染雾数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文 篇一
标题：数据挖掘技术在银行信贷风险评估中的应用
摘要：随着金融业的快速发展，银行信贷风险评估成为银行业务中至关重要的一环。本篇论文将探讨数据挖掘技术在银行信贷风险评估中的应用。首先，介绍了数据挖掘技术的基本概念和原理。接着，分析了银行信贷风险评估的挑战和问题，并提出了解决方案。然后，详细讨论了数据挖掘技术在信贷风险评估中的应用，并列举了一些常用的数据挖掘算法。最后，对数据挖掘技术在银行信贷风险评估中的局限性进行了讨论，并提出了未来的研究方向。
关键词：数据挖掘技术、银行、信贷风险、评估、应用
引言：银行信贷风险评估是银行业务中的一项重要任务。传统的风险评估方法往往依赖于专家经验和统计分析，存在主观性和局限性。而数据挖掘技术作为一种自动化的分析方法，可以从大量的数据中挖掘出有价值的信息，为银行信贷风险评估提供了新的思路和工具。
一、数据挖掘技术的基本概念和原理
数据挖掘技术是从大规模数据中提取出有用信息的过程。它的基本步骤包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估。数据预处理是为了清洗和转换原始数据，特征选择是为了选择出与问题相关的特征变量，模型构建是为了建立预测模型，模型评估是为了评估模型的性能。
二、银行信贷风险评估的挑战和问题
传统的银行信贷风险评估方法存在一些挑战和问题。首先，由于银行的业务规模庞大，数据量巨大，传统的统计分析方法往往无法处理这些大规模的数据。其次，传统的风险评估方法往往依赖于专家经验，存在主观性和不可靠性。此外，传统的风险评估方法往往只能提供静态的风险评估结果，无法对风险进行动态监控和预测。
三、数据挖掘技术在信贷风险评估中的应用
数据挖掘技术在信贷风险评估中有着广泛的应用。例如，可以利用数据挖掘技术来构建信用评分模型，预测借款人的违约概率。同时，数据挖掘技术还可以用于识别风险因子，发现隐藏在数据中的规律和趋势。此外，数据挖掘技术还可以用于对风险进行动态监控和预测，及时发现并应对潜在的风险。
四、数据挖掘技术在银行信贷风险评估中的局限性
数据挖掘技术在银行信贷风险评估中虽然具有很大的潜力，但也存在一些局限性。首先，数据挖掘技术需要大量的高质量数据来支持模型的训练和评估。其次，数据挖掘技术的应用需要专业的人员和先进的计算设备来支持。此外，数据挖掘技术在处理非结构化数据和文本数据方面还存在一定的挑战。
结论：数据挖掘技术在银行信贷风险评估中的应用具有重要的意义和价值。通过数据挖掘技术，银行可以更加准确地评估借款人的信用风险，提高风险管理的效率和准确性。然而，数据挖掘技术在银行信贷风险评估中仍然存在一些局限性，需要进一步研究和改进。未来的研究方向包括改进数据挖掘算法、提高数据质量和处理非结构化数据等。
数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文 篇三
数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文
【摘要】本文围绕银行信贷风险中数据挖掘技术的运用开展深入研究，首先对数据挖掘、银行信贷风险进行概述，随后研究在银行信贷风险管理中数据挖掘的运用原理和数据挖掘技术的具体应用，以供相关行业参考借鉴。
【关键词】数据挖掘；信贷风险；管理
当前，我国很多银行小型网点受到硬件设施、数据处理技术的等方面限制，无法有效的把握贷款相关信息，进而无法准确、有效地评估信贷风险，容易出现决策失误现象，因此对银行信贷风险管理期间数据挖掘技术的应用开展深入研究，对于降低信贷风险、维护金融市场稳定有着重要的指导意义。
一、数据挖掘与银行信贷风险概述
（一）数据挖掘概述
数据挖掘是指在海量数据中将一些隐藏，却又具有价值的数据进行发现、提取的方法，具体是指将一些不为人知的、具有未知性、规律性、隐蔽性的信息进行发现，提取的整个过程。
