商业银行征信实务及风险管理
商业银行创新管理模式精品课程系列培训大纲课程研发：卜范涛
商业银行征信实务及风险管理课程背景
信用风险产生的根本原因是信息不对称。在经济转轨时期，传统道德的约束力削弱了、现代市场经济的信用制度缺位，在多重因素作用下，我国信用制度建设严重滞后于社会主义市场经济体制发展进程，企业信用状况堪忧。企业之间相互拖欠货款，资金周转速度减慢，致使企业正常的生产经营受到严重影响；企业拖欠银行贷款，逃废银行债务，信用风险频繁发生。信用秩序混乱不仅直接侵害债权人的利益，而且会形成恶性循环，经济领域充斥着“守信吃亏，失信用有利”的错误观念，使失信成为普遍现象，形成所谓的“赖账经济”，进而危害到国民经济的正常运行。
征信工作是解决我国目前最严重的企业信用问题的有效手段之一。银行的征信水平直接影响和制约着银行信贷风险的防控能力。了解交易对方的资信状况，评估交易风险，选择诚信的交易伙伴，减少违约、拖欠货款的发生，是银行系统从业人员的必修课程。
培训对象
银行对公业务部、信用管理、财务部、合同管理部、法律事务部、中高层管理者、采购部、销售部等部门负责人及业务骨干
培训时间：18小时
达到目标
了解银行征信管理的流程和重要性，掌握必要的信用数据采集、归类和分析的技术和方法，掌握“5C”/“5性”等征信管理技术和工具，并把这些技术和方法应用到实际工作中。明确征信管理工作岗位的任务和职责，能够有效识别企业存在的信用风险，并能够根据这些风险的状态制订出不同的管理策略。了解信用报告的撰写方法，把银行风险控制在预设的容忍度范围内。为银行经营、合规、报表三大目标的实现保驾护航。
培训方法：课堂讲授、实战演练、案例分析、多媒体教学、互动游戏等。培训大纲
模块一、企业征信基础知识
一、征信基本知识和理念１、什么是信用２、什么是信用风险３、信用风险的两大类别：１）履约能力出现了问题２）履约意愿出现了问题４、什么是征信５、征信的本质特征６、征信的必要性７、企业信用的传递方式１）非中介模式２）中介模式
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二、征信业的发展状况三、征信的基本原则１、真实性原则：２、一致性原则：３、独立性原则：４、稳健性原则：四、信用评级指标体系１、评估要素２、评估指标３、评估方法４、评估标准５、评估权重６、评估等级五、信用评级的方法１、信用评级的5C要素１）品德：２）偿付能力：３）资本：４）抵押品：５）环境状况：
２、国内惯用信用评级的五性分析１）安全性２）收益性成长性３）流动性４）生产性
六、信用报告评级要素１、基础素质分析２、经营管理分析３、经营管理４、经济效益七、信用信息的构成１、信用信息的四方面内容１）法人信用２）财务信用３）品牌信用４）交易信用
２、常见的法人信用风险类型
１）由于使用客户错误的法人名称而导致的信用风险。
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２）由于使用客户错误的地址而导致的信用风险。３）忽视客户的合法经营范围和常规业务范围。４）注册资本金不足或出资不实。５）企业的注册日期或经营年限。３、财务信用信息
１）企业的资本状况与利润变化情况。２）企业的资产负债状况。３）企业资本结构。４、品牌信用１）产品品质２）市场行为３）企业声誉４）服务质量５、交易信用信息
１）客户的交易行为的记录２）主要信息来源
模块二、客户资信管理模块
一、客户信用数据的采集１、七大采集原则２、内、外部两大采集渠道３、十项采集内容４、三种数据验证方法５、新客户被关注的三大信息点６、老客户被关注的三大信息点７、核心客户被关注的三大信息点二、企业客户的资信分析１、“５C”原则及其应用１）“５C”的量化方法
２）应用“５C”原则评价企业风险的方法３）应用５C１S评价企业主要领导者２、企业财务状况分析
１）三张报表及其勾稽关系分析
２）根据财务数据的逻辑性分析财务报表的虚假性３）根据财务比率评估企业短期偿债能力４）根据财务比率评估企业长期偿债能力５）客户营运能力分析运用６）有效分析客户营运能力的方法
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７）客户获利能力分析运用８）有效分析客户获利能力的方法
３、运用巴萨利等预测类模型分析企业破产风险４、运用特征分析等管理类模型计算企业的售信额度５、应用权重调整客户的DSO和信用额度６、信用评估实战演练三、企业客户的资信评级1、评级程序2、评级方法3、评级模型4、评级符号5、结果修正
6、应用风险指数调整信用额度
模块三、组织架构设置模块
一、信用管理部门的设置及分工二、信用管理工作人员的12项工作1、信用管理政策制订2、信用管理的预算编制3、信用管理的考核指标4、信用管理监理/主办5、客户档案管理6、客户资信评级
7、处理客户信用申请和申诉８、对其它部门人员的信用培训９、内部其他部门的协调
10、外部联络信用机构或政府职能部门三、信用经理的职责及权限四、信用管理员的职责及权限五、信用管理制度体系建设１、企业信用信息采集及管理制度２、企业信息档案建立及查询制度３、信用管理部工作制度４、企业信用文化建设
课程总结
四
扩展阅读：征信信息在信贷业务及风险管理中的应用探讨-以XX银行为例
XXXX大学毕业设计（论文）
征信信息在信贷业务及风险管理中的应用探讨
以XX银行为例
摘要
由于我国商业银行信贷规模的不断扩大，信用风险成为了商业银行面对的主要风险，因此征信信息更好的服务于商业银行就显得尤为重要。
