C银行个人信用评分系统的运行效果分析

发布时间：2024-12-27 03:43

　　近几年,随着国民收入水平的不断提高,个人金融产品需求持续增长,个人信贷业务市场面临重大发展机遇,各家银行都在频频发力试图分食个人信贷业务这块大蛋糕。个人信贷业务具有金额小、数量多、频率高的特点,传统人工审批的方式既无法满足日益增长的业务规模,也无法适应越加精细的风险管理。只有运用科学合理的个人信用评分系统,商业银行才能真正把握住国内日益壮大的个人信贷业务市场,赢得更广阔的发展空间。对于个人信用评分系统的研究,已有的研究和著作大多是论述信用评分的作用原理或是提出优化模型的建议,对个人信用评分系统实际应用的研究少之又少。本文以C银行的个人信用评分系统为切入点,首先,介绍了个人信用评分系统的构架,梳理了个人信用评分系统的流程;然后,着重讲解了系统最核心的综合决策部分,它整合了客户相关信息、风险决策规则、业务决策规则和申请评分卡,是数据、模型、规则和系统的统一体,并通过案例分析进一步展示了整个信用评分的过程;接着,先用真实的业务数据对个人信用评分系统上线前后的表现进行了对比分析,再用混淆矩阵进一步评价了系统辨别好坏的能力,并指出了临界值、人工修正策略和监测跟踪制度对系统运行效果的影响;最后,笔者...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-1个人信用评分系统的架构

电子科技大学硕士学位论文3.2.1个人信用评分系统的架构搭建一套适用于C银行现状的个人信用评分系统至关重要，清晰明确的系统架构可以帮助C银行弄清楚各层次的职能。C银行从数据层、规则层和应用层三个层面自下而上的设计了一套集数据、政策和模型于一体的个人信用评分系统。如图....

图4-1综合决策结果

D0.36%图4-1综合决策结果

图4-2综合决策结果为A的风险分类

正常100%图4-2综合决策结果为A的风险分类

图4-3综合决策结果为RA、R、RD的风险分类

非正常0.63%图4-3综合决策结果为RA、R、RD的风险分类正常66.67%关注16.67%次级16.67%图4-4综合决策结果为D的风险分类

本文编号：4021081