商業(yè)銀行征信實務及風險管理

商業(yè)銀行創(chuàng)新管理模式精品課程系列培訓大綱課程研發(fā)：卜范濤

商業(yè)銀行征信實務及風險管理課程背景

信用風險產生的根本原因是信息不對稱。在經濟轉軌時期，傳統(tǒng)道德的約束力削弱了、現代市場經濟的信用制度缺位，在多重因素作用下，我國信用制度建設嚴重滯后于社會主義市場經濟體制發(fā)展進程，企業(yè)信用狀況堪憂。企業(yè)之間相互拖欠貨款，資金周轉速度減慢，致使企業(yè)正常的生產經營受到嚴重影響；企業(yè)拖欠銀行貸款，逃廢銀行債務，信用風險頻繁發(fā)生。信用秩序混亂不僅直接侵害債權人的利益，而且會形成惡性循環(huán)，經濟領域充斥著“守信吃虧，失信用有利”的錯誤觀念，使失信成為普遍現象，形成所謂的“賴賬經濟”，進而危害到國民經濟的正常運行。

征信工作是解決我國目前最嚴重的企業(yè)信用問題的有效手段之一。銀行的征信水平直接影響和制約著銀行信貸風險的防控能力。了解交易對方的資信狀況，評估交易風險，選擇誠信的交易伙伴，減少違約、拖欠貨款的發(fā)生，是銀行系統(tǒng)從業(yè)人員的必修課程。

培訓對象

銀行對公業(yè)務部、信用管理、財務部、合同管理部、法律事務部、中高層管理者、采購部、銷售部等部門負責人及業(yè)務骨干

培訓時間：18小時

達到目標

了解銀行征信管理的流程和重要性，掌握必要的信用數據采集、歸類和分析的技術和方法，掌握“5C”/“5性”等征信管理技術和工具，并把這些技術和方法應用到實際工作中。明確征信管理工作崗位的任務和職責，能夠有效識別企業(yè)存在的信用風險，并能夠根據這些風險的狀態(tài)制訂出不同的管理策略。了解信用報告的撰寫方法，把銀行風險控制在預設的容忍度范圍內。為銀行經營、合規(guī)、報表三大目標的實現保駕護航。

培訓方法：課堂講授、實戰(zhàn)演練、案例分析、多媒體教學、互動游戲等。培訓大綱

模塊一、企業(yè)征信基礎知識

一、征信基本知識和理念１、什么是信用２、什么是信用風險３、信用風險的兩大類別：１）履約能力出現了問題２）履約意愿出現了問題４、什么是征信５、征信的本質特征６、征信的必要性７、企業(yè)信用的傳遞方式１）非中介模式２）中介模式

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二、征信業(yè)的發(fā)展狀況三、征信的基本原則１、真實性原則：２、一致性原則：３、獨立性原則：４、穩(wěn)健性原則：四、信用評級指標體系１、評估要素２、評估指標３、評估方法４、評估標準５、評估權重６、評估等級五、信用評級的方法１、信用評級的5C要素１）品德：２）償付能力：３）資本：４）抵押品：５）環(huán)境狀況：

２、國內慣用信用評級的五性分析１）安全性２）收益性成長性３）流動性４）生產性

六、信用報告評級要素１、基礎素質分析２、經營管理分析３、經營管理４、經濟效益七、信用信息的構成１、信用信息的四方面內容１）法人信用２）財務信用３）品牌信用４）交易信用

２、常見的法人信用風險類型

１）由于使用客戶錯誤的法人名稱而導致的信用風險。

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２）由于使用客戶錯誤的地址而導致的信用風險。３）忽視客戶的合法經營范圍和常規(guī)業(yè)務范圍。４）注冊資本金不足或出資不實。５）企業(yè)的注冊日期或經營年限。３、財務信用信息

１）企業(yè)的資本狀況與利潤變化情況。２）企業(yè)的資產負債狀況。３）企業(yè)資本結構。４、品牌信用１）產品品質２）市場行為３）企業(yè)聲譽４）服務質量５、交易信用信息

１）客戶的交易行為的記錄２）主要信息來源

模塊二、客戶資信管理模塊

一、客戶信用數據的采集１、七大采集原則２、內、外部兩大采集渠道３、十項采集內容４、三種數據驗證方法５、新客戶被關注的三大信息點６、老客戶被關注的三大信息點７、核心客戶被關注的三大信息點二、企業(yè)客戶的資信分析１、“５C”原則及其應用１）“５C”的量化方法

２）應用“５C”原則評價企業(yè)風險的方法３）應用５C１S評價企業(yè)主要領導者２、企業(yè)財務狀況分析

１）三張報表及其勾稽關系分析

２）根據財務數據的邏輯性分析財務報表的虛假性３）根據財務比率評估企業(yè)短期償債能力４）根據財務比率評估企業(yè)長期償債能力５）客戶營運能力分析運用６）有效分析客戶營運能力的方法

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７）客戶獲利能力分析運用８）有效分析客戶獲利能力的方法

３、運用巴薩利等預測類模型分析企業(yè)破產風險４、運用特征分析等管理類模型計算企業(yè)的售信額度５、應用權重調整客戶的DSO和信用額度６、信用評估實戰(zhàn)演練三、企業(yè)客戶的資信評級1、評級程序2、評級方法3、評級模型4、評級符號5、結果修正

6、應用風險指數調整信用額度

模塊三、組織架構設置模塊

一、信用管理部門的設置及分工二、信用管理工作人員的12項工作1、信用管理政策制訂2、信用管理的預算編制3、信用管理的考核指標4、信用管理監(jiān)理/主辦5、客戶檔案管理6、客戶資信評級