全文围绕征信信息在“信贷业务”与“风险管理”中的应用进行探讨。对征信信息在XX银行的应用情况进行了介绍并对存在的问题进行了分析，主要包括：信息时效性差、征信信息应用程度低、信用报告中代码过多、征信过程存在法律风险等。针对其中应用程度低的问题，我建议用数据挖掘的方式对征信信息进行处理，通过对数据进行挖掘，将之前征信信息主要用在审贷的程度，拓展到对客户和市场的开发，同时也解决了一部分缺少重要信息的问题。关键词：征信信息，信贷业务，风险管理，数据挖掘
作者姓名：XXX专业班级：XXXXXXXXXX指导老师：XXX
IXXXX大学毕业设计（论文）
Abstract
Becauseourcountrycommercialbankcreditscaleunceasingexpansion,creditriskbecomesthemainriskfacedbycommercialbank,thecreditinformationandbetterserviceincommercialbanksisparticularlyimportant.
Byfocusingontheapplicationofcreditinformationinthe"credit"and"riskmanagement"arediscussed.ThecreditinformationintheapplicationofXXBankareintroducedandtheexistingproblemsareanalyzed,mainlyincluding:poortimelinessofinformation,creditinformationapplicationlevellow,creditreports,credittoomuchcodeexistedintheprocessoflegalrisk.Aimingattheapplicationlevelislowproblem,Iproposetodealwiththecreditinformationbydataminingmethods,miningthedata,beforethecreditinformationshouldbemainlyusedinapprovaldegree,toexpandthedevelopmentofcustomerandmarket,butalsoapartofthesolutionofmissingimportantinformation.
Keywords:Creditinformationventuremanagementdataminingstrategy
IIXXXX大学毕业设计（论文）
目录
第1章前言..................................................................................................................1
1.1选题的背景.....................................................................................................11.2研究的目的和意义.........................................................................................2第2章征信信息简介及在商业银行信贷管理中的作用............................................3
2.1商业银行管理与征信信息.............................................................................3
2.1.1商业银行管理......................................................................................32.1.2征信信息简介及其内容.....................................................................42.2征信信息服务商业银行的作用.....................................................................42.2.1征信信息在信用风险领域的作用.....................................................52.2.2征信信息在业务领域的作用.............................................................5
第3章征信信息在XX银行的应用现状及问题分析................................................6
3.1XX银行简介.....................................................................................................63.2征信信息在XX银行的应用现状及案例.......................................................6
