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基于数据挖掘的邮储银行信用卡客户风险评估模型构建与实证研究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在经济全球化与数字化浪潮的推动下，金融行业呈现出蓬勃发展的态势。中国金融行业积极应对复杂多变的内外部环境，在变革与创新中稳步前行。截至2024年三季度末，中国银行业金融机构本外币资产总额达到439.5万亿元，同比增长7.3%，彰显出强大的发展韧性。

信用卡业务作为金融领域的重要组成部分，在居民消费和支付体系中占据着举足轻重的地位。近年来，随着我国经济的持续增长以及消费市场的日益壮大，信用卡市场迎来了高速发展期。相关数据显示，我国信用卡发行量逐年递增，交易额度和消费信贷规模也在不断扩张。对于邮储银行而言，信用卡业务是其打造一流零售银行的关键发力点。邮储银行凭借庞大的客户群体和广泛的营业网络，积极拓展信用卡业务，通过推出多种主题信用卡，如乡村振兴主题信用卡、芳菲女性主题信用卡、车主主题信用卡等，不断满足客户差异化、多元化的需求。同时，邮储银行着力提升场景经营和精细化管理水平，加快流程优化和数字赋能，在信用卡市场取得了一定的成绩，市场占有率逐年提升。

然而，信用卡业务在快速发展的过程中，也面临着诸多风险挑战。信用风险是信用卡业务面临的主要风险之一，它是指持卡人未能按时偿还欠款导致的损失，其产生通常与持卡人的信用状况、收入变化、失业等因素密切相关。随着经济环境的波动，信用风险的发生概率显著增加。欺诈风险也日益突出，信用卡欺诈行为愈发猖獗，包括虚假交易、盗刷等，网络环境的复杂性更是使得欺诈行为变得更加隐蔽，传统的防范措施难以有效应对新兴的欺诈手段。此外，合规风险、操作风险和市场风险等也不容忽视。金融行业的监管政策不断变化，信用卡业务需要遵循的法律法规也在持续更新，若未能及时适应监管要求，就可能导致罚款或业务限制等合规风险。操作风险源于业务流程、系统故障或人为失误，信用卡业务的复杂性使得操作风险难以完全杜绝，尤其是在业务高峰期，系统压力增大，出错的概率也会相应提高。市场风险则主要与利率波动及经济环境变化相关，利率的上升可能导致持卡人偿还能力下降，从而进一步增加信用风险。

在这样的背景下，如何准确评估邮储银行信用卡客户的风险状况，有效防范和控制风险，成为了邮储银行信用卡业务可持续发展的关键问题。传统的风险评估方法已难以满足日益复杂的业务需求，而数据挖掘技术的兴起为解决这一问题提供了新的思路和方法。数据挖掘能够从海量的数据中发现潜在的模式和规律，为信用卡客户风险评估提供更加准确、全面的信息支持。因此，开展基于数据挖掘的邮储银行信用卡客户风险评估模型的研究具有重要的现实意义。

1.1.2研究意义

构建基于数据挖掘的邮储银行信用卡客户风险评估模型，对于邮储银行自身发展以及整个金融行业都具有多方面的重要意义。

从邮储银行自身角度来看，首先，该模型有助于降低信用风险。通过对客户多维度数据的深入挖掘和分析，能够更加准确地评估客户的信用状况和还款能力，提前识别潜在的风险客户，从而采取相应的风险防范措施，如调整信用额度、加强贷后管理等，有效减少坏账损失，保障银行资产的安全。其次，优化业务决策。风险评估模型提供的精准风险评估结果，能够为邮储银行的信用卡业务决策提供有力支持。在信用卡审批环节，能够快速、准确地判断是否给予客户发卡以及确定合适的信用额度；在市场营销方面，可根据客户的风险特征和消费偏好，制定个性化的营销策略，提高营销效果和客户满意度；在资源配置上，能够将资源更加合理地分配到低风险、高价值的客户群体，提高资源利用效率。再者，增强市场竞争力。在激烈的信用卡市场竞争中，拥有科学有效的风险评估模型，能够使邮储银行在风险控制和客户服务方面占据优势，吸引更多优质客户，提升市场份额和品牌影响力，助力邮储银行打造一流零售银行。

从金融行业发展的角度而言，邮储银行信用卡客户风险评估模型的成功构建和应用，能够为其他金融机构提供有益的借鉴和参考。推动整个金融行业在信用卡风险评估领域的技术创新和方法改进，促进金融行业风险管理水平的整体提升，维护金融体系的稳定健康发展。同时，准确的风险评估有助于规范信用卡市场秩序，保护消费者权益，促进信用卡业务的可持续发展，为经济发展提供更加稳定、高效的金融支持。

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状

国外对于信用卡客户风险评估的研究起步较早，随着金融市场的发展和信息技术的进步，在理论和实践方面都取得了丰富的成果。在早期，主要采用传统的统计方法构建风险评估模型。Altman（1968）提出了Z评分模型，通过对企业的财务指标进行分析，预测企业的违约概率，该模型在金融风险评估领域具有开创性意义，为信用卡客户风险评估提供了重要的思路。随后，Logistic回归模型被广泛应用于信用卡风险评估中，它能