探析信用风险管理合理模式

信用卡作为无担保、可循环的零售信贷产品,信用风险是其最主要的风险类型。如何针对自身业务特点,在新资本协议背景下构建信用卡信用风险管理框架,将新资本协议的理念和方法与传统信用风险管理有机结合,进而推动建立全面风险管理机制,     

浅析国内信用卡信用风险管理

<正>信用卡业务由于其在零售银行业务领域的战略制高点地位,一直是国内外商业银行的必争之地,随着国内信用消费环境的日益成熟,我国信用卡行业近几年得到了突飞猛进的发展,在国内商业银行零售业务战略转型中发挥了不可替代的作用。然而,在信用卡产业的表面繁华之下也埋藏着隐忧,突出表现在信用卡信用风险管理技术、方法和制度环境建设大大滞后于业务发展要求,风险管理基础薄弱,手段单一,同质化竞争倾     

大数据助力商业银行信用风险管理创新

结构化和非结构化数据的快速增长对于商业银行利用好数据资源提出了新的更高要求,商业银行提升风险防控能力的需求使得风控成为大数据应用的重点领域和方向。本文基于全面风险管理视角提出了大数据助力商业银行信用风险管理优化的思路与框架,从信息获取、数据分析、决策管理三个环节分析了大数据助力信用风险管理的作用与举措,并结合实际提出了对策建议。     

美国信用卡行业信用风险与宏观经济波动的关系

一,美国信用卡行业信用风险情况1．信用卡业务信用风险特征信用卡是一种循环信贷产品,这一独特功能的设置是银行业历史上划时代的创新。1958年,美国银行（BankofAmerica,当时美国最大银行）研发部主管威廉姆斯（Williams）在仔细研究了以往各家银行发行银行卡的教训和大来卡（DinersClub）的经验之后,设想出具有循环信贷功能的信用卡方案。持卡人不仅可以用信用卡付账,而且不必全部付清欠款,余额滚入下个月,银行则在透支余额上收取利息。     

关于商业银行开展资产管理业务的几点思考

当前,内外部经济环境正在发生深刻变化,经济增速放缓、结构凋整加快、利率市场化进程加快、金融脱媒加剧,对银行业以息差为主要利润增长点的传统盈利模式提出挑战。要在复杂的内外部经营环境中赢得生存空间,商业银行需要适应自身面对的约束条件、外部环境以及社会需求。     

我国商业银行个人住房贷款信用风险管理问题探索

1998年以来,随着我国住房制度改革的不断深化,住房产业得到了迅速发展,已经成为我国一个新的经济增长点。在其带动之下,个人住房贷款业务获得了迅猛发展,到2001午9月个人住房贷款在房地产信贷中的比重已超过房地产开发贷款,成为房地产信贷中最重要的增长点。个人住房贷款业务在我国开展时间还不长,一直保持着较低的不良贷款率水平。但是,根据国际经验,其风险一般是在发放贷款后3至8年才逐步显现,所以目前个人住房贷款正进入风险暴露期。     

利用数据仓库管控客户信用风险

对公贷款业务是当前商业银行的重要业务和主要利润来源。相对于个人贷款,对公贷款业务具有单笔金额大、周期短、回报高等特点。但在我国较弱的信用环境和当前复杂的经济形势下,对公客户信用风险较大。许多企业、甚至大型公司破产倒闭时有耳闻,为相关银行带来     

信用卡风险类型与管理

近年来,国内商业银行信用卡业务快速发展。成为很多银行优先考虑的新利润来源。存利润的驱动下,商业银行信用卡业务盲目扩张、恶性竞争等不良现象也日渐突出,信用卡透支贷款质量下降,发卡银行面临的业务风险也日益显现,风险管理任务十分艰巨。信用卡风险类型信用卡业务是银行业务的组成部分,因此具有银行传统业务产品的风险,也有信用卡业务特有的风险。银行业务存在的各种风险在信用卡业务中也     

我国信用卡信用风险管理研究

信用卡业务是一项高收益与高风险并重的业务,我国信用卡行业在近几年得到了突飞猛进的发展,信用卡逐渐成为商业银行的一种新型盈利手段.但由于国内信用卡经营时间相对较短,信用卡风险管理方面还存在很多问题.本文首先对信用卡的盈利结构进行分析,然后针对信用卡信用风险问题进行识别,并采用信用评分模型进行衡量,借以提出有效的信用卡信用风险管理方法.     

大数据时代基于文本信息的信用风险管理研究

传统信用风险的量化管理是以财务数据、市场交易数据等定量信息为基础的,大数据时代海量的文本信息为分析公司企业的价值和违约倾向带来了新线索,提供了其信用状况恶化的早期预警信号。通过对相关文本信息来源和特点的分析,对可读性分析、词袋方法和机器学习等文本分析方法在信用风险管理中的应用及存在问题进行了分析,构建了基于文本信息的信用风险管理体系,并对其在信用风险评价、风险预警与监控、信用风险定价等方面的应用前景进行了分析。     

商业银行信用风险管理的创新方向

又到上市商业银行递交年报成绩的时候了,持续的高速增长之后,在金融危机的冲击之下,商业银行的绩效受到了高度的关注.与此同时,随着金融危机下经济波动的加剧,如何在经济活动中更好地控制信用风险,成为目前银行界人士关注的议题;特别是在由于衍生品创新失败所导致金融危机的现实下,商业银行如何通过恰当的产品创新来实现信用风险管理,需要认真反思.     