3.2.1在贷前授信审批方面的应用现状......................................................73.2.2在贷后管理方面的应用现状..............................................................73.2.3在对逾期账户处理方面的应用现状..................................................73.2.4征信信息在信贷管理应用中的案例展示及分析..............................73.3征信信息在XX银行信贷业务及风险控制中的应用问题分析...................83.3.1信息时效性问题..................................................................................83.3.2商业银行应用征信信息的面过窄，应用不规范问题......................93.3.3征信信息内容中缺少重要信息，信用报告代码过多的问题..........93.3.4使用中的信息征集无授权，存在使用不合法的风险....................10
第4章基于数据挖掘的改进建议............................................................................11
4.1数据挖掘简介...............................................................................................11
4.1.1数据挖掘概念....................................................................................114.1.2数据挖掘的步骤................................................................................114.1.3数据挖掘方法介绍............................................................................114.2数据挖掘软件简介.......................................................................................124.3运用BusinessIntelligenceDevelopmentStudio对数据进行挖掘..............124.3.1数据挖掘的目的................................................................................124.3.2数据挖掘的过程及结果分析............................................................13
总结..............................................................................................................................19致谢..........................................................................................................................20参考文献......................................................................................................................21
III
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第1章前言
1.1选题的背景
我们中华民族自古就把信用看作是做人的根本，“人无信不立”这样的警句更是记载在论语中，时刻提醒着我们后来人。现今的社会，更是将信用提到了一个新的高度，是社会交往与经济活动中人们必须遵守的道德规范和行为准则。据中央电视台报道，201*年8月美国的主权信用评级被标准普尔公司由AAA下调至AA+，这可以说是轰动一时的新闻，当时各大媒体反复报道，同时引起世界各地的金融市场强烈震动。再追溯到201*年初，美国发生了“次贷危机”，进而引发令全球震惊的“华尔街金融海啸”，同时这也引起了全球金融领域，特别是银行业界对如何防范系统性金融风险的思考。可能我们远在中国，感触不是那么明显，但别人的危机就好比是一面镜子，说明我们国家同样存在相同且相当的隐患。
当然我们国家领导人也意识到了这样的危机，就在不久前前任国务院总理温家宝主持召开国务院常务会议上，对我们国家的信用体系建设，就做出了重要的部署。会议最后提出的主要任务是：“一是加快征信立法和制度建设。二是推进行业、部门和地方信用建设。三是建设覆盖全国的征信系统。四是加强监管，完善信用服务市场体系。五是加强政务诚信建设。六是大力培养社会诚信意识1”。从国家层面，我们是有意识到问题的存在，同事也是有良好规划的。
然而作为应届毕业生，我们所接触到的层面就更加的现实与紧迫。文章的中心是谈征信信息在商业银行的应用，商业银行的变化跟现状就值得我们关注。我国的商业银行近些年来的发展似乎有些过快，这主要体现在贷款规模的不断扩大。个人消费信贷产业以巨大的市场潜力和较高的预期收益成为金融市场竞争的热点，各商业银行均把发展消费贷款作为发展战略的重要组成部分。我国的商业银行目前主要的业务流程是，在贷款发生以前，银行根据借款人的情况进行调查审核，然后进行授信，将来发生的贷款则是在这个授信额度的范围内。在这个过程中，银行对借款人进行授信时，是否能够对借款人的信用水平做出准确的评估，就是最重要的事。当然，借款人的信用水平也是会因为各种原因发生变化的。因此，银行在运营过程中，面对的主要风险，就是信用风险。虽然我们面对的主要
