基于数据挖掘的信用卡交易风险检测研究

基于数据挖掘的信用卡交易风险检测研究作者：魏大庆学位授予单位：四川师范大学相似文献(10条)1.学位论文金钰数据挖掘在商业银行信用卡运营中的应用2008在外资银行全面进入中国之前，为了争夺国内巨大的信用卡资源，为了争夺银行业的最后一块沃土，自2003年起国内银行业都加大发卡力度；随着2003年到2007年的飞速发展，信用卡市场逐渐进入市场成熟期；信用卡市场持卡客户日益饱和，同时发卡需求在竞争中进一步增大，过去由于盲目追求发卡量造成的问题逐渐暴露。传统的对数据进行简单分析的模式方法由于过分依照经验，已经不能满足信用卡运营的需求，各银行管理层开始思考在目前的市场环境下如何寻找真正的信用卡客户？如何让客户在交易时用卡？如何控制风险？由于有了几年客户用卡数据的积累，各银行纷纷决定借鉴国外银行的精细化决策技术为各自运营决策做支持。数据挖掘(DataMining)是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。在银行业务的数据挖掘中主要用于寻找客群特征以支持决策的制定，运用较多的主要有预测、聚类分析、关联规则等。国外的商业银行由于其成立时间较长，已经积累了丰富的先进的信用卡管理的理念和成功经验，国外管理学界也对银行内部管理领域进行了大量深入并经实践证明行之有效的研究。以此为基础的国外银行的数据挖掘贯穿于银行各个部门的运作，因此国外银行从经验以及数据挖掘的深度和广度上都较国内银行走得更远。基于数据挖掘的正确决策，欧美银行不断提高对国外市场的市场占有率。以MBNA信用卡公司为例，该公司拥有4，600种信用卡，公司通过每天追踪每张卡的余额，进行15种客户满意度的测量，每个客户的平均余额是2,500美元，高出行业平均900美元，且名下98％的客户都是盈利的1。在金融行业全面开放之前学习国外银行先进的数据挖掘技术，并保持良好的市场占有率，是目前各国内银行防范蔚然的重要手段。本文首先简述了中国信用卡业务发展的历史和现状，分析了银行信用卡在发展过程中遇到的问题以及传统的解决办法遇到的困难。然后着重讨论和分析了数据挖掘的基本技术、功能、步骤，以及银行信用卡引入数据挖掘所能解决的问题。为了进一步说明数据挖掘在银行信用卡运营中的建立过程和作用，本文以一个客户行为评分卡为例，详细分析了数据挖掘在银行运营中的处理流程。通过对评分模型的应用结果表明：1、数据挖掘在解决信用卡的信用风险程度评估问题显得十分有效。数据挖掘技术正在被越来越多的银行所应用，数据挖掘技术即将成为支持银行信用卡管理分析的重要工具。2、应用数据挖掘工具，银行可以利用行为评分实现对引起信用卡信用风险多种模糊且不确定性因素一定程度上的定量分析。在对数据的初步分析中，对数据集中各客户特征变量相对分类变量的分布情况有直观的认识，同时了解每个客户特征变量在不同的取值情况下属于好客户或是坏客户的概率大小。3、数据挖掘过程进一步剔除了主观成分，其确定的评分更能符合客观事实。同时文章最终提出了制约国内数据挖掘的主要问题：我国尚未建立健全个人信用制度，涉及个人信用的相关数据资料分散在各个职能部门和相关单位，而且各个部门、银行之间各自为政，个人信用数据征信困难，数据共享能力差。在这种状况下，信用卡的信用风险评估就主要依靠银行自身所具有的数据，从而导致信用卡评分模型不能全面评价客户的信用状况。2.会议论文周洋数据挖掘在银行信用卡管理中的应用2006在银行业的业务管理中,拥有丰富的数据,但却缺乏有用的信息.文章讨论的就是应用数据挖掘对银行信用卡进行管理的可行性和初步的方法.首先介绍了数据挖掘以及国内外银行业中对数据挖掘的应用,然后针对我国银行业目前对信用卡管理的现状提出了应用数据挖掘的方法对信用卡进行管理的方案.文章仅是对应用数据挖掘来改善信用卡管理给出了一些想法,具体实现并形成数据挖掘系统在文中没有涉及.3.