基于數據挖掘技術的商業(yè)銀行個人信用評分模型研究.pdf

1、隨著我國經濟的持續(xù)快速發(fā)展和人們收入水平的不斷提高，人們的消費觀念也隨之發(fā)生了巨大的變化，個人信貸消費已經成為日常消費中的重要組成部分。因此，建立個人信用等級評估與預測體系既是我國銀行業(yè)發(fā)展的需要，也是促進個人信貸業(yè)務發(fā)展的有效措施。這就要求我國構建個人信用體系，個人信用評分是個人信用體系建設的關鍵，通過對個人進行科學的信用評分，可以準確的了解個人的信用狀況，正確識別個人信用風險，節(jié)約交易成本，提高交易效率，促進信用資源的優(yōu)化配置。隨著

2、計算機技術、數據庫技術的快速發(fā)展和廣泛應用，各行業(yè)中積累的數據越來越多，金融行業(yè)尤其如此?？茖W數據的大量積累和各種數據庫的廣泛使用，人們逐步認識到海量數據的利用十分困難、效率低下，而且很難從中獲得有價值的指導性意見。在這種情況下，數據挖掘技術應運而生。數據挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術，其主要功能是對商業(yè)數據庫中的大量業(yè)務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關鍵性數據。
　　本文將數據挖掘技術運用于商業(yè)

3、銀行的個人信用評分。本文在總結國內外個人信用評分發(fā)展現狀的基礎上，從數據挖掘角度對當前國內商業(yè)銀行成熟的個人信用評分模型進行介紹和分析。借助于模糊層次分析法進行個人信用評價指標體系的建立，有助于綜合考慮個人風險、個人信用狀況以及不同指標等情況，避免單一指標考核所存在的問題，且操作簡單有助于規(guī)避潛在的信用風險。與此同時，針對模糊矩陣中約束條件的缺陷，本文通過引入總體均值檢驗理論對模糊層次分析法進行了改進。最后重點分析了基于層次分析法的個人