7、處理客戶信用申請和申訴８、對其它部門人員的信用培訓９、內部其他部門的協調

10、外部聯絡信用機構或政府職能部門三、信用經理的職責及權限四、信用管理員的職責及權限五、信用管理制度體系建設１、企業(yè)信用信息采集及管理制度２、企業(yè)信息檔案建立及查詢制度３、信用管理部工作制度４、企業(yè)信用文化建設

課程總結

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擴展閱讀：征信信息在信貸業(yè)務及風險管理中的應用探討-以XX銀行為例

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征信信息在信貸業(yè)務及風險管理中的應用探討

以XX銀行為例

摘要

由于我國商業(yè)銀行信貸規(guī)模的不斷擴大，信用風險成為了商業(yè)銀行面對的主要風險，因此征信信息更好的服務于商業(yè)銀行就顯得尤為重要。

全文圍繞征信信息在“信貸業(yè)務”與“風險管理”中的應用進行探討。對征信信息在XX銀行的應用情況進行了介紹并對存在的問題進行了分析，主要包括：信息時效性差、征信信息應用程度低、信用報告中代碼過多、征信過程存在法律風險等。針對其中應用程度低的問題，我建議用數據挖掘的方式對征信信息進行處理，通過對數據進行挖掘，將之前征信信息主要用在審貸的程度，拓展到對客戶和市場的開發(fā)，同時也解決了一部分缺少重要信息的問題。關鍵詞：征信信息，信貸業(yè)務，風險管理，數據挖掘

作者姓名：XXX專業(yè)班級：XXXXXXXXXX指導老師：XXX

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Abstract

Becauseourcountrycommercialbankcreditscaleunceasingexpansion,creditriskbecomesthemainriskfacedbycommercialbank,thecreditinformationandbetterserviceincommercialbanksisparticularlyimportant.

Byfocusingontheapplicationofcreditinformationinthe"credit"and"riskmanagement"arediscussed.ThecreditinformationintheapplicationofXXBankareintroducedandtheexistingproblemsareanalyzed,mainlyincluding:poortimelinessofinformation,creditinformationapplicationlevellow,creditreports,credittoomuchcodeexistedintheprocessoflegalrisk.Aimingattheapplicationlevelislowproblem,Iproposetodealwiththecreditinformationbydataminingmethods,miningthedata,beforethecreditinformationshouldbemainlyusedinapprovaldegree,toexpandthedevelopmentofcustomerandmarket,butalsoapartofthesolutionofmissingimportantinformation.

Keywords:Creditinformationventuremanagementdataminingstrategy

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目錄

第1章前言..................................................................................................................1

1.1選題的背景.....................................................................................................11.2研究的目的和意義.........................................................................................2第2章征信信息簡介及在商業(yè)銀行信貸管理中的作用............................................3

2.1商業(yè)銀行管理與征信信息.............................................................................3

2.1.1商業(yè)銀行管理......................................................................................32.1.2征信信息簡介及其內容.....................................................................42.2征信信息服務商業(yè)銀行的作用.....................................................................42.2.1征信信息在信用風險領域的作用.....................................................52.2.2征信信息在業(yè)務領域的作用.............................................................5

第3章征信信息在XX銀行的應用現狀及問題分析................................................6

3.1XX銀行簡介.....................................................................................................63.2征信信息在XX銀行的應用現狀及案例.......................................................6

3.2.1在貸前授信審批方面的應用現狀......................................................73.2.2在貸后管理方面的應用現狀..............................................................73.2.3在對逾期賬戶處理方面的應用現狀..................................................73.2.4征信信息在信貸管理應用中的案例展示及分析..............................73.3征信信息在XX銀行信貸業(yè)務及風險控制中的應用問題分析...................83.3.1信息時效性問題..................................................................................83.3.2商業(yè)銀行應用征信信息的面過窄，應用不規(guī)范問題......................93.3.3征信信息內容中缺少重要信息，信用報告代碼過多的問題..........93.3.4使用中的信息征集無授權，存在使用不合法的風險....................10

第4章基于數據挖掘的改進建議............................................................................11

4.1數據挖掘簡介...............................................................................................11

4.1.1數據挖掘概念....................................................................................114.1.2數據挖掘的步驟................................................................................114.1.3數據挖掘方法介紹............................................................................114.2數據挖掘軟件簡介.......................................................................................124.3運用BusinessIntelligenceDevelopmentStudio對數據進行挖掘..............124.3.1數據挖掘的目的................................................................................124.3.2數據挖掘的過程及結果分析............................................................13

總結..............................................................................................................................19致謝..........................................................................................................................20參考文獻......................................................................................................................21

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第1章前言

1.1選題的背景

我們中華民族自古就把信用看作是做人的根本，“人無信不立”這樣的警句更是記載在論語中，時刻提醒著我們后來人�，F今的社會，更是將信用提到了一個新的高度，是社會交往與經濟活動中人們必須遵守的道德規(guī)范和行為準則。據中央電視臺報道，201*年8月美國的主權信用評級被標準普爾公司由AAA下調至AA+，這可以說是轟動一時的新聞，當時各大媒體反復報道，同時引起世界各地的金融市場強烈震動。再追溯到201*年初，美國發(fā)生了“次貸危機”，進而引發(fā)令全球震驚的“華爾街金融海嘯”，同時這也引起了全球金融領域，特別是銀行業(yè)界對如何防范系統(tǒng)性金融風險的思考。可能我們遠在中國，感觸不是那么明顯，但別人的危機就好比是一面鏡子，說明我們國家同樣存在相同且相當的隱患。

