基于SMOTEENN-XGBoost的信用卡风险客户预测

为了实现信用卡的风险管控,降低因信用卡违约造成的经济损失,构建有效的信用卡风险预测模型尤为重要。针对信用卡数据分布不均衡的问题,使用ENN算法对经典SMOTE算法进行改进,构建了基于SMOTEENN-XGBoost的信用卡风险预测模型。实验表明,该模型的预测准确率能达到91.8%、AUPRC值为0.903,显著优于SVC、GBDT、AdaBoost等经典模型,对于信用不良信用卡用户的预测、帮助银行准确甄别客户信用风险具有重要价值。

基于逻辑回归模型的信用卡逾期风险预测及优化

信用卡逾期风险预测对金融机构的风险管理至关重要。文章基于8731个信用卡用户的逾期行为数据,分析了7个关键申请人特征,并采用逻辑回归模型对逾期风险进行了精准预测。针对数据不平衡及预测可信度问题,采用独热编码技术处理类别数据,并通过样本平衡化技术加以解决。在模型调优方面,综合考虑模型的拟合优度和复杂度,精细调整模型参数,显著提升了预测的可靠性。相较于AIC模型75.494%的精度,优化后的逻辑回归模型展现出更出色的预测性能。此外,还利用ROC曲线对模型性能进行了全面评估。实验结果表明,优化后的逻辑回归模型在信用卡逾期风险预测方面表现优异,为金融机构的风险管理和决策提供了有力支持。

量子计算在信用卡审批策略优化中的应用研究

风险控制是信用卡业务发展的核心。大数据风控以数据驱动风险决策,对数据、算法、算力有较高的要求。聚焦于探索量子计算在信用卡业务中的应用,以“信用卡审批策略组合优化”场景验证量子计算的有效性与可行性。基于量子贝叶斯网络和超启发算法,构建信用卡审批策略组合优化模型,并通过超导量子计算机进行实际验证。验证结果表明,基于量子计算的审批策略组合优化方法可以有效地求解该优化问题,并为优化算法提供二次加速的效果。

远程面签及风控大数据在信用卡消费分期场景下的应用

消费金融风控的核心是真实场景真实意愿,信用卡大额分期传统营销方式是客户经理实行线下三亲见,手段稳妥但瓶颈在于客户经理的时间被大量占用,且线下往返劳顿,导致审批流程长客户体验欠佳.消费习惯的改变、效率提升需求和新技术共同促成了业务革新,融合远程面签、风控大数据核验、电子签名、视频双录技术以及引入辅销机构参与营销的新流程,满足监管,并有效节约了客户经理的时间,已经在营销实践中产生了积极成果.

基于主成分线性加权综合评价的信用评分方法及应用

基于我国商业银行现有的信用卡评分标准和信用评分方法,提出一种基于主成分线性加权的综合评价的信用评分方法。其优点在于能够实现指标项权重的客观性、能方便地适应我国不同地区由于经济文化的差别而带来的信用环境不同以及一个地区由于人口漂移快而带来的评分变化。实证检验表明模型训练结果符合信用卡风险管理实际,测试结果显示有较好的应用前景,与现有银行评分标准对比的研究表明,本文的方法具有明显优势。

个人信用卡信用风险评价体系与模型研究

分析了国内个人信用卡信用评价的现状和不足;探讨了建立个人信用指标体系的原则和方法;建立了一套包括个人还贷能力和还贷意愿共2大类15个指标的个人信用卡信用风险评价指标体系,并设计了负债情况等3项具有双向影响作用的指标;运用隶属度原理和层次分析法,确定了各类指标的评分函数和权重;建立了个人信用卡信用风险评价模型.确定了划分信用等级的两个阈值,解决了以往信用分级缺乏依据的问题.

