商業智慧應用-信用卡違約戶特性分析.ppt

* * * * * * * * * * 「個人基本資料」之變數顯著性 變數 顯著性(P值) 變數 顯著性(P值) 性別=0 (女) 0.000 職稱別=1 (中風險群) 0.000 工作年資=0 (無工作經驗) 0.000 職稱別=2 (高風險群) 0.000 工作年資=1 (兩年以內) 0.000 教育類別=1 (國高中以下) 0.000 工作年資=2 (二至五年) 0.000 緊急聯絡人與正卡關係類別型=1 (父母兄弟姐妹) 0.000 工作年資=3 (六至十年) 0.000 緊急聯絡人與正卡關係類別型=2 (子女) 0.000 行業別=1 (中風險) 0.000 緊急聯絡人與正卡關係類別型=3 (配偶父母) 0.000 行業別=2 (高風險) 0.000 預測模型公式 不是違約戶的機率 = 變數 係數 變數 係數 變數 係數 截距 -5.912 [工作年資=1 ] -1.016 [行業別=2 ] 0.478 過去六個月延遲月數比率 -2.834 [工作年資=2 ] -0.626 [職稱別=1 ] 1.29 過去六個月循還月數比率 -1.061 [工作年資=3 ] -0.636 [職稱別=2 ] 0.602 負債所得比 -0.786 [有效卡張數類別型=0 ] -1.641 [近一年M2次數=0 ] 3.227 [是否申請結餘代償=0 ] 1.562 [有效卡張數類別型=1 ] -0.572 [近一年M2次數=1 ] 2.131 [（最近一個月）近期是否逾期=0 ] 1.106 [被查詢總家數=0 ] 3.671 [教育類別=1 ] 1.68 [性別=0 ] 1.419 [被查詢總家數=1 ] 2.599 [緊急聯絡人與正卡關係類別型=1 ] 2.271 [是否使用扣款帳號類別型=0 ] -0.839 [被查詢總家數=2 ] 1.306 [緊急聯絡人與正卡關係類別型=2 ] 0.512 [工作年資=0 ] -1.642 [行業別=1 ] 0.889 [緊急聯絡人與正卡關係類別型=3 ] -1.268 結論 偏誤問題 本研究採「減少多數法」 預測度問題 相關研究團隊其預測度70％~80％，本研究所取的設計之結果為方法八中，其三種預測度達70％ 違約戶特性 7種變數與違約戶呈現正相關 潛在違約戶跟違約戶結構類似 有效區別出違約戶的樣本 建議 Basel的應用 年底將施行，並要求針對市場、信用、營運等做好風險控管，本研究適用於第一支柱中的信用風險 預警模型 客戶屬性 結合統計分析理論，導入資料採礦流程，建立模型，有效降低違約戶發生機率，提供一個穩定且有效的流程及工具 藉模型建立，透視信用風險指標，評估客戶屬性，建立一套分級標準，符合銀行需求，增加其競爭力 研究限制 牽涉必威体育官网网址的關係，只能取得已整理過的次級資料 變數不易理解 原始資料的授信戶與其他金融機構往來資料 及經濟狀況不易取得 資料來源限制 針對第一支柱的信用風險 Contribution More than of general prediction 70% The selection of analytical tools The process of sampling The End Thanks For Your Listening ! * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 商業智慧應用 -信用卡違約戶特性分析 研究背景 1970年代以來的金融改革，在消費金融商品中，以「 」的推廣最為成功 競爭激烈 →惡性競爭 →一人多卡信用膨脹 信用卡：「先消費、後付款」的支付工具 金管會訂 →發卡量 Background I II III IV 信用卡 緊縮發卡政策 驟減 台灣歷年發卡數與流動卡數 政策緊縮 資料來源：財團法人聯合信用卡處理中心及各發卡機構 研究動機 核卡的風險與呆帳 降低違約機率 預防異常現象 研究目的 I II III 找出有效的 協助金融機構 進行資料採礦 建立一套 符合信用卡 之預測模型 探究影響違約戶 與 的因素 資料採礦程序 違約戶特性 發生違約 潛在違約 研究流程 信用卡 信用卡之定義 指一種可用以取得有形商品或無形服務之支付工具，是一種高度國際化的消費支付及金融理財工具，經由此憑證可向特約商店在無需出具任何身分證明文件及財力之情形下，得享受「先消費後付款」及「依其他約定方式償付帳款」之權利。 信用卡 何謂信用卡之違約戶 違約戶的定義 不考慮追償債權下，認定債務人無法償還銀行逾期達九十天。 企業授信戶違約之因素 逾期、催收、呆帳 票據往來 重整 破產