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催收相關(guān)

碩士�(xué)位論�:�(gè)人信用評(píng)分的銀行催收系�(tǒng)
(2016/4/30)

 

碩士�(xué)位論文(工程碩士� 基于�(gè)人信用評(píng)分的銀行催收系�(tǒng)的設(shè)�(jì)� �(shí)�(xiàn) 仲向� 2011 �(guó)�(nèi)圖書(shū)分類(lèi)�(hào):TP311.52�(xué)校代碼:10213 �(guó)際圖�(shū)分類(lèi)�(hào)�621.3 密級(jí):公�(kāi) 工程碩士�(xué)位論� 基于�(gè)人信用評(píng)分的銀�催收系統(tǒng)的設(shè)�(jì)� �(shí)�(xiàn) 哈爾濱工�(yè)大學(xué)Classified Index: TP311.52 U.D.C: 621.3 Dissertation MasterDegree BANKDEBT COLLECTION SYSTEM BASED PERSONALCREDIT SCORING Candidate� Zhong Xiangqian Supervisor� Prof. Xu Zhiming Associate Supervisor: Senior Eng. Feng xin Academic Degree Applied EngineeringSpeciality� Software Engineering Affiliation� School SoftwareDate Defence:March, 2011 Degree-Conferring-Institution� Harbin Institute Technology哈爾濱工�(yè)大學(xué)工程碩士�(xué)位論� 催收是銀行信貸風(fēng)�(xiǎn)管理工作中的重要組成部分,管理者在資產(chǎn)組合�(shí)�(xiàn)增值的同時(shí),不得不面對(duì)延滯賬戶也將增長(zhǎng)的現(xiàn)�(shí)。但從積極的角度�(lái)看,銀行承 受風(fēng)�(xiǎn)的能力決定其占領(lǐng)市場(chǎng)份額的競(jìng)�(zhēng)�。只有擁有強(qiáng)大催收能力的銀行才� 通過(guò)拓展廣泛的客戶群體,在激烈的市場(chǎng)�(jìng)�(zhēng)中占得先�(jī),實(shí)�(xiàn)利潤(rùn)的突�� 目前,我�(guó)銀行的催收工作很多還停留在手工操作階段,各企業(yè)管理水平� �(yè)�(wù)流程差別較大,存在較多的�(fēng)�(xiǎn)隱患,主要體�(xiàn)在:銀行內(nèi)部對(duì)同一債務(wù)� 不同�(chǎn)品的信用�(píng)分標(biāo)�(zhǔn)不同,信息在各級(jí)之間不能快�、有效傳�,造成信息 阻斷,不同部門(mén)�(duì)同一借款人采取的催收措施互不相同,工作經(jīng)�(yàn)和信息不能共 享,�(jīng)�(yíng)�(fēng)�(xiǎn)性提�� 基于�(gè)人信用評(píng)分的銀行催收系�(tǒng),采用信用評(píng)分模型方式來(lái)�(jìn)行風(fēng)�(xiǎn)� �,運(yùn)用現(xiàn)代的�(shù)理統(tǒng)�(jì)模型技�(shù),通過(guò)�(duì)債務(wù)人信用歷史記錄和�(yè)�(wù)活動(dòng)記錄 的深度數(shù)�(jù)挖掘、分析和提煉,發(fā)�(xiàn)�(yùn)含在紛繁�(fù)雜數(shù)�(jù)�、反映債�(wù)人風(fēng)�(xiǎn)� 征和�(yù)期信貸表�(xiàn)的知�(shí)和規(guī)�,并通過(guò)�(píng)分的方式總結(jié)出來(lái),作為銀行提�/ 降低信用額度、催收策略調(diào)�、客戶風(fēng)�(xiǎn)�(yù)警等管理決策的科�(xué)依據(jù)� 本文首先�(shuō)明課題的�(lái)源和背景以及�(guó)�(nèi)外的�(fā)展現(xiàn)狀,討論本論文的研� �(nèi)�;明確系�(tǒng)的建�(shè)目標(biāo),并根據(jù)系統(tǒng)的功能要�,從催收員工作臺(tái)、系�(tǒng)� 處理作業(yè)以及催收策略維護(hù)三�(gè)方面�(duì)本課題�(jìn)行了功能分析,同�(shí)�(duì)系統(tǒng)的核 心技�(shù)、相�(guān)算法以及�(yùn)行環(huán)境�(jìn)行了分析。