学位论文张荣数据挖掘在信用卡客户流失分析中的应用2005银行信用卡业务属于高收益、高风险的业务，如何实现对信用卡的客户流失控制是发卡银行迫切需要解决的问题。目前，随着银行积累了大量的数据，并建立了数据仓库，使得采用数据挖掘技术来实现信用卡客户流失分析成为了可能。数据挖掘是一个分析的过程，这个探索数据的过程是为了寻找可变数据之间一致的模式或相关的联系(通常这些大量的数据是典型的市场或商业相关)，然后通过应用这些挖掘出来的模式到新的数据子集中去来证实研究的结果。数据挖掘的最终目标是预测，预测型的数据挖掘是数据挖掘中最普通的类型而且有最直接的商业应用。数据挖掘的过程包含三个阶段：(1)业务理解，(2)数据准备，(3)模型的建立和验证，(4)评估。本文首先简要介绍数据挖掘的定义和基本技术，探讨了几个标准的数据挖掘流程。在总结已经实施过的银行信用卡领域数据挖掘过程的经验基础上提出银行信用卡领域内决策分析流程的商业理解、数据理解和数据准备阶段流程：先以宏观角度理解一般的银行信用卡领域的业务知识和商业流程，从商业经营基本问题：“获取利润”出发，采取一个设问的流程将大的商业问题分析为若干个子问题，并不断继续分解，获得基本的商业问题集，然后再汇集回答这些商业问题所需要分析的因素：在具体数据集上得到分析因素到物理表和字段的映射关系。最后以银行信用卡领域客户流失为例实施数据挖掘过程。4.学位论文侯文喆基于数据挖掘的银行信用卡客户细分研究2008国内外信用卡市场竞争的加剧，要求国内银行信用卡业务的运营模式逐步向以客户为中心、以数据为中心、以信患为基础的国际先进模式转变，客户细分成为这种科学经营模式的前提和基础.目前我国银行对信用卡客户的细分方法还是基于经验或者简单的统计方法，但是无法满足业务发展的复杂分析需求.随着数据挖掘技术在信用卡管理中应用的深入，采用数据挖掘技术进行有针对性地客户细分变得十分重要和紧迫.这篇文章研究对象是银行信用卡客户细分模型，主要针对银行在具备大量的信用卡数据中凭借数据挖掘技术，选择合理的客户细分方法，设计科学的客户细分模型，以指导银行进行有针对性地信用卡产品或服务设计，提高客户满意度，最大化客户价值，建立以客户为中心的营销战略。这篇文章研究内容如下：首先，提出研究背景及意义，确定研究目标与方法；其次，研究客户细分的相关理论和方法，并介绍了数据挖掘技术工具，为信用卡客户细分的研究作理论铺垫；第三，结合信用卡客户细分的应用现状，对常用的细分方法进行了总结并构造了基于K-means聚类算法和决策树方法的数据挖掘模型，并通过数据加以实证研究；最后，提出了一些关于信用卡的个性化营销方式.这篇文章探索了银行如何应用数据挖掘技术和方法，实现准确、有效的信用卡客户细分，为银行信用卡客户细分问题的数据挖掘提供系统的理论与方法。对我国信用卡业务在以客户为中心的管理理念背景下，利用信息技术提高竞争力具有一定的指导意义与应用价值.5.期刊论文简毅明.JianYiming数据挖掘在信用卡客户流失分析中的应用-电脑与电信2007,(11)银行信用卡业务属于高收益、高风险的业务,如何实现对信用卡的客户流失控制是发卡银行迫切需要解决的问题.目前,随着银行积累了大量的数据,并建立了数据仓库,使得采用数据挖掘技术来实现信用卡客户流失分析成为了可能.本文提出了银行信用卡领域内基于数据挖掘的决策分析流程:包括数据准备,数据理解和商业理解阶段,帮助信用卡业务部门分析和控制客户流失.6.学位论文丁刚数据挖掘在招商银行信用卡营销的应用研究2007据中国人民银行总行调查统计司的统计，截止到2005年底，我国各类信用卡的发行种类已达二十多个，发行总量约为2000万张，个人持卡数约为1200万张，约占我国人口总数的1％，信用卡市场得到了飞速的发展，各家银行的竞争也进入了白热化程度，各式各样的信用卡令人眼花缭乱。同时，在外资银行全面进入中国之前，为了争夺国内巨大的信用卡资源，为了争夺银行业的最后一块沃土，国内银行业都加大发卡力度。