（二）银行信贷风险概述
信贷风险可以划分为市场性风险、非市场性风险，其中市场性风险多数来自于借款企业、借款人的生产以及销售风险，主要是指借款放在生产、销售自身产品期间，由于市场条件、生产技术的变动的所引起的风险。非市场风险包括社会风险、自然风险，自然风险是指因自然因素造成借款人的经济遭受损失，无法偿还信贷本息风险；社会风险表示由组织、个人在社会上的某些行为所引起的风险。
二、数据挖掘在银行信贷风险管理中的运用
（一）应用原理
利用数据挖掘，可利用不同类别贷款特征建立贷款管理模型，一旦有新贷款申请，当即利用模型来判断贷款类别，银行可依据模型的类别，对贷款申请采取针对性措施，同时，在应用数据挖掘期间，会每隔一段时间，就对每一笔贷款开展重新分类，进而有效提高信贷风险管理力度。
（二）数据挖掘具体应用
银行信贷原始数据描述。我国一些银行网点设立于县级，乃至是县级以下的地域，这些小型银行所开展的贷款业务主要面对来自于农村地区的客户，例如某商业银行开展的小额贷款业务，分为农户、商户两种，本次研究以商户小额贷款为研究对象。商户小额度贷款可分为商户联保贷款、商户保证贷款，在对此类小型某商业银行的商业信贷风险管理开展数据挖掘期间，为了不会侵犯到贷款客户的隐私，避免客户信息的泄露，在数据提取阶段，将商户的姓名、居住地址、店铺位置、企业名称、联系方式、营业执照编号等数据信息进行过滤，经过对海量客户相关数据分析之后，将数据提取确认为如下字段：
（1）客户代码；
（2）婚姻状况；
（3）教育程度；
（4）主营业务；
（5）经营年限；
（6）年龄；
（7）贷款种类；
（8）贷款额度；
（9）贷款期限；
（10）客户流动总资产；
（11）固定总资产；
（12）客户负载；
（13）客户还款方式；
（14）客户月净收入；
（15）客户月投入；
（16
2.数据预处理。数据采集的第二步，就是对错误、空值数据进行预处理，数据预处理的过程为数据收集———数据选择———数据清理———数据转换，在上一部分，针对某某商业银行信贷管理业务，进行了17个属性字段的数据收集，随后，以随机的方式在数据库中对100条贷款用户信息记录进行收集、整理，整理过后经过处理，去除无参考价值的数据，对剩余的属性字段进行概化，如表1：在本次开展分类抽取整理的客户资料当中，有52个为已经分类的.案例，其中关注类9例，次级类6例，可疑类5例、损失类2例、正常类30例，此外，一般损失类借款人的相关财务资料都难以获取，因此只有其他4类参与，即：正常类=30，关注类=9；次级类=6，可疑类=5，损失类=2。3.构造决策树。将上表中过滤后的数据，转换成CSCDataFiles格式时WEKA可以读取，随后使用WEKA建造模型，选择建立决策树方法建立决策树，采用准确率最高的J48分类器。4.评估模型。以分类模型和样本数据作为依据，利用测试样本的百分比来表示模型预测的准确率，假设正确率可接受，那么就可以用于指导对客户群的分流，J48分类器通过默认粉分层10折较差验证，准确率高达82%，为可以接受范围，此刻，当银行收到新的贷款申请，就可以利用模型得出估计的类别，进而对不同的类别采取针对性的措施，如果贷款类型为正常范围，直接审批通过，弱势关注范围，就需要对其加强审查、加强贷后检查或是对其进行拒绝，进一步提高信贷资产安全性，有效控制银行信贷风险[2]。
三、结语
本次研究，针对银行信贷风险管理中数据挖掘的应用进行了深入研究，在分析数据挖掘、银行信贷风险的基础上，分别对数据挖掘中的原始数据描述，、数据预处理、决策树构造、评估模型开展深入的研究，通过本次研究，可以明确数据挖掘的每个步骤经过，相关行业可以借鉴本次研究，将数据挖掘应用到银行的信贷风险管理中，以确保信贷资产的安全性，降低信贷风险。
参考文献
[1]夏春梅.数据挖掘技术在银行信贷风险管理中的应用[J].现代电子技术，2014(4):78-81.
[2]蒋仁云.关于银行信贷风险管理与防范的研究[J].科技风，2017(3):221-221.