1温家宝.《国务院常务会议会议纪要》
1XXXX大学毕业设计（论文）
风险就是信用风险，但同时，我们还必须加强对信用贷款的应用。因为就目前情况而言，我们国家的中小企业，在面对资金困难的时候，商业银行普遍青睐抵押贷款。
根据世行的一项统计，“我国中小企业流动资金只有大约12%来源于商业银行，其中职员少于20人的小企业流动资金只有2.3%来自商业银行，其中中小企业80%缺乏资金，30%资金十分紧张。另外，根据中国人民银行的调研，我国中小企业贷款形成的不良资产占商业银行全部不良资产的比例高达63.9%，这种状况严重影响商业银行发展中小企业贷款业务的热情。”2这是对于中小企业而言，我们有必要更加注重信用的利用。对于商业银行，抵押贷款也不是包治百病的灵药。参加一次培训的时候听到一位银行的高管提到，该银行全年的不良贷款，没有一例是通过处置抵押物来解决的。抵押的现状是评估公司估值5亿的资产，可能授信额度只能有50%或者更低。可见，增强对信用体系的应用研究，就很有现实意义与急迫性。
1.2研究的目的和意义
在如今的社会中，信用已早不是以前单纯的一个道德概念，更加成为了一种经济变量。在信用体系完善的地方，他早已成为了经济活动的重要支撑条件，甚至将来也许就是新型市场体系的基石。就目前我们身边的情况而言，网络技术更加的普及，电子商务，物流配送，甚至信用卡交易，就是大家随时都能接触到的新事物，这些新型交易方式的涌现，无疑使得我们的交易效率大大的提高。大家想想，这些交易方式的提高，伴随着效率的提高，一切不都是基于信用的利用么。
同样，金融交易的核心和基础也是信用，它具体到经济学领域是这样解释的：“在商品交换或者其他经济活动中，授信人在充分信任受信人能够实现其承诺的基础上，用契约关系向受信人放贷，并保障自己的本金能够回流和增值的价值运动。”3商业银行是以经营金融资产的特殊企业。按照现在普遍的商业银行的经验，信用风险占商业银行全部经营风险的70%，是商业银行所面临的最主要风险。可见，无论对于现在的金融市场还是交易平台，信用的利用只会增强，那么对信用体系建设和应用的研究是很有意义的。综上，本文主要通过对征信信息在商业银行的应用现状进行分析，以征信系统为对象，进行分析，提出改进建议。
23《基于农村金融体系改革的农业小企业融资问题研究》吕广仁百度百科.信用
2XXXX大学毕业设计（论文）
第2章征信信息简介及在商业银行信贷管理中的作用
2.1商业银行管理与征信信息
2.1.1商业银行管理
最初使用“商业银行”这个概念，是因为这类银行在发展初期，只承做“商业”短期放贷业务。放款期限一般不超过一年，放款对象一般为商人和进出口贸易商。人们将这种主要吸收短期存款，发放短期商业贷款为基本业务的银行，称为商业银行。4盈利是商业银行最根本的目的，也是商业银行发展的原因。但是与普通企业不同，商业银行自有资本所占比重很小，其中大部分依赖商业信用吸收存款。而对于大部分商业银行，资本中的一大部分都要依靠“做回报”等特殊的方法，因此就对商业银行的管理水平提出了极高要求。1997年的巴塞尔委员会在《有效银行监管的核心原则》上将商业银行的风险被分为八大类，包括信用风险、国家风险和转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险、操作风险、法律风险和声誉风险。所谓商业银行的管理，其实就是在有效控制上述风险的前提下实现利润收益的最大化。但是根据国际上成熟的商业银行的经验，商业银行的最主要风险还是信用风险、市场风险和操作风险，在银行整体风险中比重约为70%、20％和10％，如图2-1所示，这三种风险也就成为商业银行管理的重点对象。
图2-1商业银行主要风险比重图
信用风险：信用风险是指交易对手未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险，即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收
4百度百科.商业银行
3XXXX大学毕业设计（论文）
益发生偏离的可能性。产生信用风险的原因一般有两个，一是市场状况，借款人是否能还款无疑是跟市场情况相关的，市场环境好，借款人多半能正常还款。反之，则信用风险就会增加。二是道德风险，这与借款人的道德水平相关，这也是授信的审核项目之一。
市场风险：商业银行的市场风险是指由于利率、汇率、股票、商品等价格变化导致银行损失的风险。
操作风险：操作风险是指由于不完善或者不当的操作，所导致潜在损失的可能。
2.1.2征信信息简介及其内容
征信这个词出自于左传：“君子之言，信而有征，故怨远于其身。”征信在英文里面直译为“信用报告”，他是从提供服务这个角度来定义的，而我们中文里面则是从信用信息征集这个角度来下的定义。
征信信息简单来说可以理解为，征信系统采集和提供的具有意义的征信数据的集合。目前的征信系统中主要包括以下六个方面的信息：分别为政府监管信息、银行信贷信息、行业评价信息、媒体评价信息、企业运营信息、市场反馈信息5。这些信息通过进行匹配、汇总、整合，然后形成了拿到我们手上的信用报告。而报告的内容就是反应报告主体过去一段时间的信用状况，一般来说报告的内容简单说可以概括成：个人信息、商业信息、公共信息、特别记录、其他信息。根据征信中心给出的数据，商业银行提供的贷款记录在征信信息中占90%以上。所以说，商业银行不仅是征信信息的主要使用者，也是主要的提供者。征信系统的本身，就是人行征信中心组织各商行建立的，征信信息因此也服务于商业银行经营管理的各个方面。