商业银行信用卡业务发展与风险管理

回顾信用卡业务在我国的发展历程、分析信用卡业务的发展现状,不难发现中国已成为全球信用卡业务增长最快、发展潜力最大的市场。作为未来消费信贷的重要增长点,在金融行业民间资本准入制度的放开、全球化进程不断深入、移动互联快速普及的大数据时代,民间资本、外资银行对信用卡业务的广泛渗透,以及互联网金融的创新发展,必将导致国内信用卡业务参与方关系日趋复杂,信用卡市场竞争日趋激烈。因此,信用卡业务发展过程中所面临的问题及发行风险不容忽视。文中采用行为概率及效用函数的方法对信用卡消费行为进行博弈分析,应用行为分析的结果,对信用卡业务中诸如个人信用登记评估制度,发卡机构营销、审批机制和产品附加值,消费管理和奖惩制度及法律法规制定等相关问题进行了剖析,系统分析了银行信用卡发行过程中的风险,并对信用卡市场的健康发展提出了几点建议。

我国个人信用信息基础数据库运行中存在的问题及对策——基于有效防范信用卡信用风险的视角

随着我国信用卡市场的不断拓展,信用卡信用风险发生的频率也越来越高。根据博弈理论,要防范信用风险,必须按"重复博弈"的要求对信用建设进行新的制度安排,即建立健全个人信用信息基础数据库。个人信用信息基础数据库的建立运行,将个体之间的单次博弈变为申请人与发卡银行整体之间的重复博弈,对防范信用卡信用风险具有重要的意义。目前,我国个人信用信息基础数据库存在信用体系覆盖面小,个人信用信息采集不全、质量不高、更新不及时,欠缺准确有效的个人信用评估系统等问题。因此,应加大信息采集力度,加强数据库信息管理工作,建立科学规范的个人信用评估体系,进一步加强我国个人信用信息数据库建设。

基于混合BP神经网络算法的信用卡消费行为风险预测

随着中国信用卡市场的急速发展,信用卡消费行为的风险评估已成为业界研究的一个重要方向。目前风险预测的研究常采用单一的BP神经网络算法,但该算法存在一些固有缺点,如易陷入局部极小点、收敛速度较慢等,这些缺点会影响风险预测的效果。针对单一BP神经网络算法的不足,提出了一种将BP神经网络算法与遗传算法相结合的混合算法,它以BP神经网络作为基础,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,并通过数据集的实验证明该混合算法要优于单一BP神经网络算法,可以有效提高信用卡消费行为风险评估中的检测率和准确率。

美国信用卡信用风险防范立法及其启示

信用卡作为金融支付业一种新型的电子货币,在我国正处于成长阶段。但随着信用卡业务的迅速扩大,信用风险的隐患也越来越严重了。如何认识、管理防范和化解信用卡信用风险,是当前信用卡业务经营管理中至关重要的环节。通过介绍分析美国信用卡信用风险防范立法,探讨其对我国信用卡信用风险管理与防范所起的启示作用。

国内外商业银行信用卡章程及领用合约的比较分析

信用卡章程与领用合约本质上均属格式合同,其核心内容是发卡银行与持卡人之间的权利义务,二者共同构成规范信用卡当事人的基础法律文件。为契合信用卡业务的迅猛发展,在借鉴国际银行经验的基础上,我国商业银行的信用卡章程与领用合约不断改进,强化了法律风险防控并注重保障持卡人权益。与此同时,我国商业银行在信用卡章程与领用合约的衔接与修改、体例结构、责任条款、欠款催收等重要问题上仍需作进一步的完善。

也论信用卡发卡行与持卡人之间的法律关系

发卡行与持卡人之间的法律关系具有多样性、附合性等特征。实践中,发卡行往往利用法律空白和自身优势地位通过格式合同对持卡人作出一些不公平、不合理的规定,不仅损害了持卡人权益,而且不利于信用卡业务的长远发展。这种情况应引起立法者的重视并通过完善相关立法来加以改变。信用卡冒用风险主要应由发卡行承担,而信用卡合同中的抗辩切断条款也应受到必要的限制。

信用卡业务风险管理

随着信用卡业务的发展,风险损失也越来越多。其风险由外部、内部因素引发。发卡行的操作风险(这是信用卡风险发生的一个重要原因)、特约商户或经办网点受理业务不当造成的风险、银行内部人员作案或内外勾结作案,这种风险隐蔽性较强,潜在风险更大。由于持卡人挂失之时起24小时之后的风险损失由发卡银行承担,许多的遗失假冒风险到最后就演变成了恶意透支风险。恶意透支的性质较严重,它造成的损失直接构成了银行的业务成本乃至形成诈骗风险等。至此风险控制显得十分重要,只有内外结合,全面防范,才能把风险降到最低,实现收益最大化。

