基于数据挖掘的商业银行企业客户信用风险评估研究的任务书.docx

基于数据挖掘的商业银行企业客户信用风险评估研究的任务书
一、研究背景和意义
商业银行企业客户信用风险评估是商业银行风险管理中的核心部分。目前，随着大数据时代的到来，商业银行已经拥有了庞大的数据，这些数据包含了客户的交易记录、信用评级、财务报表等信息，这些信息可以被用来发掘客户的信用风险。
商业银行企业客户信用风险评估涉及到多个因素，如客户的信用记录、历史财务信息、市场竞争情况等。传统的人工客户信用评估模式，存在着劳动力成本高，精度不高，时间成本长等问题。而采用数据挖掘技术进行客户信用评估，可以通过挖掘已有数据来减少人工操作，减少人工疏漏，同时提高评估的精度，对于商业银行而言，具有极高的实用价值和推广意义。
因此，本研究旨在通过利用数据挖掘技术探究商业银行企业客户信用风险评估的方法，为商业银行提供更加科学和高效的企业客户信用风险评估方法。
二、研究内容
1．梳理商业银行企业客户信用风险评估的相关研究；
2．分析商业银行已有的数据特征，并进行数据预处理；
3．建立客户信用评估模型，探究包括逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法在评估模型中的适用性；
4．利用已有数据，对各种算法所建立的模型进行测试和比较；
5．采用在算法中表现最好的模型，评估该模型的预测精度，并提出改进意见；
6．探究商业银行如何在客户信用评估中应用数据挖掘技术，并提出相应的管理策略。
三、研究方法
本研究主要采用数据挖掘技术来评估商业银行的企业客户信用风险。具体的方法包括：
1．数据特征分析：本研究首先将商业银行已有数据进行整合，并进行数据预处理，如数据清洗、缺失值填充、变量分布分析等；
2．评估模型建立：本研究将常用的数据挖掘算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等应用在模型建立中，并对其进行比较分析，找到最优的数据挖掘算法；
3．模型评估：本研究采用交叉验证等方法对建立的模型进行测试和评估，评估模型的预测精度和稳定性，同时提出改进意见；
4．应用研究：本研究将探究如何将数据挖掘技术应用到商业银行客户信用评估中，提出相应的管理策略。
四、预期结果
本研究主要的预期结果包括：
1．针对商业银行企业客户信用风险评估的研究，提出数据挖掘技术的应用方式，为商业银行中期、长期经营战略制定、金融风险控制等提供参考；
2．建立客户信用评估模型，通过各种算法比较和评估模型的预测精度和稳定性，找出模型的优势和不足之处，并提出改进意见；
3．为商业银行提供更加全面和准确、更加高效的企业客户信用风险评估方法，同时也为相关产业提供复制推广的模板。
五、研究计划
1．第一阶段：梳理商业银行企业客户信用风险评估的相关研究文献，绘制研究框架图，完成研究的基础准备工作。
2．第二阶段：收集大量的商业银行客户数据，对数据进行预处理和清洗，获得清晰、可靠的数据集。
3．第三阶段：建立客户信用评估模型，根据不同的算法进行比较和测试；
4．第四阶段：对比所建定模型的精度和稳定性，寻找最优算法，并对其进行调整和改进；
5．第五阶段：将建立定模型推广至其他商业银行营销策略中的应用，以及为业界提供复制推广的模板。
六、研究经费和时间
研究经费主要用于数据采集、处理、测试和评估、专家咨询和培训以及论文撰写发表等相关方面，总经费不少于25000元。研究周期大约为六个月。