在此基�(chǔ)之上,闡述了�(gè)人信用評(píng) 分模型的�(shè)�(jì)�(guò)�,對(duì)系統(tǒng)的總體結(jié)�(gòu)、數(shù)�(jù)�(kù)以及主要的子系統(tǒng)�(jìn)行了�(shè)�(jì)� 在系�(tǒng)�(shí)�(xiàn)部分,本文對(duì)系統(tǒng)各模塊的�(shí)�(xiàn)方法以及流程�(jìn)行了詳細(xì)�(shuō)�;最后, �(duì)�(gè)人信用評(píng)分模型的有效性以及系�(tǒng)�(guān)鍵功能的性能�(jìn)行測(cè)�,并做出相應(yīng)� �(cè)試評(píng)�(jià)� �(guān)鍵詞:風(fēng)�(xiǎn)管理;催收系�(tǒng);信用評(píng)分;Logistic回歸;數(shù)�(jù)挖掘 哈爾濱工�(yè)大學(xué)工程碩士�(xué)位論� II Abstract Debt Collection importantpart bankrisk management. sametime portfolioappreciation, managers have overdueaccounts growing.From positivepoint bankrisk appetite may determine its competition marketshare. Only bankhas strongdebt collection capabilities can get ahead fiercemarket competition widerange customers.Currently, debt collection work manualoperation manybanks. enterprisemanagement level businessprocesses vary greatly. potentialrisks, mainly reflected samedebtor has different credit scoring criteria differentproducts bankinternal. information can deliveredfast efficiently,resulting informationblock. Different departments take action samedebtor from each other. Work experience informationcan shared,which lead higherrisk. bankdebt collection base personalcredit scoring manage debtors� credit risk using credit scoring models mathematicalstatistics. datamining, analysis debtors’credit history businessactivities records, systemcan find lawsreflecting debtors’credit risk characteristics expectedperformance contained numerouscomplex data sumup waythrough scientificbasis raising/loweringcredit limit, collection strategy adjustment, early warning customerrisk othermanagement decisions. dissertationfirstly explains developmentstatus similarsystems dissertationanalyzed systemrequirements from Collector