但是，推销信用卡与销售其他产品不一样，一般的产品卖出后交易基本完成，而信用卡发出后交易才刚刚开始，必须要让顾客用起来银行才有可能获利。怎么寻找信用卡的潜在客户？怎么让信用卡持卡人持续消费？总的说来，现在困扰中国信用卡产业发展的主要问题是：怎样寻找真正的信用卡客户？怎样让客户在交易时用卡？怎样控制风险？对于以上疑难问题，应用建立在海量数据管理之上的数据挖掘技术（DM）是一个行之有效的解决办法。数据挖掘（DataMining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘的功能包括发现概念类描述、关联规则、分类和预测、聚类、趋势分析、偏差分析和类似性分析。其中，在银行业务的数据挖掘中运用较多的是关联规则、分类和预测、聚类分析。本文首先简述了中国信用卡业务发展的历史和现状，分析了招商银行信用卡在发展过程中遇到的问题以及传统的解决办法遇到的困难。然后着重讨论和分析了数据挖掘的基本功能和步骤，以及招商银行信用卡引入数据挖掘所能解决的问题。为了进一步说明数据挖掘在招商银行信用卡营销中的作用，本文以招商银行推广正大百货联名卡为例，详细分析了数据挖掘在选择目标客户，授予及调整信用额度，客户维护及忠诚度提升中的模型技术。对比过去靠经验推广百盛联名卡，这些模型在实际应用中获得了很好的结果，为招商银行的营销决策提供了理论依据。最后根据研究的状况，进行了总结和展望。7.期刊论文田晓光.孔德婧数据挖掘在信用卡发行中的应用-科技信息（科学·教研）2008,(5)本文论述了银行信用卡发行零风险的流程,重点叙述了数据挖掘技术在金融兼业代理机构中的应用,即建立了一个信用卡监督管理系统,对信用卡申请者进行资信评估,判断是否同意向申请者发行信用卡,从而辅助专家做出决策.并与其它的分类系统作了比较,实验结果表明,本系统在信用卡监督管理领域有很好的应用前景.8.学位论文朱竑彬数据挖掘在信用卡业务中的应用研究2007全球经济一体化和社会经济发展的加快,使我国商业银行各类客户的经济活动方式和地域范围发生巨大变化,这就需要金融业依托快速发展的信息技术进行技术创新,建设集中统一的数据集中处理环境是大势所趋。而数据挖掘技术在商业银行中的应用推广就是以数据大集中为前提,通过对数据深层次的挖掘,提高商业银行的管理水平和工作效率。数据挖掘可以分两大类：预测性数据挖掘和描述性数据挖掘。数据挖掘具有预测性、有效性和实用性三个特征。信用卡业务引入数据挖掘能显著提升客户关系管理的应用效果,能策略性地发展和管理商户,能有效地降低业务风险,有利于准确有效地营销。数据挖掘应用于信用卡业务可以对银行客户关系进行管理,有助于风险预测与控制,有助于信用评估与信用决策。数据挖掘技术在信用卡行业中主要应用在市场开拓和客户维护、风险控制以及获利分析方面等。在这些领域中可以应用的数据挖掘模型有：市场开拓和客户维护方面可应用客户细分模型、定向营销模型、定向服务模型、客户激活模型、客户流失模型；风险控制方面,可应用信用额度动态调整模型、欺诈监测模型；获利分析方面,可应用客户透支分析模型、利润分析模型。本文以信用评分表的构建为例,使用数据挖掘工具SASEnterpriseMiner,运用SEMMA方法对数据进行挖掘分析,以此说明数据挖掘技术的具体应用过程。数据挖掘的步骤依次为：数据输入和抽样、数据特征探索、数据集划分、数据集划分、数据属性调整和设定目标变量、数据替换、Tree模型建立和分析。笔者供职的中国工商银行自1989年10月15日发行第一张牡丹卡以来,截至2006年12月25日,工商银行牡丹卡发卡量已超过1.8亿张。牡丹卡消费额、跨行交易量等核心指标均居同业首位,信用卡资产质量达到同业较好水平。但也存在着问题：信用卡业务系统缺乏真正面向市场、面向客户的决策系统,对客户的评判仍停留在静止的、片面的、主观的水平,不能对客户做出动态的、全面的、客观的评价和准确、高效的选择。只有