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商业银行零售风险模型开发与实证研究
作者：周林来源：《现代经济信息》2016年第21期
摘要：伴随互联网金融的迅速发展，传统商业银行的业务形态及金融创新层出不穷，如何主动管理信用风险成为其获取产业竞争力的重要条件。数据挖掘为信用风险计量提供了有效手段，本文详细阐述了商业银行零售评体系建设和PD模型开发的技术要点，以及模型应用的业务场景。
关键词：商业银行；零售评；数据挖掘；模型开发
中图分类号：F8324文献识别码：A文章编号：1001828X（2016）02100002
我国商业银行的零售信贷业务传统风险评估方式，主要依靠客户经理和授信审查审批人员的业务经验，导致银行内部风险管理缺乏统一的量化标准。
为改善以上现状，国内主要商业银行致力于零售评体系建设，其模型与系统以巴塞尔新资本协议内部评级法为基础，按照银监会相关监管指引，结合内部的业务特点和风险管理现状而建立，通过定量测算零售客户信用风险，提高风险管理水平，并逐步实现自动化审批，节约管理成本。
一、零售风险暴露分类和评级体系的覆盖范围
根据《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》，商业银行应将零售风险暴露分为三大类，即个人住房抵押贷款、合格的循环零售风险暴露和其他零售风险暴露。
商业银行零售风险模型通常包括申请评分、行为评分、催收评分，本文以信用卡客户行为评分为例，详细阐述模型开发的完整流程和建模过程中应注意的关键点。
二、数据挖掘方法论与目标
数据挖掘过程包括商业目标分析、数据准备、数据预处理、建模、评估与应用、部署与监控等阶段。目标是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。
信用卡行为评分模型是通过计算客户的贷后行为评分，预测信用卡使用者未来一段时间（一般是一年）内的违约风险。
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三、业务分析
（一）违约定义
指如何定义模型的目标变量，一般会考虑以下多方面的因素：
1违约定义必须与银行的整体目标相一致；
2严格的违约定义，必定会导致违约样本的减少，减少了建模可使用的数据量。过松的违约定义会导致好客户和坏客户间的界限模糊，降低评分模型的预测能力；
3违约定义必须简单明确，并能实时跟踪；
4违约定义可以考虑银行对坏账呆账的核销政策；
5违约定义必须考虑外部监管的要求。
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