Workbench, System Batch Job CollectionStrategy Maintance module, explained Keytechnology, algorithm systemenvironments, describe designprocess personalcredit scoring model, designed systemarchitecture systemimplementation, paperincluded eachmodule detaildescription process.Finally, papervalidated creditscoring model, tested systemkey functions appropriateevaluation. Keywords: Risk Management, Collection System, Credit Scoring, Logistic Regression, Data Mining 哈爾濱工�(yè)大學(xué)工程碩士�(xué)位論� III 1.1課題的來(lái)源和背景 1.2�(guó)外研究現(xiàn)狀 1.2.1美國(guó)花旗銀行CACS 系統(tǒng) 1.2.2澳大利亞�(guó)家銀行Debt Manager 系統(tǒng) 1.3�(guó)�(nèi)研究�(xiàn)狀 1.3.1浦發(fā)銀行CCMS 系統(tǒng) 1.3.2交通銀行EnsemblePro 系統(tǒng) 1.4�(guó)�(nèi)外催收系�(tǒng)比較 1.5銀行催收系�(tǒng)的發(fā)展趨�(shì) 1.6本論文的主要工作�(nèi)� 2.1催收系統(tǒng)功能分析 2.1.1催收員工作臺(tái) 2.1.2催收策略維護(hù) 2.1.3批處理作�(yè) 2.2催收系統(tǒng)性能需� 102.3 催收系統(tǒng)接口需� 102.4 催收系統(tǒng)�(guān)鍵技�(shù) 112.4.1 客戶�(píng)分模� 112.4.2 邏輯回歸分析 132.4.3 基于工作流的策略維護(hù) 132.5 本章小結(jié) 153.1 催收系統(tǒng)總體�(jié)�(gòu)�(shè)�(jì) 15哈爾濱工�(yè)大學(xué)工程碩士�(xué)位論� IV 3.1.1 系統(tǒng)采用的體系結(jié)�(gòu) 153.1.2 系統(tǒng)采用的技�(shù)框架 163.1.3 系統(tǒng)的總體功能結(jié)�(gòu) 173.2 催收系統(tǒng)�(shù)�(jù)�(kù)�(shè)�(jì) 173.2.1 邏輯�(shí)體關(guān)� 173.2.2 通用�(kuò)展字段設(shè)�(jì) 183.2.3 �(shù)�(jù)�(kù)的物理設(shè)�(jì) 193.3 催收系統(tǒng)催收員工作臺(tái)�(shè)�(jì) 223.3.1 催收員工作臺(tái)�(shù)�(jù)流圖 223.3.2 催收員工作臺(tái)界面�(shè)�(jì) 233.3.3 出錯(cuò)處理�(shè)�(jì) 243.4 催收系統(tǒng)批處理子系統(tǒng)�(shè)�(jì) 243.4.1 批處理流程設(shè)�(jì) 243.4.2 工作�(duì)列建立設(shè)�(jì) 253.4.3 批處理調(diào)度設(shè)�(jì) 263.5 催收系統(tǒng)客戶�(píng)分模型設(shè)�(jì) 273.5.1 信用�(píng)分對(duì)� 273.5.2 �(shù)�(jù)�(shí)間段劃分 283.5.3 表現(xiàn)變量定義 293.5.4 �(yù)�(cè)變量提煉 293.6 催收系統(tǒng)策略維護(hù)�(shè)�(jì) 303.7 接口�(shè)�(jì) 313.8 本章小結(jié) 324.1 催收系統(tǒng)催收員工作臺(tái)�(shí)�(xiàn) 324.1.1 賬戶查詢 324.1.2 案件注記 334.1.3 賬戶所有權(quán)�(zhuǎn)� 354.1.4 案件委外 364.1.5 還款�(jì)劃建� 384.1.6 短信/電郵/信函�(fā)� 