基于商业银行个人理财业务的客户风险承受能力评级优化——以交通银行H行为例

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随着我国居民收入的增加,对理财产品的诉求日益增长,理财产品的规模呈现井喷的发展。各银行提供了品种繁多的理财产品,各种产品针对不同特性的客户。通过理财产品,人们可以获得理想的回报,一般理财产品的期限从1个月到一年不等,流动性也较好,而且银行理财产品有银行作为背书,较为可靠。投资者购买理财产品是为了追求比一般定期存款更高的收益,当然在获取较高收益的同时,不可避免的会伴随一定的风险。不同类型的客户对收益以及风险的承受能力是不一样的,如何准确的评估客户对风险的感知能力、找到适合客户自身的理财产品,是目前摆在银行面前的一个热点的课题。
  当前对个人理财业务的风险评级一般按照客户财务状况、投资经验、投资风格、投资目标和风险承受能力等模块来进行测评。从个人面临的风险要素方面,客户的收入、消费、资产、负债等情况都会影响用户本身的风险承受。同时客户的生活方式、教育程度、社交及工作圈子都有可能影响客户对于风险的感知。因此识别不同客户对待风险的不同态度及承受能力变得十分重要,准确掌握客户的个性化需求,针对不同客户设计定制产品,都是保持银行理财产品竞争力的有效手段。
  目前银行的风险测评一般做的相对简单,往往是为了避免银行的责任,而并没有从客户的角度出发,尝试全面的了解客户的理财需求以及对风险的理解。
  本文在介绍当前风险评级的现状的同时,分析了目前风险评级体系所存在的一些问题,这些问题主要是由于当前的评级体系并不完善,缺少对客户心理情绪、消费行为、社交情况、职业圈交往情况等考察,因此本文针对这种不足,重新设计了一套指标文件,用于分析客户的风险评级以及理财诉求。
  通过设计的调查问卷,本文收集了客户的实际数据样本,通过使用因子分析模型,对调查问卷的数据进行实证分析,总结了影响客户进行理财购买行为的影响因子以及对风险的评估因子。通过因子分析的实证数据,得出客户社会属性、职业属性、消费属性、心理属性等指标因子对客户的理财购买行为及风险评价都有重要的影响,因此本文结合实证分析的结果对当前风险评级的指标提出了改进的建议,从数据指标的维度扩展以及数据挖掘的模型使用方面来优化当前的评级体系。
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