2.2征信信息服务商业银行的作用
大多数人眼里，银行相对于我们来说是强势的一方，大多数时候是这样。但在信贷这个问题上不尽然。在信贷市场上，银行和我们借款人相较，在信息上是不对称的，因为作为借款人的我，自然比银行更清楚我还款的可能性，商业银行始终是出于信息弱势的地位。征信系统就是在这样一个前提下，来保障银行信贷
5全国企业征信系统网站.征信的分类.
4XXXX大学毕业设计（论文）
市场的正常秩序，维护双方的权益。2.2.1征信信息在信用风险领域的作用1.征信信息能够提高贷前风险识别水平
在放贷款前，决定商业银行贷款发送的主要因素包括财务因素和非财务因素，其中非财务因素里借款人的信用情况、产业政策和担保情况又是影响商业银行风险管理的重要部分。
财务方面是决定借款人偿还能力的最主要因素。在考虑进行信贷时，借款人基本都会美化自己的，财务状况，以获得贷款人贷款或在借贷行为中取得优惠利率，这是非常普遍的一个现象。当然，验证借款人财务状况的方式有很多，而其中征信数据的比对成本最低。2.征信数据有助于提高贷后管理水平
在贷款放出后，商业银行主要通过对其财务状况，资金流向进行检测、预警，如关注其贸易背景的真实性等。而征信数据信息正好为行业银行提供了这样的工作工具。因为征信信息的内容包括了借款人的全部信贷信息和基本信息，财务信息。商业银行能够对贷款进行很好的贷后管理。2.2.2征信信息在业务领域的作用
在贷款业务的各个环节中，我们可以利用征信系统的查询，判断借款企业的实际偿还能力，合理选择贷款授信的方案，这对于客户经理的帮助是很大的。比如借款人提供的信息与征信系统中的不一致，那么银行审查、审批环节可以要求调整授信条件；再如根据征信系统展示的企业在他行信贷和账户开立信息，银行审查、审批环节可以拒绝企业降息申请等。都是征信信息在具体业务中的作用。
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第3章征信信息在XX银行的应用现状及问题分析
3.1XX银行简介
XX银行在世纪伟人邓小平的关怀指导下，于XXXX年在北京成立，也就是现如今的XX银行总行。1995年，XX银行进行了股份制改造，成为了一家股份制商业银行。201*年，XX银行在上海证券交易所挂牌上市(股票代码想XXXXXX)，并公开发行股票，成为全国的第五家上市银行。201*年10月，XX银行完成了定向增发，提升了资本实力，为银行业务的快速发展提供了有效的支持。
目前，XX银行已在北京、杭州、上海、南京、济南、昆明、深圳、沈阳、广州、武汉、重庆、成都等城市设立了分支机构413家。此外，XX银行还与境外一千多家银行建立了代理业务的关系，建成了覆盖全球主要贸易区的结算网络。
截至201*年6月末，银行资产总规模达到11407.68亿元。就在当年，XX银行的快速发展受到公众和业界的关注和认同。在201*年7月出版的英国《银行家》杂志世界1000家大银行评选中，XX银行按资产规模排名在第XX名；在201*中国企业500强中排名第XX名、中国服务业企业500强排名第XX名、中国企业效益200佳排名第XX名。
3.2征信信息在XX银行的应用现状及案例
如果要谈XX银行征信系统，信息的应用问题，就不得不先说人民银行的征信系统，以及他的一个建立过程。因为征信系统并不是一个每家银行都需要去建立的，它当初是人民银行组织各大商业银行一起建立的这样一个系统，由各大商业银行提供数据，然后人行的征信中心进行一个系统建设，管理。基本上这个系统后来也就是服务于各大金融机构。从最早人行在深圳分行推出的一个“贷款证”制度到现在，我们国家的征信系统建设已经接近20年历史了。从最早的征信数据采集方式还需要用纸质的贷款证，到现在的电子化系统，采集范围从各地分散着，到现在的全国联网，对象从企业到全社会，参加调查人数目前统计已经超过8亿人，全年累计查询次数为2.4万亿次。就规模而言，已经是世界最大了。
而XX银行从92年成立之初，刚好赶上了我国征信系统的建立。如今征信信息也是应用在了该行的各个方面。
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3.2.1在贷前授信审批方面的应用现状
该行的信贷部门利用人民银行征信报告中的个人征信信息，开发了贷款申请评分卡，通过量化的方式评估客户信用风险等级。由于人民银行的征信数据能较为全面地展现客户的信用风险信息，因此基于征信数据开发的申请贷款评分卡具有非常强的预测能力，可以为信贷决策提供客观一致的标准，大幅度提高信贷风险区分能力。除了将个人征信报告用于申请评分卡之外，XX银行信贷部门还利用征信报告建立了一系列信贷风险评价标准，对于征信报告中有贷款逾期历史或不良记录、债务负担较重、他行累计授信与收入不相称等情况的客户，在审批过程中会采取审慎授信乃至拒绝的信贷决策。6
201*年全年，XX银行信贷部门依靠人民银行的个人征信报告，在贷款审批过程中，剔除了超过20万有不良信用记录的客户，极大地提升了授信客户的质量。在申请欺诈调查方面，XX银行信贷部门将申请征信信息融入欺诈侦测规则中，201*年在前端共拦截欺诈申请近4万份，有效避免潜在损失约7.2亿元，取得了良好的防控效果。3.2.2在贷后管理方面的应用现状
XX银行信贷部门定期对行为评分预测为中高风险的客户进行贷后征信查询，对客户逾期、共债等情况进行监控，如发现客户征信信息具有不良记录，会进行限制客户额度上调、升级等贷后维护，确保银行风险敞口不再扩大。3.2.3在对逾期账户处理方面的应用现状
通过查询逾期客户个人信用报告，可全面了解被查询客户的整体信贷情况，进一步掌握催收过程中客户当前的负债现状、资产情况，充分揭示其可能存在的信用风险，为合理制定下一步的催收策略、进一步实现资产保全及回收提供帮助。3.2.4征信信息在信贷管理应用中的案例展示及分析
