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基于大数据的GS银行小微信贷业务优化研究的任务书
任务书
背景
随着互联网的普及和移动支付的发展，小微企业成为了经济社会发展的重要力量，然而由于信息不对称、担保难、融资成本高等问题，小微企业融资困难。为切实解决这一问题，银行业加快推进小微企业信贷业务的发展，然而传统信贷业务的运作模式无法满足小微企业的多样化融资需求。因此，基于大数据的小微贷款模式逐渐成为了业内关注的焦点。
GS银行是我国知名商业银行之一，一直致力于支持小微企业发展。为满足小微企业的多样化融资需求，GS银行已经推出了小微信贷业务。但随着金融科技的快速发展，传统的小微贷款方式面临着许多挑战，如如何精准辨别客户信用风险、如何提升业务效率等信息技术方面的问题，也需要通过大数据技术进行优化与应用。
任务
通过收集大量的市场数据、分析GS银行小微企业的贷款业务数据，基于大数据技术，对GS银行小微信贷业务进行优化研究。具体包括以下方面：
1.构建小微企业信用评估模型
通过对GS银行历史的小微贷款数据、相关市场数据进行收集，建立均衡的小微企业信用评估模型。考虑到小微企业的特点，需要结合贷款客户的行为特征和贷款产品的关键特征，建立一个涵盖多个角度的信用评估体系，能够为GS银行提供客户信用风险的评估和控制，确保贷款的稳健性。
2.优化营销模式
针对GS银行小微信贷业务的营销模式及其市场业绩，分析并优化营销模式。在大数据的支持下，跟踪分析客户的行为特征、偏好和需求，开展有针对性的营销、提高效益。
3.搭建智能化风控系统
基于大数据技术，搭建智能化的风控系统，通过数据挖掘和机器学习技术自动化风险评估、精准辨别客户的信用风险，降低人员误判断和风险担保的成本。
4.提升系统运营效率
针对业务系统和运营模式进行优化改进，结合大数据的分析和处理能力形成小微企业信贷的快速审批、授信、放款，以及支付、催收等服务流程的高效与便捷，从而提高业务效率、减少客户融资成本，增强GS银行的市场竞争力。
成果
1.小微企业信用评估模型和优化方案，能够提高GS银行小微信贷业务的整体风险控制水平，提高GS银行的市场竞争力。
2.优化后的营销模式与策略，能够更好地满足小微企业融资的需求，提高GS银行的业务量和收益。
3.智能化的风控体系，能够有效降低GS银行小微信贷业务的信用风险，支持GS银行在小微信贷业务上的快速发展。
4.系统运营效率的提升，有助于加强GS银行的市场竞争力，增强GS银行的服务能力和客户体验。
参考文献
1.陈玖玲.基于大数据技术的小微企业贷款服务研究[J].计算机与数字工程,2020(03):303-305+325.
2.王健,李莹.基于大数据的小微企业信用评估研究[J],现代金融与经济科学,2020（11）：30-32+68.
3.中国银行保险监督管理委员会.关于促进小微企业融资健康发展的若干意见[Z].中国银保监发〔2018〕61号,2018.