當然我們國家領導人也意識到了這樣的危機，就在不久前前任國務院總理溫家寶主持召開國務院常務會議上，對我們國家的信用體系建設，就做出了重要的部署。會議最后提出的主要任務是：“一是加快征信立法和制度建設。二是推進行業(yè)、部門和地方信用建設。三是建設覆蓋全國的征信系統(tǒng)。四是加強監(jiān)管，完善信用服務市場體系。五是加強政務誠信建設。六是大力培養(yǎng)社會誠信意識1”。從國家層面，我們是有意識到問題的存在，同事也是有良好規(guī)劃的。

然而作為應屆畢業(yè)生，我們所接觸到的層面就更加的現實與緊迫。文章的中心是談征信信息在商業(yè)銀行的應用，商業(yè)銀行的變化跟現狀就值得我們關注。我國的商業(yè)銀行近些年來的發(fā)展似乎有些過快，這主要體現在貸款規(guī)模的不斷擴大。個人消費信貸產業(yè)以巨大的市場潛力和較高的預期收益成為金融市場競爭的熱點，各商業(yè)銀行均把發(fā)展消費貸款作為發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分。我國的商業(yè)銀行目前主要的業(yè)務流程是，在貸款發(fā)生以前，銀行根據借款人的情況進行調查審核，然后進行授信，將來發(fā)生的貸款則是在這個授信額度的范圍內。在這個過程中，銀行對借款人進行授信時，是否能夠對借款人的信用水平做出準確的評估，就是最重要的事。當然，借款人的信用水平也是會因為各種原因發(fā)生變化的。因此，銀行在運營過程中，面對的主要風險，就是信用風險。雖然我們面對的主要

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溫家寶.《國務院常務會議會議紀要》

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風險就是信用風險，但同時，我們還必須加強對信用貸款的應用。因為就目前情況而言，我們國家的中小企業(yè)，在面對資金困難的時候，商業(yè)銀行普遍青睞抵押貸款。

根據世行的一項統(tǒng)計，“我國中小企業(yè)流動資金只有大約12%來源于商業(yè)銀行，其中職員少于20人的小企業(yè)流動資金只有2.3%來自商業(yè)銀行，其中中小企業(yè)80%缺乏資金，30%資金十分緊張。另外，根據中國人民銀行的調研，我國中小企業(yè)貸款形成的不良資產占商業(yè)銀行全部不良資產的比例高達63.9%，這種狀況嚴重影響商業(yè)銀行發(fā)展中小企業(yè)貸款業(yè)務的熱情。”2這是對于中小企業(yè)而言，我們有必要更加注重信用的利用。對于商業(yè)銀行，抵押貸款也不是包治百病的靈藥。參加一次培訓的時候聽到一位銀行的高管提到，該銀行全年的不良貸款，沒有一例是通過處置抵押物來解決的。抵押的現狀是評估公司估值5億的資產，可能授信額度只能有50%或者更低�？梢�，增強對信用體系的應用研究，就很有現實意義與急迫性。

1.2研究的目的和意義

在如今的社會中，信用已早不是以前單純的一個道德概念，更加成為了一種經濟變量。在信用體系完善的地方，他早已成為了經濟活動的重要支撐條件，甚至將來也許就是新型市場體系的基石。就目前我們身邊的情況而言，網絡技術更加的普及，電子商務，物流配送，甚至信用卡交易，就是大家隨時都能接觸到的新事物，這些新型交易方式的涌現，無疑使得我們的交易效率大大的提高。大家想想，這些交易方式的提高，伴隨著效率的提高，一切不都是基于信用的利用么。

同樣，金融交易的核心和基礎也是信用，它具體到經濟學領域是這樣解釋的：“在商品交換或者其他經濟活動中，授信人在充分信任受信人能夠實現其承諾的基礎上，用契約關系向受信人放貸，并保障自己的本金能夠回流和增值的價值運動�！�3商業(yè)銀行是以經營金融資產的特殊企業(yè)。按照現在普遍的商業(yè)銀行的經驗，信用風險占商業(yè)銀行全部經營風險的70%，是商業(yè)銀行所面臨的最主要風險。可見，無論對于現在的金融市場還是交易平臺，信用的利用只會增強，那么對信用體系建設和應用的研究是很有意義的。綜上，本文主要通過對征信信息在商業(yè)銀行的應用現狀進行分析，以征信系統(tǒng)為對象，進行分析，提出改進建議。

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《基于農村金融體系改革的農業(yè)小企業(yè)融資問題研究》呂廣仁百度百科.信用

