基于关联交易的集团客户信用风险模式分析

银行在整个授信过程中都有可能承受集团客户关联交易所引致的信用风险,按照关联交易对银行授信决策与管理过程的影响特点,本文将集团客户关联交易引致信用风险的模式划分为信用决策风险、信用膨胀风险和信用转移风险,并分别对它们的形成机理进行分析。     

关联客户的识别与风险防范

近期发生的“铁本事件”、“德隆事件”使关联客户风险再次凸现，严重威胁信贷资产的安全。对此，银行应予以高度警惕，及时对关联客户进行甄别，并采取有效的风险防范措施。     

控制集团客户授信风险的关键:识别关联企业和关联交易

本文通过调查商业银行集团客户授信业务,分析了引起集团客户授信风险增大的各种因素,指出商业银行控制集团客户授信风险的关键在于对关联企业和关联交易的识别和判断。本文给出了关联企业的识别原则、识别特征、识别方法,深入探讨了关联交易的类型、甄别关联交易的具体方法,旨在为商业银行有效控制集团客户授信风险提供帮助。     

对集团客户关联交易信用风险监管现状与制度成因的分析

集团客户关联交易信用风险的产生主要缘于个人操纵关联交易的机会主义行为,由于转型期外部市场的不完善、法律机制的不健全、社会信用的缺失,在运营过程中,集团客户的控制性股东常会利用超市场的支配力量对关联交易做出安排,使集团内显失公允的关联交易大量存在,而商业银行相关监管制度的非效率性,又从根源上为集团客户利用这种非公允关联交易逃废债务、套取信贷资金提供了可乘之机,从而使贷出银行面临很大的信用风险。     

期货公司客户风险分析

一、期货公司客户风险的内涵 期货公司的客户风险,主要是指期货公司的客户信用风险,印由于客户穿仓而不能及时追加保证金时期货公司所面临的风险.     

电子银行制度传导和客户风险教育探讨

强化银行内部风险控制机制、有效防范外部欺诈风险事件始终是电子银行风险管理的首要工作,而加强电子银行制度传导和客户风险教育是实现风险管控的重要措施。本文从内部和外部两个方面,对电子银行面临的形势、现状、问题进行了分析,通过典型案例分析,揭示电子银行面临内、外部风险的严峻性和复杂性,并结合本机构实际,提出了强化电子银行制度传导和客户风险教育的对策和建议,以进一步保障电子银行业务健康发展。     

大数据时代商业银行的客户信用风险管理研究

随着我国金融市场的深化改革,金融风险正呈现出多样化的态势,而这里面商业银行的客户信用风险尤为突出,有研究显示,银行风险损失的80%来源于客户信用风险,2008年由美国的次贷危机引发的全球性的金融危机给我国的商业银行带来了警醒,此外本文由此出发分析了我国商业银行目前的信用风险现状,并且提出了改进的对策建议。     

大数据时代下企业会计信息化风险分析及防范措施

大数据技术给企业会计工作带来很大的帮助,有效降低了会计信息化的成本,给以后的工作奠定了基础.但是就目前来讲,大数据技术还不够成熟,在进行企业会计信息化管理时仍然存在一些问题,比如会计信息化的基础数据丢失.这种较大的安全风险,要求企业必须通过网络防火墙的建立进行防范.以下主要结合大数据时代下企业会计信息化风险分析及防范措施进行分析,希望能够给以后的相关工作提供一些简单的意见和建议.     

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。     

基于数据挖掘的重大错报风险识别和评估研究

基于现代风险导向审计理论,运用数据挖掘方法,选取2001-2020年因财务报表重大错报被出具保留和否定意见的上市公司为样本,构建基于CHAID算法的重大错报分类预测模型,从中识别重大错报的基本特征,挖掘重大错报与否的决策规则。结果表明：流动性差、盈利能力不足、长期偿债能力弱的上市公司,在较高的置信水平上存在高重大错报风险;模型总体正确率为97.17%,分类效果较为理想。鉴于此,能够为识别、评估和预测财务报表重大错报风险提供线索。     

基于大数据的餐饮业顾客体验与品牌引力耦合协调研究——以长沙市餐饮业为例

在分别构建餐饮业顾客体验和品牌引力评价指标体系的基础上,运用耦合协调度评价模型,以长沙市餐饮业为例,利用餐饮大数据进行实证分析。研究表明:长沙市餐饮业顾客体验与品牌引力整体上处于拮抗耦合、勉强耦合协调阶段;其九个行政区域的耦合协调度有所差异。鉴此,企业应改进关键因素,持续增强品牌引力;确保品牌质量,提升顾客消费体验;不同区域发展方向应各有侧重;减少虚假评论,抵制竞价排名,从而推动长沙市乃至全国餐饮业更高质量和更高水平发展。     

基于知识图谱构建商业银行大数据风控体系的研究与实践

大力扶持实体经济及民营经济发展,研究解决民营企业、中小企业发展困境是重要的时代课题。而在当前企业经营管理复杂度提高、关联隐蔽性增强的情况下,银行服务实体经济特别是以市场化运作的民营企业的风控能力还较薄弱,亟需进行风控管理方式的转型。重庆银行在过去几年大数据探索和建设的基础上,积累了一定的技术和数据基础。为进一步提高风控水平和助推银行智能化转型,本研究主要依托知识图谱技术,在充分利用、挖掘和融合行内外数据的基础上,构建以群体关系挖掘为核心的大数据风控平台,以解决银行面临的风控痛点、提升银行服务实体经济的能力。     

车险电销客户投保体验迫切改进点的数据挖掘

本文旨在从车险电话销售客户体验调研数据中寻找到车险电话销售客户投保体验的最迫切改进点,以期用较低的成本投入有效地提高车险电话销售成功率和产能。使用SPSS MODELER数据挖掘软件,遵从CRISP—DM数据挖掘方法论,对调研数据进行数据挖掘,得到车险电话销售客户体验最迫切的改进点,并相应提出改进的政策建议。政策建议包...     

大数据助推信用风险管理创新

当前,商业银行发展的内外部环境发生了剧烈的变化,面临多重挑战。一方面,金融脱媒和利率市场化已是大势所趋,外部宏观环境的变化使得银行的业务发展愈加艰难;另一方面,以电子商务为代表的互联网企业已突破了支付领域,开始全面拓土至传统银行业务领域。在这种背景下,通过大数据的应用,准确定位市场机会和挖掘新的业务增长点,成为银行实现战略转型的有效途径。商业银行大数据战略背景银行业务领域和盈利空间不断受到挤压。随着资本市场不     

大数据金融在商业银行客户关系管理中的应用

本文通过搜集、整理、分析国内外关于商业银行客户关系管理的相关文献资料与研究成果,结合大数据背景下银行客户关系管理的现状,重点分析当前商业银行客户关系管理中存在的各类问题,并以商业银行各层级的目标客群为重点分析对象,结合现阶段商业银行的发展和主要问题,提出适合商业银行客户关系管理的优化措施,旨在提高商业银行客户管理的效率...     

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.     

大数据时代防范互联网金融风险的策略研究

随着大数据时代的来临,互联网金融的发展与大数据连接越来越紧密,但大数据时代的互联网金融也面临着前所未有的风险,主要包括技术风险、信用违约风险、个人信息泄露风险及决策风险。基于此,提出建立风险监测和预警机制降低技术风险、加强监管降低信用风险、监管部门和个人共同努力保护个人信息安全和规范金融企业对金融大数据的应用行为降低决策风险等建议。