【摘 要】
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文章在商业银行借记卡资金交易大数据的基础上构建了银行零售客户的金融核心复杂社交关系网络模型。通过社交网络模型既能可视化分析风险客户的复杂社会关系,也进一步开发出具有复杂社交网络指标的量化风险预测模型来与传统的行为评分模型进行交叉验证。并将模型应用在贷前审批的风险识别、贷后交易行为的风险预警以及集中性客群风险的前置评估管理等真实场景,在深入研究社交网络模型应用的同时,有效提升了商业银行大数据风险控制的能力。
【机 构】
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中国社会科学院大学,中原银行股份有限公司风险管理部,中国社会科学院数量经济与技术经济研究所
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文章在商业银行借记卡资金交易大数据的基础上构建了银行零售客户的金融核心复杂社交关系网络模型。通过社交网络模型既能可视化分析风险客户的复杂社会关系,也进一步开发出具有复杂社交网络指标的量化风险预测模型来与传统的行为评分模型进行交叉验证。并将模型应用在贷前审批的风险识别、贷后交易行为的风险预警以及集中性客群风险的前置评估管理等真实场景,在深入研究社交网络模型应用的同时,有效提升了商业银行大数据风险控制的能力。
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