摘 要:大数据分析技术是目前备受关注的一个热点问题,应用大数据技术的战略意义,不在于掌握数量庞大的数据信息,而在于对这些有意义和价值的数据进行专业化处理。尤其是对于商业银行的信用业务来说,利用有效的大数据分析技术,能够推动商业银行个人信用评级体系的优化。
本文针对商业银行个人信用评级问题,利用信用模型计分方法,初步得到有效的个人信用评级模型:通过确定好的决定违约概率因素,赋予不同的权重,进而得出客户个人的信用评分,对应不同的信用等级,这样一来就建立起了行之有效的个人信用评级模型,实现客户更为准确的信用评级,从而更好的控制商业银行的信用风险。
关键词:大数据;银行客户;信用体系
目录
摘要
Abstract
一、引言-1
(一)选题背景与意义-1
(二)国内外研究现状-2
(三)已有研究评价-3
(四)本文主要研究问题及研究思路、方法-3
(五)本文主要结论-4
(六)结构安排-5
二、文献综述与概念鉴定-5
(一)文献综述-5
(二)概念鉴定-6
三、基于大数据分析的商业银行个人信用评级因素分析-7
(一)数据采集与处理-7
(二)数据分析-7
(三)商业银行个人信用评级体系指标选取-10
四、基于大数据分析的商业银行个人信用评级指标体系构建-10
(一)指标权重与评定临界-10
(二)基于大数据分析的商业银行信用评级流程-13
五、结束语-14
(一)结论-14
(二)研究展望-15
参考文献