案例1：查询借款申请人信用情况，如信用情况好，还款能力强，可以很大程度提高审批效率。
XX银行某分行在审查1笔120万元的个人经营性贷款时，查询个人征信系统发现，该客户在其他银行有1笔23万元的贷款，还款付息正常。查询结果与客户本人声明相符，间接证实了客户的信用度。银行举措：结合客户提供的抵押
6XX银行官网
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物、还款能力进行综合分析后，该行做出放贷决定，贷款额度确定为100万元。
使用个人征信系统使原来需1个多月的贷款时间缩短为2个星期。
案例2：可以查询客户不良贷款形成和余额情况，迅速做出拒贷决定。某客户向XX银行某分行申请期限10年、金额11万元的住房贷款1笔。该客户申请资料显示其拥有私家车1辆，具有一定经济实力。查询个人征信系统发现，该客户在其他银行办理的1笔汽车消费贷款已形成不良贷款，余额为7万元。银行举措：该行判定该客户恶意拖欠贷款意图明显，信誉较差，故拒绝了其贷款申请。
案例3：可以查询客户贷款逾期动态变化情况，判断客户是否恶意拖欠，做出贷与不贷或减少贷款量决定。
某客户向XX银行某分行申请个人住房按揭贷款，该行查询个人征信系统发现，该借款人过去在其他银行办理的1笔贷款曾经出现过逾期（指到约定还款时间而借款人未能及时还款，下同）半年的情况。银行举措：鉴于该客户个人经济状况良好且已将该贷款结清，该行同意发放该借款人的住房按揭贷款，但是提高了首付款的比例。该客户表示非常后悔自己过去的失信行为，提高了还款的自觉性，再没有出现过不良信用记录。7
通过征信信息应用在信贷管理中的情况我们可以发现，征信信息更多的时候是在贷前发挥作用，无论是贷后甚至出现逾期的情况，征信信息更多起的是一个监测，记录，警示的作用。征信信息在信贷业务及风险控制中的主要应用是支持决策者决定，贷或者是不贷。
3.3征信信息在XX银行信贷业务及风险控制中的应用问题分析
3.3.1信息时效性问题
征信数据要应用在信贷管理中，数据的有效程度就非常关键，我们知道任何一个数据都是对数据主体之前的客观事实进行的记录。如果是过期的数据，自然就不能被很好的利用，甚至会有坏的结果。目前各大商行采用的征信数据都来自于一个系统。现阶段的征信系统数据实行的是按月采集，次月更新的制度。也就是说当天发生的业务可能最长要一个月后才会反应在征信信息上。这其实是有可能对商业银行的数据使用带来风险的。举个例子，借款人要购买两套住房，他可
7来自“立金银行客户经理论坛”网友
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以在一个月内分别向不同的银行申请住房贷款，那么正常情况下两家商业银行都会按照首套房的贷款标准进行放贷。
对公而言，其征信信息在业务发生的当日就必须送到人行的征信中心，看似没有更新不及时的问题，但大多时候，对企业进行审核的时候同时也会看他的相关人员的个人征信报告，因为同样会有影响。
解决时效性的问题我认为应该从两个方向努力。首先，当然由于中国征信体系的迅速发展，之前的设计早已不能满足现在的要求，应该进行升级处理。另外一方面是提高征信数据中借款人信贷信息的报送和展示频率，从而可以提高征信信息的时效性。
3.3.2商业银行应用征信信息的面过窄，应用不规范问题
对于各大商业银行来说，对于征信信息在风险管理方面的效用基本都有共识，并且各大商行都进行了很多实践。但就目前了解的信息是，大家几乎都是在强调征信信息对于信贷业务的帮助，特别是决策这方面。但把征信信息应用于产品开发，市场银行等方面就很少听到。在征信体系完善，或者说金融体系发达的国家，把征信数据通过分析，模型处理等方式，将这些数据转化成产品，并且帮助各商行确定目标消费群体，加强市场营销已经是非常的成熟的应用方向了。这里的应用不规范是指的是一个在很多中小型商业银行里非常普遍的现象。在利用征信信息方面没有进行对数据的深入研究或者分析，简单的根据信用报告里面，相对大型的商业银行对他的授信额度，以略高于这个额度对其进行授信。这个现象不仅对该行，甚至会增加整个银行业的整体风险水平，也影响了正常研究这些征信数据的人。
应用征信信息面过窄的问题，在第四章中会利用数据挖掘进行举例。以达到确定目标客户，开发新的信贷产品的效果。关于应用不规范的问题，还需要该商行规范自己的贷前调查流程，以至于更好的利用征信信息。3.3.3征信信息内容中缺少重要信息，信用报告代码过多的问题
看过信用报告会发现，其中交易明细中有不少的类似于代码的文字和符号，我们作为一般人是看不懂的，甚至我认为就是一般的银行从业人员也是看不懂的。而最新的信用报告里面并没有相关代码的注释，因此会照成使用者阅读困难。
我所谓征信信息中的重要信息，指的是经过处理，有针对性的内容。能够满
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足使用者特定要求的信息。就目前的征信系统而言，里面的很多内容甚至都是不准确的。
关于代码过多的问题，我建议如果确实没有必要，可以尽量避免，无法避免的应该给予备注。重要信息的问题在下文中提到可以利用数据挖掘的方法进行整理。
3.3.4使用中的信息征集无授权，存在使用不合法的风险
就目前而言，我们国家的征信体系还出于比较初期，仅仅只有10年左右的时间。在征信信息收集方面，我国采用的是自上而下强制的征集模式，所有信用信息的征集入库均不需要经过信息主体授权及同意。这样的征集方式存在一定的法律风险，因为伴随着征信体系的建设，征信机构包括使用者对征信信息质量要求的提高，大家对征信信息的重视度加强，这种未获授权的征信行为必然会被质疑.甚至征信机构可能因为没有实际履行信息告知义务而导致的被征信人各方面的损失而站上法庭的被告席。
