大数据乱了可以了办理信用卡办理差大数据么吗

大数据分析挖掘技术 在信用卡办悝差大数据么风险管理中的应用 口 中国农业银行软件开发中心 鲁长东 风险管理是现代信用卡办理差大数据么管理 不同的表现形式 被不法汾子掌握 ,从而发生的非持 的核心传统的信用卡办理差大数据么风险管理 第一,在卡片 申请阶段申 卡人本人用卡行为是一种交易欺 模式存在 自动化程度不高、数据基 请人伪造个人信息,提供虚假的资 诈行为这种情况下的损失往往要 础薄弱的缺点,导致银行出现工作 产證明、收入水平等信息有可能 由银行来承担。另外 持卡人正常 效率低下、风险识别效果不佳等问 使银行对 申请人的还款能力和意 用卡吔可能受各种因素的影响,造 题成为制约银行信用卡办理差大数据么业务健康 愿作出错误的评估,从而不恰当地 成持卡人的还款能力或還款意愿 发展的瓶颈之一在大数据分析挖 作出发卡的决定,或给予申请人过 发生变化 不能按时还款 ,从而形 掘技术发展如火如荼的背景下我 高的信用额度,形成潜在的不良贷 成了不良贷款 们可 以将大数据分析挖掘技术应 款风险。非法冒用他人身份信息申 在现代信用鉲办理差大数据么管理中风险 用到信用卡办理差大数据么的风险管理中,以优化 请信用卡办理差大数据么更是一种赤裸裸的诈骗 管理处於核心地位银行风险管理 业务流程,提升银行的风险管理能 行为 能力的强弱决定 了信用卡办理差大数据么业务能 力。 即使 申请人在 申請阶段真实 否健康、高效地开展信用卡办理差大数据么风险 地提供了 自己的个人信息,由于申 管理中最为核心的一项工作是依 一 、 大数據分析挖掘技术助 请信息 内容 的限制 以及银行审查 据现有的信息来判断是否存在业 力信用卡办理差大数据么风险管理 流程的缺陷也有可能造成银行不 务风险。传统的方法是依靠一定的 1信用卡办理差大数据么风险表现形式及传 能对 申请人的还款能力和还款意 业务流程,或根据经验总结出一些 统管理方式的不足 愿作 出恰当评价 从而形成错误的 规则,再结合申请表、征信、消费 信用卡办理差大数据么领域常見的风险因素 发卡决定或授信额度 造成潜在的 记录等来判断 申请人或持卡人是 包括伪造信息、冒用他人身份、偿 不 良贷款风险。 否存在欺诈、还款能力不足等风 还能力不足以及恶意拖欠等在信 第二,在卡片使用阶段由 险。例如依靠一线营销人员面对 用卡生命周期的鈈同阶段,风险有 于丢失、被盗等原因导致卡片信息 面来核对 申请人的身份信息来预 32 防 申请欺诈 ;利用 申请信息和征信 结出了它们之间的函数关系 :是否 括客户的申请表、征信信息以及持 信息来判断 申请人将来发生违约的 产生不良贷款=f(学历 年收入)。 卡人 的交易信息等在此基础上, 概率的高低 ;利用一些交易规则来 那么当遇到新的申请人时银行只 如果想构建一个预测 申请人将来 判断一笔交易是否由持卡囚本人亲 需将其学历和年收入情况代入这个 是否会产生不良贷款的模型,能够 自完成总的来讲 ,传统方式存在 函数中就可以预测该 申請人将来 加工出来的变量 自然也就只能包 两个问题,一是使用的数据范围单 是

【案例】河南农信:基于大数据岼台的信用卡办理差大数据么推荐模型项目

河南农信信用卡办理差大数据么项目已经完成系统建设目前处于对内发卡试运行的阶段。大數据平台已于2017年11月10日成功上线汇集核心、信贷、金融互联网、渠道,ECIF等各个业务系统数据的ODS已经迁移至大数据平台基于大数据的应用項目已经初具规模,正在逐步深入发展

为了便于业务人员在信用卡办理差大数据么业务开展时可以快速定位客户群,减少寻找目标客户群体的时间成本增加信用卡办理差大数据么营销的成功率,解决产品获客和精准营销的问题河南农信希望利用大数据平台,通过数据挖掘算法支持预测信用卡办理差大数据么目标客户从已有的存量客户中挖掘出具有信用卡办理差大数据么需求的客户,解决信用卡办理差大数据么业务开办之初营销没有针对性的问题

信用卡办理差大数据么营销推荐模型项目利用河南农信内部数据,通过搭建的大数据挖掘平台利用数据挖掘算法,经过模型训练最终生成具体办理信用卡办理差大数据么需求的客户。

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