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第2章征信信息簡介及在商業(yè)銀行信貸管理中的作用

2.1商業(yè)銀行管理與征信信息

2.1.1商業(yè)銀行管理

最初使用“商業(yè)銀行”這個概念，是因為這類銀行在發(fā)展初期，只承做“商業(yè)”短期放貸業(yè)務。放款期限一般不超過一年，放款對象一般為商人和進出口貿易商。人們將這種主要吸收短期存款，發(fā)放短期商業(yè)貸款為基本業(yè)務的銀行，稱為商業(yè)銀行。4盈利是商業(yè)銀行最根本的目的，也是商業(yè)銀行發(fā)展的原因。但是與普通企業(yè)不同，商業(yè)銀行自有資本所占比重很小，其中大部分依賴商業(yè)信用吸收存款。而對于大部分商業(yè)銀行，資本中的一大部分都要依靠“做回報”等特殊的方法，因此就對商業(yè)銀行的管理水平提出了極高要求。1997年的巴塞爾委員會在《有效銀行監(jiān)管的核心原則》上將商業(yè)銀行的風險被分為八大類，包括信用風險、國家風險和轉移風險、市場風險、利率風險、流動性風險、操作風險、法律風險和聲譽風險。所謂商業(yè)銀行的管理，其實就是在有效控制上述風險的前提下實現利潤收益的最大化。但是根據國際上成熟的商業(yè)銀行的經驗，商業(yè)銀行的最主要風險還是信用風險、市場風險和操作風險，在銀行整體風險中比重約為70%、20％和10％，如圖2-1所示，這三種風險也就成為商業(yè)銀行管理的重點對象。

圖2-1商業(yè)銀行主要風險比重圖

信用風險：信用風險是指交易對手未能履行約定契約中的義務而造成經濟損失的風險，即受信人不能履行還本付息的責任而使授信人的預期收益與實際收

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百度百科.商業(yè)銀行

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益發(fā)生偏離的可能性。產生信用風險的原因一般有兩個，一是市場狀況，借款人是否能還款無疑是跟市場情況相關的，市場環(huán)境好，借款人多半能正常還款。反之，則信用風險就會增加。二是道德風險，這與借款人的道德水平相關，這也是授信的審核項目之一。

市場風險：商業(yè)銀行的市場風險是指由于利率、匯率、股票、商品等價格變化導致銀行損失的風險。

操作風險：操作風險是指由于不完善或者不當的操作，所導致潛在損失的可能。

2.1.2征信信息簡介及其內容

征信這個詞出自于左傳：“君子之言，信而有征，故怨遠于其身�！闭餍旁谟⑽睦锩嬷弊g為“信用報告”，他是從提供服務這個角度來定義的，而我們中文里面則是從信用信息征集這個角度來下的定義。

征信信息簡單來說可以理解為，征信系統(tǒng)采集和提供的具有意義的征信數據的集合。目前的征信系統(tǒng)中主要包括以下六個方面的信息：分別為政府監(jiān)管信息、銀行信貸信息、行業(yè)評價信息、媒體評價信息、企業(yè)運營信息、市場反饋信息5。這些信息通過進行匹配、匯總、整合，然后形成了拿到我們手上的信用報告。而報告的內容就是反應報告主體過去一段時間的信用狀況，一般來說報告的內容簡單說可以概括成：個人信息、商業(yè)信息、公共信息、特別記錄、其他信息。根據征信中心給出的數據，商業(yè)銀行提供的貸款記錄在征信信息中占90%以上。所以說，商業(yè)銀行不僅是征信信息的主要使用者，也是主要的提供者。征信系統(tǒng)的本身，就是人行征信中心組織各商行建立的，征信信息因此也服務于商業(yè)銀行經營管理的各個方面。

2.2征信信息服務商業(yè)銀行的作用

大多數人眼里，銀行相對于我們來說是強勢的一方，大多數時候是這樣。但在信貸這個問題上不盡然。在信貸市場上，銀行和我們借款人相較，在信息上是不對稱的，因為作為借款人的我，自然比銀行更清楚我還款的可能性，商業(yè)銀行始終是出于信息弱勢的地位。征信系統(tǒng)就是在這樣一個前提下，來保障銀行信貸

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全國企業(yè)征信系統(tǒng)網站.征信的分類.

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市場的正常秩序，維護雙方的權益。2.2.1征信信息在信用風險領域的作用1.征信信息能夠提高貸前風險識別水平

在放貸款前，決定商業(yè)銀行貸款發(fā)送的主要因素包括財務因素和非財務因素，其中非財務因素里借款人的信用情況、產業(yè)政策和擔保情況又是影響商業(yè)銀行風險管理的重要部分。

財務方面是決定借款人償還能力的最主要因素。在考慮進行信貸時，借款人基本都會美化自己的，財務狀況，以獲得貸款人貸款或在借貸行為中取得優(yōu)惠利率，這是非常普遍的一個現象。當然，驗證借款人財務狀況的方式有很多，而其中征信數據的比對成本最低。2.征信數據有助于提高貸后管理水平

在貸款放出后，商業(yè)銀行主要通過對其財務狀況，資金流向進行檢測、預警，如關注其貿易背景的真實性等。而征信數據信息正好為行業(yè)銀行提供了這樣的工作工具。因為征信信息的內容包括了借款人的全部信貸信息和基本信息，財務信息。商業(yè)銀行能夠對貸款進行很好的貸后管理。2.2.2征信信息在業(yè)務領域的作用

在貸款業(yè)務的各個環(huán)節(jié)中，我們可以利用征信系統(tǒng)的查詢，判斷借款企業(yè)的實際償還能力，合理選擇貸款授信的方案，這對于客戶經理的幫助是很大的。比如借款人提供的信息與征信系統(tǒng)中的不一致，那么銀行審查、審批環(huán)節(jié)可以要求調整授信條件；再如根據征信系統(tǒng)展示的企業(yè)在他行信貸和賬戶開立信息，銀行審查、審批環(huán)節(jié)可以拒絕企業(yè)降息申請等。都是征信信息在具體業(yè)務中的作用。