相关法规这一方面，《征信业管理条例》已于201*年12月26日国务院第228次常务会议通过并且公布，自201*年3月15日起施行。虽然如何，但这一方面仍然值得持续的关注。
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第4章基于数据挖掘的改进建议
征信信息在信贷业务及风险管理中存在的部分问题及建议在上一章有过叙述。其中提到的征信信息的应用程度低，缺乏重要信息的问题，本章将基于数据挖掘进行简要的探讨，并利用一组数据进行举例。
4.1数据挖掘简介
4.1.1数据挖掘概念
数据挖掘就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程。
简单的说，就是从大量数据中提取或“挖掘”隐含在其中的潜在有用的信息和知识的过程。在商业上，特指按照既定的业务目标对大量的企业数据进行探索，揭示其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
当征信信息应用于信贷管理中时，大量的征信数据并不一定能被信用报告的获取者有效利用。需要商业银行本身对数据进行研究，数据挖掘在这个部分就能发挥很重要的作用。4.1.2数据挖掘的步骤
如果把数据挖掘广义的理解为从数据中获得有用信息的过程，那么数据挖掘的过程可以简要表示为：明确挖掘的目的数据准备数据挖掘挖掘结果评估获得结果。如果没有获得满意结果，可以根据情况返回到之前的任何一步重新进行。4.1.3数据挖掘方法介绍
关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，最早是由R.Agrawal等人针对超市采购篮分别问题提出的，其目的是为了发现超市交易数据库中商品之间的关联关系。8
有一个关于关联规则很经典的故事，就是“尿布与啤酒”的故事，在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒居然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。通过数据挖掘以后发现，产生这一现象的原
8《数据长裤与数据挖掘》清华大学出版社
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因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，然而利用数据挖掘技术对海量交易数据进行挖掘和分析，沃尔玛发现了数据内在这一有价值的规律。
4.2数据挖掘软件简介
IntelligentMiner是一款IBM公司研发的数据挖掘软件。通过其独有的技术，例如自动生成典型数据集，发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法。9
BusinessIntelligenceDevelopmentStudio，是一个专用于SQLServer商业智能的其他项目类型的MicrosoftVisualStudio201*。这个软件主要是用于开发商业解决方案的开发环境，其中包括AnalysisServices、IntegrationServices和ReportingServices项目。每个项目类型都提供了用于创建商业智能解决方案所需对象的模板，并提供了用于处理这些对象的各种设计器、工具和向导。10IBM的能处理大数量的挖掘，功能强大，但缺少数据探索功能。与其他软件的兼容性差。而BusinessIntelligenceDevelopmentStudio应用更为普遍，在学校的机房都有安装，比较容易学习使用。并且文章注重对软件的使用过程、对具体问题的解决进行举例，不注重理论探讨。因此我们选择使用SQL201*下面的BusinessIntelligenceDevelopmentStudio。
4.3运用BusinessIntelligenceDevelopmentStudio对数据进行挖掘
4.3.1数据挖掘的目的
根据我们模拟的已有的客户基本信息，以及银行信息，如是否借款，借款额度，对A产品的购买情况等。对他们进行数据挖掘，找到一定的关联性，然后当我们面对新的银行客户时，我们可以将他提供的数据与我们挖掘出的数据在系统中进行对比，然后选择我们需要的信息，是为征信信息里的重要信息。通过对重
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百度百科IntelligentMiner
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要信息的挖掘，提升了我们对征信信息的应用程度。4.3.2数据挖掘的过程及结果分析
针对上一章提到的征信信息缺乏重要性，应用程度不高的问题。这一小结我们利用软件尝试进行改进。由于银行业征信信息的特殊性，全国基本都是从人行征信中心提取征信报告，我们不可能获得。下面我们以一组模拟的数据进行举例。
为了便于数据挖掘，我们以A-E的形式模拟了一部分用户主要信息评级，设置了10个客户相关信息，在后面将作为事例表。如图5-1所示：
图4-1模拟银行客户数据
打开BusinessIntelligenceDevelopmentStudio,选择“文件”--->“新建”命令，新建一个AnalysisServices项目。在“名称”文本框中将新项目命名为BANK_CLIENT_INFO_LW；如图4-2所示：
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图4-2新建项目
