基于K-means聚类方法的CY银行沈阳分行个人贷款风险识别研究

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为了满足近些年规模不断扩张的个人贷款需求,各家商业银行都在不断地探索总结,积极研发符合各类需求类型的个人贷款业务,比较典型的是消费贷款,保持较快的增长速度。还有近些年依靠大数据技术以及AI智能技术发展起来的诸如微粒贷、网商贷等新兴产品,基于社会征信体系的建设,个人贷款业务线上化呈现出日益丰富的态势。随着个人信贷业务的不断发展,银行针对具体情况制定了相关制度,对可能存在的风险进行有效管控,银监会针对金融机构的监督工作不断优化,主要目的是保证银行在开展个人信贷业务过程中,也可以对风险进行有效的管控,推动行业持续稳定发展。论文以CY银行沈阳分行为例,采用K-means聚类方法探讨个人贷款风险识别问题。文章首先是对主要研究的个人贷款业务相关概念进行了概述,同时对个人贷款业务风险的定义进行了概括,并阐述了个人贷款的相关理论,包括信息脆弱理论、个人需求理论、预期收入理论和消费信贷理论。在介绍完相关理论后,对本文所用到的K-means算法及二阶段三种分类方法进行了介绍。之后,重点阐述了 CY银行沈阳分行个人贷款业务的发展,并通过对其个人贷款风险识别现状的分析,提出了其存在的主要问题。之后主要介绍了个人贷款贷前风险特征后,根据风险特征及相关原则确定论文的评价指标。再基于K-means聚类及分类方法进行实证分析,最终结合信用评分体系构建出个人贷款信用风险判断矩阵。通过该判断矩阵对申请者进行多维度的分析,将客户划分为四个等级,进而在决定客户的授信额度、免息期、授信期等授信条件上为银行提供参考依据。做到在控制风险的过程中,也能吸引更多的客户,为银行创造更多的价值。最后,结合研究结论与CY银行沈阳分行个人贷款业务现状,提出以下对策建议:在建立健全信用风险识别体系的同时,也要加强综合化经营体制机制建设;完善征信体制,建立奖惩机制,设立风险专项排查机制;提高对借款客户的信息收集与管理水平;持续创新改进风险识别的方法;对于信息和软件平台的功能要持续进行完善,充分发挥大数据技术的优势,强化风险识别技术支持;加强员工培训机制。
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