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第3章征信信息在XX銀行的應用現狀及問題分析

3.1XX銀行簡介

XX銀行在世紀偉人鄧小平的關懷指導下，于XXXX年在北京成立，也就是現如今的XX銀行總行。1995年，XX銀行進行了股份制改造，成為了一家股份制商業(yè)銀行。201*年，XX銀行在上海證券交易所掛牌上市(股票代碼想XXXXXX)，并公開發(fā)行股票，成為全國的第五家上市銀行。201*年10月，XX銀行完成了定向增發(fā)，提升了資本實力，為銀行業(yè)務的快速發(fā)展提供了有效的支持。

目前，XX銀行已在北京、杭州、上海、南京、濟南、昆明、深圳、沈陽、廣州、武漢、重慶、成都等城市設立了分支機構413家。此外，XX銀行還與境外一千多家銀行建立了代理業(yè)務的關系，建成了覆蓋全球主要貿易區(qū)的結算網絡。

截至201*年6月末，銀行資產總規(guī)模達到11407.68億元。就在當年，XX銀行的快速發(fā)展受到公眾和業(yè)界的關注和認同。在201*年7月出版的英國《銀行家》雜志世界1000家大銀行評選中，XX銀行按資產規(guī)模排名在第XX名；在201*中國企業(yè)500強中排名第XX名、中國服務業(yè)企業(yè)500強排名第XX名、中國企業(yè)效益200佳排名第XX名。

3.2征信信息在XX銀行的應用現狀及案例

如果要談XX銀行征信系統(tǒng)，信息的應用問題，就不得不先說人民銀行的征信系統(tǒng)，以及他的一個建立過程。因為征信系統(tǒng)并不是一個每家銀行都需要去建立的，它當初是人民銀行組織各大商業(yè)銀行一起建立的這樣一個系統(tǒng)，由各大商業(yè)銀行提供數據，然后人行的征信中心進行一個系統(tǒng)建設，管理�；�本上這個系統(tǒng)后來也就是服務于各大金融機構。從最早人行在深圳分行推出的一個“貸款證”制度到現在，我們國家的征信系統(tǒng)建設已經接近20年歷史了。從最早的征信數據采集方式還需要用紙質的貸款證，到現在的電子化系統(tǒng)，采集范圍從各地分散著，到現在的全國聯網，對象從企業(yè)到全社會，參加調查人數目前統(tǒng)計已經超過8億人，全年累計查詢次數為2.4萬億次。就規(guī)模而言，已經是世界最大了。

而XX銀行從92年成立之初，剛好趕上了我國征信系統(tǒng)的建立。如今征信信息也是應用在了該行的各個方面。

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3.2.1在貸前授信審批方面的應用現狀

該行的信貸部門利用人民銀行征信報告中的個人征信信息，開發(fā)了貸款申請評分卡，通過量化的方式評估客戶信用風險等級。由于人民銀行的征信數據能較為全面地展現客戶的信用風險信息，因此基于征信數據開發(fā)的申請貸款評分卡具有非常強的預測能力，可以為信貸決策提供客觀一致的標準，大幅度提高信貸風險區(qū)分能力。除了將個人征信報告用于申請評分卡之外，XX銀行信貸部門還利用征信報告建立了一系列信貸風險評價標準，對于征信報告中有貸款逾期歷史或不良記錄、債務負擔較重、他行累計授信與收入不相稱等情況的客戶，在審批過程中會采取審慎授信乃至拒絕的信貸決策。6

201*年全年，XX銀行信貸部門依靠人民銀行的個人征信報告，在貸款審批過程中，剔除了超過20萬有不良信用記錄的客戶，極大地提升了授信客戶的質量。在申請欺詐調查方面，XX銀行信貸部門將申請征信信息融入欺詐偵測規(guī)則中，201*年在前端共攔截欺詐申請近4萬份，有效避免潛在損失約7.2億元，取得了良好的防控效果。3.2.2在貸后管理方面的應用現狀

XX銀行信貸部門定期對行為評分預測為中高風險的客戶進行貸后征信查詢，對客戶逾期、共債等情況進行監(jiān)控，如發(fā)現客戶征信信息具有不良記錄，會進行限制客戶額度上調、升級等貸后維護，確保銀行風險敞口不再擴大。3.2.3在對逾期賬戶處理方面的應用現狀

通過查詢逾期客戶個人信用報告，可全面了解被查詢客戶的整體信貸情況，進一步掌握催收過程中客戶當前的負債現狀、資產情況，充分揭示其可能存在的信用風險，為合理制定下一步的催收策略、進一步實現資產保全及回收提供幫助。3.2.4征信信息在信貸管理應用中的案例展示及分析

案例1：查詢借款申請人信用情況，如信用情況好，還款能力強，可以很大程度提高審批效率。

XX銀行某分行在審查1筆120萬元的個人經營性貸款時，查詢個人征信系統(tǒng)發(fā)現，該客戶在其他銀行有1筆23萬元的貸款，還款付息正常。查詢結果與客戶本人聲明相符，間接證實了客戶的信用度。銀行舉措：結合客戶提供的抵押

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XX銀行官網

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物、還款能力進行綜合分析后，該行做出放貸決定，貸款額度確定為100萬元。

使用個人征信系統(tǒng)使原來需1個多月的貸款時間縮短為2個星期。

案例2：可以查詢客戶不良貸款形成和余額情況，迅速做出拒貸決定。某客戶向XX銀行某分行申請期限10年、金額11萬元的住房貸款1筆。該客戶申請資料顯示其擁有私家車1輛，具有一定經濟實力。查詢個人征信系統(tǒng)發(fā)現，該客戶在其他銀行辦理的1筆汽車消費貸款已形成不良貸款，余額為7萬元。銀行舉措：該行判定該客戶惡意拖欠貸款意圖明顯，信譽較差，故拒絕了其貸款申請。