在资源管理器中，右键单击“数据源”项，选择“新建数据源”；系统将打开数据源向导。单击“新建”按钮，向demo数据库添加连接。系统将打开“连接管理器”对话框，如图4-3所示：
图4-3新建数据源
我们决定用关联规则进行数据挖掘，在“选择数据挖掘技术”页面，在“您要使用何种数据挖掘技术”列表框中选中“Microsoft关联规则”选项，如图
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4-4所示：
图4-4选择“关联规则”为挖掘技术
在“指定表类型”页面，我们需要分别选择事例表与嵌套表。在该页面上选中bank_client_info表右边的“嵌套”复选框，选中CLIENT_INFO表右边的“事例”复选框，如图4-5所示：
图4-5指定表的类型
在“指定定型数据”页面，我们将系统里面已有的信息设置为“输入”，将要推测的信息设置为“可预测”，将客户编号作为“键”，如图4-6所示：
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图4-6指定定型数据
由于已经定义了“关联”挖掘模型的结构和参数，我们可以对该模型进行处
理了。选择“挖掘模型”菜单的“处理挖掘结构和所有模型”选项，系统将打开“处理挖掘结构-Association”对话框，单击“运行”按钮，系统将会在“处理进度”对话框中显示有关模型处理的信息。如图4-7所示：
图4-7处理进度
处理过程结束之后，选择“挖掘模型查看器”，我们就可以看到我们挖掘的
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结果。第一个页面是挖掘到的“规则”，如图4-8所示：
图4-8挖掘模型查看器下的“规则”
后面两个依次是“项集”和“依赖关系网”，我们点开第二个选项卡，查看挖掘出来的“项集”，如4-9图所示：
图4-9挖掘模型查看器下的“项集”
上面两张图分别是显的“规则”与“项集”也就是我们通过运用BusinessIntelligenceDevelopmentStudio软件对之前我们提供的数据进行挖掘的结果。
当住房公积金信息的评价为A，工作行业评价为A时，他的授信额度就很有可能也为A。另外一例，虽然他的学历的评价为A，但收入评价是D，他的授信额度很有可能只是E。将来新的银行客户在提供数据以后，我们进行比对，如新客户的工作行业评级为E，而住房估值评级为C时，那么他的授信额度评级可能
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也会是E。在进行此类数据挖掘时，我们可以添加更加广泛的信息。如将银行过往客户对A产品的购买情况作为预测信息进行数据挖掘，那么。对于A产品的研究与销售而言，这样的信息就是重要信息。
上面利用软件对模拟的一组客户数据进行了挖掘，主要预测的结果是是否贷款与授信额度。在实际应用中，数据会更加丰富。商业银行可以利用征信系统获得更多的数据进行挖掘，比如将他的基本信息，银行信息，非银行信息，与该客户对某种新型产品的兴趣度进行挂钩。这样无疑是提升了征信信息的应用程度，是改良征信信息应用程度低这个问题的有效措施。
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总结
就近十年来看，中国的信贷规模持续扩大。截止去年，达到了8万亿人民币。伴随着发展就一定会暴露出很多问题，银行业务在不久的将来必定会有更大的变化和要求，但相信风险的控制永远是银行业务的最大难题，而我们国家征信系统的不断进步与完善，就是银行业务最大的一个支撑。同时随着信息化技术的不断深入银行业务的各个方面，银行对客户经理的要求，也必定会从以前的拉关系喝酒，变成需要专家型的客户经理。来更好的面对银行的信贷业务。
本文首先对征信信息的发展情况作了简介，对征信信息在信贷业务和风险管理中可能的作用进行阐述。然后根据收集的资料，对征信信息在XX银行的利用现状进行了介绍，并举出了应用的具体事例。接着对征信信息应用中存在的问题进行了分析并提出建议。针对征信信息在该行应用程度低的问题，提出了数据挖掘的方法。之后运用BusinessIntelligenceDevelopmentStudio软件对模拟的一组客户数据进行了操作。通过对软件进行操作得出了挖掘结果，分析挖掘结果，我们可以对客户信息进行更深入的了解。进而能对我们的产品进行更贴近客户需求的改进，就类似于上文提到的牛奶啤酒的故事，就是从客户数据中挖掘出的有价值的信息。综上所述，我们将之前征信信息主要应用在审贷的程度，拓展到了对客户信息的掌握和对金融产品、金融市场的开发这一层面。为解决我们提出的征信信息在信贷业务中应用程度低这样一个问题给出了好的建议。
最后，由于本人水平有限，收集到的有关征信信息利用的情况也还不够全面。在应用问题方面的探讨也还有些不尽人意之处，有待以后完善。
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致谢
在这篇论文的创作过程中，给老师和同学添了很多麻烦。关于论文的选题、结构和思路都向X老师征求了很多次的意见，非常感谢老师的耐心。在数据挖掘这一块自己本身不太擅长，与XX同学的交流给了我很大的帮助。
感谢大学几年里老师同学在学习，生活上给予我的帮助。最后非常感谢学校、院领导的支持和关心！
最后再一次对X老师表示深深的谢意！
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参考文献
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