394.2 催收系統(tǒng)批處理子系統(tǒng)�(shí)�(xiàn) 404.2.1 新賬戶導(dǎo)入過(guò)� 40哈爾濱工�(yè)大學(xué)工程碩士�(xué)位論� 4.2.2交易�(dǎo)入過(guò)� 424.2.3 更新�(guò)� 434.2.4 路由處理�(guò)� 434.2.5 工作�(duì)列建立過(guò)� 454.2.6 批處理調(diào)度實(shí)�(xiàn) 464.3 催收系統(tǒng)客戶�(píng)分模型實(shí)�(xiàn) 474.3.1 �(shù)�(jù)�(yù)處理 474.3.2 �(shù)�(jù)分析與篩� 474.3.3 �(yù)�(cè)變量具體指標(biāo) 474.3.4 �(píng)分模型構(gòu)� 484.3.5 �(fēng)�(xiǎn)等級(jí)劃分 494.3.6 重要決策�(guī)則及解釋 504.4 催收系統(tǒng)策略維護(hù)�(shí)�(xiàn) 504.4.1 事件維護(hù) 504.4.2 路由維護(hù) 524.5 本章小結(jié) 555.1 催收系統(tǒng)�(cè)� 555.1.1 �(cè)試環(huán)� 555.1.2 催收系統(tǒng)�(gè)人評(píng)分模型測(cè)� 555.1.3 催收系統(tǒng)功能�(cè)� 585.1.4 催收系統(tǒng)性能�(cè)� 605.2 催收系統(tǒng)�(cè)試評(píng)�(jià) 625.3 本章小結(jié) 63參考文�(xiàn) 64哈爾濱工�(yè)大學(xué)碩士�(xué)位論文原�(chuàng)性聲� 67哈爾濱工�(yè)大學(xué)碩士�(xué)位論文使用授�(quán)�(shū) 68�(gè)人簡(jiǎn)� 69哈爾濱工�(yè)大學(xué)工程碩士�(xué)位論� 1.1課題的來(lái)源和背景 本課題來(lái)源于某全�(guó)性商�(yè)銀行集中催收管理系�(tǒng)的設(shè)�(jì)和實(shí)�(xiàn),通過(guò)集中 旗下信用卡、零�、消�(fèi)信貸等多種產(chǎn)品逾期賬戶的催收工�,定義靈活的催收 策略和流�,實(shí)�(xiàn)逾期賬戶的整�、自�(dòng)入催,根�(jù)不同逾期程度形成特定工作 �(duì)�,記錄逾期賬戶的催收歷史和承諾還款履約情況,通過(guò)�(duì)在催客戶�(jìn)行信� �(píng)�,分析客戶的還款意愿、逾期情況、潛在的壞賬率等�(fēng)�(xiǎn)情況,目的在于提 高銀行貸后風(fēng)�(xiǎn)的管理水�,提高催收員工作效率,降低運(yùn)�(yíng)成本。本篇論文是 根據(jù)本人的實(shí)際工作內(nèi)容�(jìn)行編�(xiě),研�?jī)?nèi)容主要包括該系統(tǒng)的構(gòu)架設(shè)�(jì)、詳�(xì) �(shè)�(jì)和行為評(píng)分模型的�(shè)�(jì)與實(shí)�(xiàn)�� 1.2 �(guó)外研究現(xiàn)狀 在美�(guó),如果消�(fèi)者不能按�(shí)還款,他們的賬戶就會(huì)被轉(zhuǎn)移到催收部門(mén),消 �(fèi)者貸款催收已�(jīng)成為一�(gè)很大的行�(yè)�2005年為銀行提供催收外包服�(wù)的公 司,平均年催收收入已�(jīng)�(dá)�40.2�(wàn)美元,大多是�(duì)小額賬戶(平均貸款余�440 美元)�(jìn)行相�(duì)小額的催收(平均68美元)獲得的。經(jīng)�(guò)催收獲得的收入超�(guò)2/3 的部分歸原發(fā)包銀行所�。委外公司獲得的平均傭金率可�(dá)28%,在扣除每�(gè)� 戶約17美元的經(jīng)�(yíng)�(fèi)�,委外公司從每�(gè)賬戶獲得的利�(rùn)�2美元左右 雖然很多專業(yè)催收公司�(guī)模很小,但是催收�(yè)的集中化�(yùn)�(yíng)程度確在增加�2002年美�(guó)前四大催收公司占到行�(yè)份額�11%,到2005年有顯著上升,達(dá)� 19%。它們中很多員工人數(shù)超過(guò)1400�,收入超�(guò)1億美元且已經(jīng)上市。