案例3：可以查詢客戶貸款逾期動態(tài)變化情況，判斷客戶是否惡意拖欠，做出貸與不貸或減少貸款量決定。

某客戶向XX銀行某分行申請個人住房按揭貸款，該行查詢個人征信系統(tǒng)發(fā)現，該借款人過去在其他銀行辦理的1筆貸款曾經出現過逾期（指到約定還款時間而借款人未能及時還款，下同）半年的情況。銀行舉措：鑒于該客戶個人經濟狀況良好且已將該貸款結清，該行同意發(fā)放該借款人的住房按揭貸款，但是提高了首付款的比例。該客戶表示非常后悔自己過去的失信行為，提高了還款的自覺性，再沒有出現過不良信用記錄。7

通過征信信息應用在信貸管理中的情況我們可以發(fā)現，征信信息更多的時候是在貸前發(fā)揮作用，無論是貸后甚至出現逾期的情況，征信信息更多起的是一個監(jiān)測，記錄，警示的作用。征信信息在信貸業(yè)務及風險控制中的主要應用是支持決策者決定，貸或者是不貸。

3.3征信信息在XX銀行信貸業(yè)務及風險控制中的應用問題分析

3.3.1信息時效性問題

征信數據要應用在信貸管理中，數據的有效程度就非常關鍵，我們知道任何一個數據都是對數據主體之前的客觀事實進行的記錄。如果是過期的數據，自然就不能被很好的利用，甚至會有壞的結果。目前各大商行采用的征信數據都來自于一個系統(tǒng)�，F階段的征信系統(tǒng)數據實行的是按月采集，次月更新的制度。也就是說當天發(fā)生的業(yè)務可能最長要一個月后才會反應在征信信息上。這其實是有可能對商業(yè)銀行的數據使用帶來風險的。舉個例子，借款人要購買兩套住房，他可

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來自“立金銀行客戶經理論壇”網友

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以在一個月內分別向不同的銀行申請住房貸款，那么正常情況下兩家商業(yè)銀行都會按照首套房的貸款標準進行放貸。

對公而言，其征信信息在業(yè)務發(fā)生的當日就必須送到人行的征信中心，看似沒有更新不及時的問題，但大多時候，對企業(yè)進行審核的時候同時也會看他的相關人員的個人征信報告，因為同樣會有影響。

解決時效性的問題我認為應該從兩個方向努力。首先，當然由于中國征信體系的迅速發(fā)展，之前的設計早已不能滿足現在的要求，應該進行升級處理。另外一方面是提高征信數據中借款人信貸信息的報送和展示頻率，從而可以提高征信信息的時效性。

3.3.2商業(yè)銀行應用征信信息的面過窄，應用不規(guī)范問題

對于各大商業(yè)銀行來說，對于征信信息在風險管理方面的效用基本都有共識，并且各大商行都進行了很多實踐。但就目前了解的信息是，大家?guī)缀醵际窃趶娬{征信信息對于信貸業(yè)務的幫助，特別是決策這方面。但把征信信息應用于產品開發(fā)，市場銀行等方面就很少聽到。在征信體系完善，或者說金融體系發(fā)達的國家，把征信數據通過分析，模型處理等方式，將這些數據轉化成產品，并且?guī)椭�各商行確定目標消費群體，加強市場營銷已經是非常的成熟的應用方向了。這里的應用不規(guī)范是指的是一個在很多中小型商業(yè)銀行里非常普遍的現象。在利用征信信息方面沒有進行對數據的深入研究或者分析，簡單的根據信用報告里面，相對大型的商業(yè)銀行對他的授信額度，以略高于這個額度對其進行授信。這個現象不僅對該行，甚至會增加整個銀行業(yè)的整體風險水平，也影響了正常研究這些征信數據的人。

應用征信信息面過窄的問題，在第四章中會利用數據挖掘進行舉例。以達到確定目標客戶，開發(fā)新的信貸產品的效果。關于應用不規(guī)范的問題，還需要該商行規(guī)范自己的貸前調查流程，以至于更好的利用征信信息。3.3.3征信信息內容中缺少重要信息，信用報告代碼過多的問題

看過信用報告會發(fā)現，其中交易明細中有不少的類似于代碼的文字和符號，我們作為一般人是看不懂的，甚至我認為就是一般的銀行從業(yè)人員也是看不懂的。而最新的信用報告里面并沒有相關代碼的注釋，因此會照成使用者閱讀困難。

我所謂征信信息中的重要信息，指的是經過處理，有針對性的內容。能夠滿

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足使用者特定要求的信息。就目前的征信系統(tǒng)而言，里面的很多內容甚至都是不準確的。

關于代碼過多的問題，我建議如果確實沒有必要，可以盡量避免，無法避免的應該給予備注。重要信息的問題在下文中提到可以利用數據挖掘的方法進行整理。

3.3.4使用中的信息征集無授權，存在使用不合法的風險

就目前而言，我們國家的征信體系還出于比較初期，僅僅只有10年左右的時間。在征信信息收集方面，我國采用的是自上而下強制的征集模式，所有信用信息的征集入庫均不需要經過信息主體授權及同意。這樣的征集方式存在一定的法律風險，因為伴隨著征信體系的建設，征信機構包括使用者對征信信息質量要求的提高，大家對征信信息的重視度加強，這種未獲授權的征信行為必然會被質疑.甚至征信機構可能因為沒有實際履行信息告知義務而導致的被征信人各方面的損失而站上法庭的被告席。

