数据挖掘技术在银行信贷风险管理中应用

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1、数据挖掘技术在银行信贷风险管理中应用　　摘要：为了开发一个中国邮政储蓄银行某分行的信贷风险管理系统，采用了数据挖掘技术。首先对数据挖掘和数据仓库技术的相关概念进行了介绍，对现有的信贷管理情况进行了分析，结合我国银行业的实际特点，得到了一个基于数据挖掘的信贷风险管理模型的设计和实现方法。在此基础上，通过在分类以前进行属性选择，不仅改善了分类器的总体性能，也降低了数据采集成本，可以提高银行信贷工作的效率。关键字：数据挖掘；分类算法；决策树；信贷风险管理中图分类号：TN964?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2014）04?0078?04Application

2、ofdataminingtechnologyinloanriskmanagementXIAChun?mei（BinzhouUniversity，Binzhou256600，China）Abstract：InordertodevelopaloanriskmanagementsystemforBinzhouBranchofPostalSavingsBankofChina，thedatamining（DM）technologyisapplied.TherelevantconceptsofDManddata11warehousetechnologyareintroduced.T

3、heavailablecircumstancesexistinginthecreditinformationmanagementisanalyzed.IncombinationwiththeactualcharacteristicsofChinesebankingindustry，aloanriskmanagementmodelbasedonDMwasdesigned.Byattributesselectionbeforeclassification，theoverallperformanceoftheclassifierwasimproved，andthedataac

4、quisitioncostwasreduced.Asaresult，theefficiencyofthebankcreditservicewasimproved.Keywords：datamining；classificationalgorithm；decisiontree；loanriskmanagement0引言长期以来，银行管理人员由于硬件设施和数据处理技术的限制，不能全面把握贷款的相关信息，往往不能对信贷资产的风险做出正确的评估，从而导致决策失误。如何从海量的数据中发掘出风险评估的规律使银行规避风险成为银行业面临的一大挑战。11经中国政府批准，中国邮政储蓄银行有

5、限责任公司于2007年3月6日依法成立。邮政储蓄小额贷款业务不需质押、抵押，具有担保方式灵活、放款速度快、贷款额度高等优点。对于拓宽城乡居民融资渠道、有效缓解农民“贷款难”问题、促进农民增收、农村经济发展具有重要意义。但是，防范风险是金融业永恒的主题，在推出业务的同时要加强宏观经济形势分析和市场调研，密切关注可能出现的各种风险，维护金融安全稳定。在银行信贷风险管理中使用数据挖掘技术，可以从海量的信贷数据中发现隐藏在其中的客观规律，还可以更好地降低金融机构存在的业务风险。本文就是运用数据挖掘技术来解决邮政某银行的信贷风险管理问题。1提出问题数据挖掘（DataMining）

6、，数据挖掘是从大量数据中发现并提取隐藏在内的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的一种新技术[1]，是从海量数据中发现人们事先未知的、规律性的，隐蔽信息和知识的非平凡过程[2]。数据挖掘和知识发现理论自1989年8月提出至今得到了广泛的研究，内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型[3]、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。现在有很多适用于各种商业应用横向解决方案（Horizontal11Solution）的通用数据挖掘系统，而专用的数据挖掘系统的应用多集中在电信、保险、生物医学、零售

7、业等部门[4]。数据挖掘的所有工作都应该与工作领域的实际业务相挂钩，银行业要根据各个银行不同信贷业务的特点来确定具体的数据分析主题。全国的众多银行受各个地方的经济发展水平等各种因素的影响，肯定会存在一些业务差异和业务特色。所以，只有紧密结合某个具体银行业的实际业务，确定一个合适的数据分析主题，这样的数据挖掘成果才具有现实意义。本文定义了贷款风险分类分析作为数据挖掘的目标。贷款管理一般使用贷款风险分类法对贷款质量进行分类。中国人民银行按照风险程度将贷款划分为不同档次，并于2001年12月颁布了《贷款风险分类指导原则》，把贷款分为5类：正常、