预测与决策分析

? 2024-05-31 02:15:15

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**分析及决策系统一、概述**是一项高技术含量的零**业务。一方面，**（贷记卡）业务主要是通过个人短期循环借贷获取利润，具有很高的风险性，而且与其它信贷业务比较，**业务还具有**、透支笔数巨大、每笔金额小的特点，这就决定了银行需要具备一套非常完整、科学和快捷的风险控制手段，才能确保业务长期、稳定的发展；另一方面，随着信息技术的迅速发展和竞争的加剧，**又成为一种便利的支付手段，银行必须对客户提供优质的服务才能不断吸引和发展客户。传统的以铺摊子、上规模为目标的粗放经营策略和模式，存在着极大的弊端和风险，已不再适应市场经济条件下的**业务。因此，一套涵盖风险控制、客户关系管理、市场营销和业务运营分析等的全面、实时、准确的**分析及决策系统，就成为银行大规模地发展**业务的重要保证。如上所述，**业务的分析与决策是一个庞大的体系，包含了很多的应用领域和技术，但就其所适用的管理层面而言，可分为两大类。第一类应用包括基本的经营信息查询、灵活的报表制作adhoc（包括报表和各类图形），以及全面的业务分析，统称为业务主题分析。这种分析是按照明确的业务管理思路对业务数据进行的总结。所应用的技术主要是多维分析技术（包括molap、rolap和holap）。第二类为深层次的数据分析，即对银行积累的大量历史数据的探索和潜在的规律发现。其结果往往是配合一定的商业目标，建立起相应的数学模型，使得**银行可以据此制定符合市场需求的商业策略，包括：客户信用评估标准、透支额度、年费、产品定位、渠道选择等等。主要运用各类数据挖掘技术，包括经典的统计分析和人工智能建模技术。如：交叉频率分析、各种线形回归分析、非线形回归分析、主成分分析、因子分析、典型相关、判别分析、聚类分析、决策树模型、神经元网络等；关联分析(affinity analys**)、分类分析及其因素重要性分析等方法。下面就按这种划分方式，对智能化**分析及决策系统进行说明。二、业务主题分析业务主题分析是指根据日常管理需求，从**业务运作的各个方面或角度，对相关业务经营进行实时（目前为隔日，根据需求甚至可以达到当日）的统计、汇总和分析，从而使中层管理人员能够全面、及时、准确地把握相关工作，并满足一线统计人员数量繁多的各类报表制作和分析需求。业务主题分析主要是为满足中层管理人员对业务状况的全面、整体掌握需求而设计的，因此，各主题分析提供的是按照不同管理视角进行归类的、不同层度的汇总数据以及抽象的关键经营指标kpi。不仅如此，系统还必须要让使用者能够最方便、最快捷地获取和共享上述经营分析数据，并能够随意地从多个视角，包括不同的机构、产品类别、时间、货币等，对有关的经营数据进行相关的分析比较（即多维分析）；同时系统还提供灵活的软件工具让高素质的使用者能够按照自己的管理思路对经营数据进行探索和研究。系统主要提供的主题分析包括：l **量分析l 交易分析l 客户行为分析l 客户状况分析l 风险分析l 盈利能力分析l 商户分析在进行业务主题分析时，系统提供了多种直观、灵活的展现方式，包括：一般性或定制的报表、以及各种可灵活变换的图形（饼图、柱型图、折线图、雷达图、三维图形）。在分析方法方面，除了传统的定基比和环比分析之外，系统还提供了以下的分析方法：l 结构分析l 比率分析l what-if分析l 趋势分析l 主成分分析其中，结构分析和比率分析是通过系统强大的后台计算引擎对数据进行多种不同角度或层面的组合比较，从而让使用者可以更全面和客观的掌握经营状况；而what-if分析、趋势分析、主成分分析则是使用一定的数学模型或算法，通过对历史数据的分析或拟合，从而对经营状况进行预测和发现。三、决策预测模型1、信用风险控制credit r**k长期以来，我国银行都是以人工手段对新申请的客户进行信用审查和评级，而且，这些人工审查所使用的打分标准基本上都依赖于人们的主观判断或以往的经验。这样的信审标准无论在准确性，还是在客观性上都存在很大的偏差。而另一方面，对于大量的持卡客户，银行却缺乏有效的手段对其信用状况进行主动的监控和预测，以致于对持卡客户的信用额度、交易授权、逾期贷款等只能进行刚性的粗放式管理。