相關法規(guī)這一方面，《征信業(yè)管理條例》已于201*年12月26日國務院第228次常務會議通過并且公布，自201*年3月15日起施行。雖然如何，但這一方面仍然值得持續(xù)的關注。

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第4章基于數據挖掘的改進建議

征信信息在信貸業(yè)務及風險管理中存在的部分問題及建議在上一章有過敘述。其中提到的征信信息的應用程度低，缺乏重要信息的問題，本章將基于數據挖掘進行簡要的探討，并利用一組數據進行舉例。

4.1數據挖掘簡介

4.1.1數據挖掘概念

數據挖掘就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的過程。

簡單的說，就是從大量數據中提取或“挖掘”隱含在其中的潛在有用的信息和知識的過程。在商業(yè)上，特指按照既定的業(yè)務目標對大量的企業(yè)數據進行探索，揭示其中的規(guī)律性并進一步將之模型化的先進、有效的方法。

當征信信息應用于信貸管理中時，大量的征信數據并不一定能被信用報告的獲取者有效利用。需要商業(yè)銀行本身對數據進行研究，數據挖掘在這個部分就能發(fā)揮很重要的作用。4.1.2數據挖掘的步驟

如果把數據挖掘廣義的理解為從數據中獲得有用信息的過程，那么數據挖掘的過程可以簡要表示為：明確挖掘的目的數據準備數據挖掘挖掘結果評估獲得結果。如果沒有獲得滿意結果，可以根據情況返回到之前的任何一步重新進行。4.1.3數據挖掘方法介紹

關聯規(guī)則挖掘是數據挖掘中最活躍的研究方法之一，最早是由R.Agrawal等人針對超市采購籃分別問題提出的，其目的是為了發(fā)現超市交易數據庫中商品之間的關聯關系。8

有一個關于關聯規(guī)則很經典的故事，就是“尿布與啤酒”的故事，在一家超市里，有一個有趣的現象：尿布和啤酒居然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。通過數據挖掘以后發(fā)現，產生這一現象的原

8《數據長褲與數據挖掘》清華大學出版社

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因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。

按常規(guī)思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，然而利用數據挖掘技術對海量交易數據進行挖掘和分析，沃爾瑪發(fā)現了數據內在這一有價值的規(guī)律。

4.2數據挖掘軟件簡介

IntelligentMiner是一款IBM公司研發(fā)的數據挖掘軟件。通過其獨有的技術，例如自動生成典型數據集，發(fā)現關聯、發(fā)現序列規(guī)律、概念性分類和可視化呈現，可以自動實現數據選擇、數據轉換、數據挖掘和結果呈現這一整套數據挖掘操作。若有必要，對結果數據集還可以重復這一過程，直至得到滿意結果為止。它采取客戶/服務器（C/S）架構，并且它的API提供了C++類和方法。9

BusinessIntelligenceDevelopmentStudio，是一個專用于SQLServer商業(yè)智能的其他項目類型的MicrosoftVisualStudio201*。這個軟件主要是用于開發(fā)商業(yè)解決方案的開發(fā)環(huán)境，其中包括AnalysisServices、IntegrationServices和ReportingServices項目。每個項目類型都提供了用于創(chuàng)建商業(yè)智能解決方案所需對象的模板，并提供了用于處理這些對象的各種設計器、工具和向導。10IBM的能處理大數量的挖掘，功能強大，但缺少數據探索功能。與其他軟件的兼容性差。而BusinessIntelligenceDevelopmentStudio應用更為普遍，在學校的機房都有安裝，比較容易學習使用。并且文章注重對軟件的使用過程、對具體問題的解決進行舉例，不注重理論探討。因此我們選擇使用SQL201*下面的BusinessIntelligenceDevelopmentStudio。

4.3運用BusinessIntelligenceDevelopmentStudio對數據進行挖掘

4.3.1數據挖掘的目的

根據我們模擬的已有的客戶基本信息，以及銀行信息，如是否借款，借款額度，對A產品的購買情況等。對他們進行數據挖掘，找到一定的關聯性，然后當我們面對新的銀行客戶時，我們可以將他提供的數據與我們挖掘出的數據在系統(tǒng)中進行對比，然后選擇我們需要的信息，是為征信信息里的重要信息。通過對重

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百度百科IntelligentMiner

-cn/

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要信息的挖掘，提升了我們對征信信息的應用程度。4.3.2數據挖掘的過程及結果分析

針對上一章提到的征信信息缺乏重要性，應用程度不高的問題。這一小結我們利用軟件嘗試進行改進。由于銀行業(yè)征信信息的特殊性，全國基本都是從人行征信中心提取征信報告，我們不可能獲得。下面我們以一組模擬的數據進行舉例。

為了便于數據挖掘，我們以A-E的形式模擬了一部分用戶主要信息評級，設置了10個客戶相關信息，在后面將作為事例表。如圖5-1所示：

圖4-1模擬銀行客戶數據

打開BusinessIntelligenceDevelopmentStudio,選擇“文件”--->“新建”命令，新建一個AnalysisServices項目。在“名稱”文本框中將新項目命名為BANK_CLIENT_INFO_LW；如圖4-2所示：

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圖4-2新建項目

在資源管理器中，右鍵單擊“數據源”項，選擇“新建數據源”；系統(tǒng)將打開數據源向導。單擊“新建”按鈕，向demo數據庫添加連接。系統(tǒng)將打開“連接管理器”對話框，如圖4-3所示：