基于ANT理论的信用卡风险管理研究

通过对信用卡发卡、用卡阶段风险形成机理的分析,展示信用卡风险管理过程中异质行动者在转译活动中的利益和风险关系,运用行动者网络理论,细分信用卡风险管理网络中各行动者承担的角色,明晰行动者网络的转译环节,厘清行动者正负能量的转变对行动者网络转译的影响。研究表明:核心行动者是信用卡风险管理的关键主体,征召行动者是信用卡风险管理的必要补充,终极行动者是信用卡风险管理的有力保障,非征召行动者是信用卡风险管理的外部基础。

浅析信用证风险及其防范

信用证是国际结算中占主导地位的一种结算方式,因其操作简便、风险相对较小的特点,在全球国际贸易结算中使用最为广泛。然而,由于信用证结算方式中"纯粹的单据交易"方式,使其在实际应用中经常为不法者所利用,从而使其对各当事人充满了变数,给贸易双方及银行带来了很大风险,其中附有软条款的信用证日益成为国际贸易运作实务中最为普遍的做法。

基于GA-BP-Adaboost模型的信用卡逾期还款风险评估研究

针对信用卡逾期还款问题,在第1阶段对持卡人是否会逾期还款进行分类的基础上,又在第2阶段对持卡人逾期时间进行了预测.考虑到单个BP神经网络模型运行结果受初始权值影响大,稳定性不好.以Adaboost方法训练若干个弱分类器和弱预测器,结合成一个强分类器和一个强预测器,完成了第1阶段对客户是否会逾期还款的评估,以及第2阶段对客户逾期还款时间的预测.最后用该方法对某银行的持卡人还款情况进行了数值实验,结果显示提出的逾期还款风险两阶段评估模型具有很高的预测精度.

商业银行客户信用评级研究——基于平衡计分卡视角

信贷业务是国内商业银行的主营业务,客户信用评级作为控制商业银行信贷风险的重要一环是商业银行进行授信、贷款审批和贷后管理的基础。客户信用评级体系的开发和完善也成为了当前银行工作的重点。文章基于平衡计分卡的视角,针对当前商业银行客户信用评级管理的现状与不足,从四个方面对评级指标进行选取。同时使用层次分析法对指标体系进行权重分配并设定相应的评分标准和客户信用等级,最后通过案例分析对模型的操作性和有效性进行了验证。文章的评级模型并不同于国外研究论述的数学模型,其在操作上更加简便,信息获取也较为方便,更加适合当前我国商业银行借鉴和使用,因此也在一定程度上对我国商业银行客户信用评级体系的不断完善提供了参考意见。

美国消费信贷快速发展对我国商业银行的警示——基于风险控制的视角

本文对美国的消费信贷迅速发展中出现的次级债风波及信用卡风险进行详细的分析,对研究美国次级债及信用卡市场的相关文献进行了认真的梳理,结合我国商业银行消费信贷业务发展的现状,从风险控制的视角对商业银行消费信贷业务的发展提出了警示。

从“万事达卡”事件看信用卡风险防范机制

伴随信息技术的飞速发展和技术专业化的要求,信用卡数据处理外包服务已成为商业银行长期战略成本管理的新兴工具,逐渐被越来越多的商业银行所采用。面对国内蓬勃发展的信用卡市场,如何有效利用外包服务带来的高效率,同时防范信用卡风险至关重要。本文首先从经济学角度探讨采用信用卡外包服务带来的高效率与较优的安全性,并指出采用信用卡外包服务可能带来的风险以及我国商业银行信用卡业务防范外包风险的服务外包策略。

经济新常态下我国信用卡风险管控

信用卡不仅与人们的日常生活密切相关,在一定程度上也成为反映经济发展状况的晴雨表。经济发展新常态下,与我国宏观经济增长趋势相适应的信用卡业务风险管控,对促进信用卡业务的发展有很强的现实意义。