信用评分模型在信用卡风险管理中的应用研究

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自2003年至今,中国的信用卡业已经走过了将近10个年头。根据中国人民银行的统计,2003年中国信用卡的发行量仅为300万张,而截至2011年第三季度,信用卡累计发卡量已经达到了2.68亿张。短短不到10年,中国的信用卡发行总量增长了将近90倍。信用卡业务已经成为商业银行业务收益的重要来源。但是,风险与收益永远是相对称的,这是金融市场的客观规律。在信用卡业务带来的丰厚收益的背后,也蕴藏了很大的风险,特别是信用风险。   本文旨在通过总结信用卡业务中各项风险特征,结合新巴塞尔资本协议中的相关要求,进一步分析和总结信用评分模型在信用卡业务的生命周期风险管理中的应用及其优越性。根据分析,信用卡业务具有单笔金额小、笔数多、数据信息丰富的特征。在业务环节中,主要面临的风险有信用风险、欺诈风险、作业风险以及经济周期风险等,结合信用评分模型在信贷业务中的发展历程和相关国际上的实践经验,阐述信用评分模型在信用卡业务的各环节的风险管理中的有效性。   以信用评分模型来进行信用卡的风险管理,在国际上是比较成功的实践。信用卡业务自身的业务特点和数据信息特征决定了其需要实行智能化、概率化的风险管理模式。信用评分模型技术本身是通过对消费者信用历史记录和活动记录的深度数据挖掘、分析和提炼,发现反映消费者风险特征和预期信贷表现的知识和规律,并通过评分的方式总结出来,以其作为风险管理的决策依据。同时,在新巴塞尔资本协议中,关于零售信贷也提出了“内部评级高级法”的要求,其中规定了银行的监管资本金水平必须与其信贷资产的风险水平、特别是其信用风险水平密切挂钩。其中,衡量信贷资产信用风险水平的根本依据是“内部评级”,而目前比较典型的评级手段就是信用评分模型。   通过信用评分模型这种科学的方法和手段来评估信用卡业务风险,有效控制风险和管理风险,从而促使信用卡业务经营管理效益的提高,信用卡业竞争力的提升,维护金融系统的稳定与安全。
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