圖4-3新建數據源

我們決定用關聯規(guī)則進行數據挖掘，在“選擇數據挖掘技術”頁面，在“您要使用何種數據挖掘技術”列表框中選中“Microsoft關聯規(guī)則”選項，如圖

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4-4所示：

圖4-4選擇“關聯規(guī)則”為挖掘技術

在“指定表類型”頁面，我們需要分別選擇事例表與嵌套表。在該頁面上選中bank_client_info表右邊的“嵌套”復選框，選中CLIENT_INFO表右邊的“事例”復選框，如圖4-5所示：

圖4-5指定表的類型

在“指定定型數據”頁面，我們將系統(tǒng)里面已有的信息設置為“輸入”，將要推測的信息設置為“可預測”，將客戶編號作為“鍵”，如圖4-6所示：

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圖4-6指定定型數據

由于已經定義了“關聯”挖掘模型的結構和參數，我們可以對該模型進行處

理了。選擇“挖掘模型”菜單的“處理挖掘結構和所有模型”選項，系統(tǒng)將打開“處理挖掘結構-Association”對話框，單擊“運行”按鈕，系統(tǒng)將會在“處理進度”對話框中顯示有關模型處理的信息。如圖4-7所示：

圖4-7處理進度

處理過程結束之后，選擇“挖掘模型查看器”，我們就可以看到我們挖掘的

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結果。第一個頁面是挖掘到的“規(guī)則”，如圖4-8所示：

圖4-8挖掘模型查看器下的“規(guī)則”

后面兩個依次是“項集”和“依賴關系網”，我們點開第二個選項卡，查看挖掘出來的“項集”，如4-9圖所示：

圖4-9挖掘模型查看器下的“項集”

上面兩張圖分別是顯的“規(guī)則”與“項集”也就是我們通過運用BusinessIntelligenceDevelopmentStudio軟件對之前我們提供的數據進行挖掘的結果。

當住房公積金信息的評價為A，工作行業(yè)評價為A時，他的授信額度就很有可能也為A。另外一例，雖然他的學歷的評價為A，但收入評價是D，他的授信額度很有可能只是E。將來新的銀行客戶在提供數據以后，我們進行比對，如新客戶的工作行業(yè)評級為E，而住房估值評級為C時，那么他的授信額度評級可能

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也會是E。在進行此類數據挖掘時，我們可以添加更加廣泛的信息。如將銀行過往客戶對A產品的購買情況作為預測信息進行數據挖掘，那么。對于A產品的研究與銷售而言，這樣的信息就是重要信息。

上面利用軟件對模擬的一組客戶數據進行了挖掘，主要預測的結果是是否貸款與授信額度。在實際應用中，數據會更加豐富。商業(yè)銀行可以利用征信系統(tǒng)獲得更多的數據進行挖掘，比如將他的基本信息，銀行信息，非銀行信息，與該客戶對某種新型產品的興趣度進行掛鉤。這樣無疑是提升了征信信息的應用程度，是改良征信信息應用程度低這個問題的有效措施。

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總結

就近十年來看，中國的信貸規(guī)模持續(xù)擴大。截止去年，達到了8萬億人民幣。伴隨著發(fā)展就一定會暴露出很多問題，銀行業(yè)務在不久的將來必定會有更大的變化和要求，但相信風險的控制永遠是銀行業(yè)務的最大難題，而我們國家征信系統(tǒng)的不斷進步與完善，就是銀行業(yè)務最大的一個支撐。同時隨著信息化技術的不斷深入銀行業(yè)務的各個方面，銀行對客戶經理的要求，也必定會從以前的拉關系喝酒，變成需要專家型的客戶經理。來更好的面對銀行的信貸業(yè)務。

本文首先對征信信息的發(fā)展情況作了簡介，對征信信息在信貸業(yè)務和風險管理中可能的作用進行闡述。然后根據收集的資料，對征信信息在XX銀行的利用現狀進行了介紹，并舉出了應用的具體事例。接著對征信信息應用中存在的問題進行了分析并提出建議。針對征信信息在該行應用程度低的問題，提出了數據挖掘的方法。之后運用BusinessIntelligenceDevelopmentStudio軟件對模擬的一組客戶數據進行了操作。通過對軟件進行操作得出了挖掘結果，分析挖掘結果，我們可以對客戶信息進行更深入的了解。進而能對我們的產品進行更貼近客戶需求的改進，就類似于上文提到的牛奶啤酒的故事，就是從客戶數據中挖掘出的有價值的信息。綜上所述，我們將之前征信信息主要應用在審貸的程度，拓展到了對客戶信息的掌握和對金融產品、金融市場的開發(fā)這一層面。為解決我們提出的征信信息在信貸業(yè)務中應用程度低這樣一個問題給出了好的建議。

最后，由于本人水平有限，收集到的有關征信信息利用的情況也還不夠全面。在應用問題方面的探討也還有些不盡人意之處，有待以后完善。

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致謝

在這篇論文的創(chuàng)作過程中，給老師和同學添了很多麻煩。關于論文的選題、結構和思路都向X老師征求了很多次的意見，非常感謝老師的耐心。在數據挖掘這一塊自己本身不太擅長，與XX同學的交流給了我很大的幫助。

感謝大學幾年里老師同學在學習，生活上給予我的幫助。最后非常感謝學校、院領導的支持和關心！

最后再一次對X老師表示深深的謝意！

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