集中度 上升并沒(méi)有帶�(lái)公司總數(shù)的降�,實(shí)際上隨著大量新公司持�(xù)�(jìn)入這�(gè)行業(yè),使 得該行業(yè)公司�(shù)量比較穩(wěn)� 。出于專�(yè)化帶�(lái)的經(jīng)�(jì)效應(yīng)且專門(mén)�(fù)�(zé)催收工作的公司更擅長(zhǎng)這項(xiàng)�(yè)�(wù),他們的�(shè)備更先�(jìn)而人力成本較低的考慮,債�(quán)人越 �(lái)越傾向選擇將大部分催收工作外包這種模式,這種狀況也持續(xù)了很�(zhǎng)�(shí)�。第 三方公司在吸引善于催收的人才方面有獨(dú)到之�;能夠提供更好的激�(lì)�(jī)�。作 為債�(quán)人的銀行也不用�(dān)心采取侵略性的催收策略帶來(lái)的聲�(yù)�(fēng)�(xiǎn) 20世紀(jì)90年代,催收機(jī)�(gòu)主要使用紙質(zhì)文件、電話和信函催收等工�。經(jīng)�(jì)合算的長(zhǎng)途服�(wù)——WATS(Wide Area Telephone Service廣域電話服務(wù))線路使得 哈爾濱工�(yè)大學(xué)工程碩士�(xué)位論� 銀行或催收公司能夠以更低的成本�(jìn)行催收業(yè)�(wù)。另一�(gè)�(jìn)步是出現(xiàn)了自�(dòng)撥號(hào)器,它的撥號(hào)速度是人工的幾�,通過(guò)多線路同�(shí)撥打多路電話,并自動(dòng)將接� 的電話轉(zhuǎn)接給催收員,極大地增加了與逾期客戶接觸的頻�。這些系統(tǒng)而且變得 越來(lái)越完�,可根據(jù)坐席人數(shù)、撥打線�、人工坐席的空閑情況通過(guò)特定的算� 決定�(dāng)日當(dāng)�(shí)打出的電話數(shù)量、與消費(fèi)者電話交談的�(shí)間長(zhǎng)� 。系�(tǒng)也力求開(kāi)�(fā)更好的分�(lèi)技�(shù);使得查詢逾期客戶的地址和電話號(hào)碼更加快捷;�(shí)別借款� 違約�(fēng)�(xiǎn)的信用評(píng)分技�(shù)越來(lái)越多被用于預(yù)�(cè)客戶履行承諾可能�。對(duì)處于早期 逾期狀�(tài),逾期金額只占貸款余額小部分的賬戶和處于高階段逾期金額較大的客 �,催收資源的分配就非常重� 。國(guó)外催收系�(tǒng)中具有代表意義的為美�(guó)花旗銀行使用的CACS系統(tǒng)和澳大利亞國(guó)家銀行的Debt Manager系統(tǒng)� 1.2.1 美國(guó)花旗銀行CACS 系統(tǒng) 美國(guó)花旗銀行的CACS系統(tǒng)幫助銀行減少催收運(yùn)�(yíng)成本,控制壞�,增加欠 款回收并建立有益的客戶關(guān)�。系�(tǒng)采用C/S架構(gòu),支持大容量的賬戶處理并�(duì) 增長(zhǎng)量提供良好的�(kuò)展性。系�(tǒng)可提供以客戶或產(chǎn)品為中心的視�,系�(tǒng)自動(dòng)�(duì) 案件建立�(yōu)先級(jí)并分配給催收員或委外�(jī)�(gòu),提供催收員完備的賬戶信�、客� 信息。系�(tǒng)提供賬戶“庫(kù)存”和�(chǎn)能管�,在系統(tǒng)中展示話�(shù)腳本減少新催收員 的培�(xùn)�(shí)間。系�(tǒng)提供�(bào)表自�(dòng)�(jiān)控�(gè)人及小組的催收活�(dòng) 1.2.2澳大利亞�(guó)家銀行Debt Manager 系統(tǒng) 澳大利亞�(guó)家銀行Debt Manager催收系統(tǒng)可處理整�(gè)催收生命周期的任�(wù)� 從第一天的催收到交易后�(xiāo)�,再到債�(wù)出售。該催收系統(tǒng)�(shí)�(xiàn)工作流自�(dòng)�� �(guān)�(lián)同一客戶的賬戶,區(qū)分優(yōu)先順�,使得催收員可合理安排催收工作。系�(tǒng)� 用風(fēng)�(xiǎn)�(píng)分模�,監(jiān)控客戶風(fēng)�(xiǎn)等級(jí)以及整合催收分析,找出有較高�(fēng)�(xiǎn)�(huì)拖欠