大力创新授信管理方式迅速提高信用风险管理能力

面对经济环境的变化、趋严的监管政策以及外资银行的竞争压力,我国商业银行必须适应新的形势,积极应对由此带来的对信用风险管理的更高要求,加快授信管理方式创新步伐,迅速提升信用风险管理能力。国内商业银行应借鉴国际商业银行先进的信用风险管理方式,从更新授信管理理念、完善授信管理体制机制、构建先进的授信管理技术平台等方面加快授信管理方式的创新。     

5G助力银行大数据风控能力优化升级

随着5G正式商用,5G技术对银行业的影响将会越来越广泛和深刻。目前,国内5G主要的应用点仍停留在智慧网点的改造上,但是网络技术推动各类高新技术不断演进将会对银行业各个流程带来巨大的变革,特别是在风控领域,5G将从“质”和“量”上双管齐下,不断优化数据采集能力,提升大数据风控效率,为行业带来新的动能,促进银行业健康稳定发展。     

大型科技公司金融科技与银行信用风险研究

通过构建理论模型并进行实证检验,研究了大型科技公司的金融科技对商业银行信用风险承担水平的影响。研究表明,大型科技公司的金融科技提升了理财产品的便利性,分流了商业银行的存款业务,削弱了银行的“特许权价值”,从而推升了商业银行的信用风险承担水平。大型科技公司的金融科技对银行信用风险的冲击存在规模效应和城乡差异,进一步研究发现,其规模效应和城乡差异主要来源于大型科技公司金融科技对银行存款分流冲击的客观作用效果差异,面对存款分流压力时不同规模和城乡属性的银行自身的行为差异并不是产生异质性影响的原因。基于此,对于金融科技发展的规划,需要建立适当的防火墙,防止金融科技相关业态引发金融风险跨市场、跨部门传播。     

基于信用风险管理视角的信用衍生产品创新

20世纪90年代以来,信用衍生品市场蓬勃发展,已经成为商业银行进行信用风险管理的重要手段,研究和引进这一新兴的金融工具,对于提高我国商业银行信用风险管理水平具有积极的意义。本文对银行业信用风险的产生和管理以及信用衍生产品作了介绍,对我国引进这一金融产品进行了分析并提出了建议。     

基于数据挖掘的持卡人信用风险管理研究

目前的信用卡信用风险研究主要是如何提高模型的预测准确率。针对银行信用卡数据的异质性和信用数据的高度非线性,本文提出了对持卡人信用风险管理的混合数据挖掘方法。该方法包含两个阶段,在聚类阶段,样本数据被聚成同质的类,删除孤立点,不一致样本点重置标签,使样本更具有代表性;在分类阶段,基于样本进行训练生成支持向量机分类器法,对待分样本分类。基于实际数据进行了数值实验,并根据各类样本的特点提出了相应的风险管理策略。     

基于征信大数据的替代信用评分

随着征信市场的快速发展,传统信用评分因其高门槛而呈现明显的拓展局限,例如美国有20％的消费者无法获得信用评分,因而在金融服务中困难重重.全球各大征信公司都开展了大数据技术的研究和应用,纷纷利用大数据资源,挖掘信贷数据之外的其他替代数据,加大替代信用评分产品的研发力度.在介绍大数据征信应用背景的基础上,分析归纳益博睿、艾克飞和环联等传统征信机构和数据挖掘公司费埃哲合作引入替代征信大数据,以及开发替代信用评分的最近动向及成果,进而总结其借鉴意义,希望能够对中国未来的大数据征信有一些启示.     

信用风险管理与信用衍生产品

本文首先介绍了信用风险管理的传统方法和度量手段及影响,然后指出其不足之处,并引出信用衍生产品。信用衍生产品主要通过将信用风险从其他风险中剥离出来,转嫁其他机构以达到降低自身的风险的暴露水平,然后再系统地分析各种主要的信用衍生产品的基本原理之上,分析了利用信用衍生产品管理信用风险并说明了意义所在,最后对如何在中国金融市场上应用它提出了几点建议。     

运用大数据开展P2P信用风险评估的Upstart

在全球范围内,年轻消费者信贷市场具有很大的业务空间,但由于年轻消费者信用记录欠缺而发展缓慢.一些新兴P2P企业瞄准该市场,大胆尝试基于大数据的信用评估方法,其中美国的Upstart公司就是非常典型的一家.Upstart公司以其强大的智能数据管理和分析技术为基础,秉承风险投资理念,着眼于年轻消费者的未来潜力,这对刚刚起步的中国征信业和互联网金融具有一定的借鉴意义.