随着我国贷记卡市场的迅速兴起，传统的信用风险控制手段已越来越暴露出它的缺陷和问题，信用风险已成为我国贷记卡市场发展的最大阻碍之一。国外**市场多年发展的经验证明，信用记分卡技术credit scorecard是遏制**信用风险的有力手段。信用计分卡实际上是一种用于个人信用风险控制的数学模型。它是利用数据挖掘技术对**行积累的大量客户历史数据进行分析，寻找出有关客户信用风险的特征值和规律，建立相应的数学模型，为新的信用申请者或已有的客户评估风险。信用计分卡模型有三种类型：申请信用计分卡、行为信用计分卡和催收信用计分卡，分别为**业务提供事前、事中和事后的信用风险控制。l 申请计分卡（application scorecard）：申请计分卡模型专门用于对新申请客户的信用评估，它通过申请人填写的有关身份资料，即可以有效、快速地辨别和划分好/坏客户，帮助**行建立第一道——事前的信用风险防火墙。l 行为记分卡（beh**ior scorecard）：行为记分卡模型是通过对持卡客户的行为进行监控和预测，从而达到评估持卡客户信用风险的目的。行为计分卡模型可用于信用额度的自动监控和调整、授权以及到期换卡，以及对坏账的预测。例如，如果某位客户想增加**的限额，那么这位客户的以前的消费及信用模式，就要通过使用行为记分卡模型进行分析以便获得认可。类似地，这个记分卡模型可被扩展到银行的其他个人信贷产品。l 催收记分卡（collection scorecard）: 催收记分卡模型是申请记分卡和行为记分卡的补充，特别是在持卡客户产生了逾期贷款或坏帐的情况下建立的。催收记分卡被用于预测和评估对某一笔坏帐所采取的措施的有效性，诸如客户对警告信件反应的可能性。这样，**行就可以根据模型的预测，对不同状况的逾期贷款采取不同的有效措施进行处理。由上可看出，信用计分卡模型为银行信用风险，尤其是个人信用风险的控制提供了一个客观、准确的评估和控制机制。以数据统计分析为基础的数据挖掘技术，能够根据银行的商业政策，通过收集和分析客户的大量行为、信用和背景记录，归纳总结出“好客户”和“坏客户”的背景特征，包括：年龄、收入、性别、住房条件、婚姻状况、职业、教育状况等的不同属性，并能准确计算出不同属性值的客户群所具有的消费能力、还款概率，从而建立起能有效分辨好坏客户的数学模型，帮助**机构树立信用风险防范的第一道防线。对于银行既有的客户，行为计分卡模型则能跟踪和监控每个客户的行为、消费和还款数据，并根据相应的模型，智能化地调整客户的信贷额度，对可能出现的拖欠、破产也能提前进行预警。对已经出现的坏账，由数据挖掘技术建立的模型则能根据客户的背景、信用纪录，对该笔坏账的催收成本、回收的概率进行分析计算，帮助银行采取正确有效的措施。由此可见，数据挖掘技术的使用，可以使银行有效地建立起事前、事中到事后的信用风险控制体系。在建立信用记分卡模型时，所利用的数据主要是过去一段时间（1—2年）的**运营情况的数据。其中的数据包括两个部分。一部分是持卡者的背景信息，如基于申请表上的答案：年龄、性别、婚姻状况、教育背景、家庭成员特点、住房情况、职业、职称、收入状况等；另一部分数据持卡者在过去使用**时表现信息，如其使用频率、金额、还款情况等，为了保证**建立的公正性和无偏性，有时需要一些被拒者的信息来修正信用记分模型。建立信用计分卡模型所用的主要数学分析方** chaid analys** / tree analys**l d**criminant analys**l log**tic regression (conditional or unconditional)l neural network2、客户细分customer segmetation面对**市场竞争的加剧和消费者的逐渐成熟，银行必须不断为消费者提供有效的个性化产品和服务，才能够长期吸引客户（尤其是高端客户）、迅速扩大市场规模，并真正创造效益。银行在很早以前就已经开始对自己的客户进行分类分析了，但这些分类主要集中以客户的背景资料为基础进行的，包括：按照收入、年龄、地区等的分类，只能静态和粗略地反映出客户的一些背景状况及其分布，无法让**机构掌握到客户的实际消费行为及其偏好。为此，在提倡个性化产品的“一对一”营销市场，以数据挖掘技术为支撑的客户细分就成为一种重要的营销分析手段 20210311

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