户进行及时的催收管理。信用评分是在充分收集客户的基本信息、家庭情况、职业状况、月收入情况、资产状况、信用卡消费记录、贷款记录、缴税记录等综合信息后,根据客户的综合历史信息,采用信用评分模型,给出不同的信用分数,依此来评估和量化客户的还款能力、是否会逾期。可以根据判断结果将客户分为“好”“坏”两种,信用分数还可以用来决定客户的信贷额度和利率。信用评分可以对新贷款客户进行筛选并判断其违约风险,并对审批通过的贷款账户进行覆盖整个贷款周期的管理。评分结果可以用于贷款条件和清收策略的制定.评分卡普遍使用传统的Logistic模型,对大...

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

本文编号：3878836