Data Mining Classification Techniques for Credit Scoring in Banks

Abstract

Технология кредитного скоринга - это прикладная статистическая модель, функция которой заключается в оценке соискателей ссуды (соискателей кредитной карты) для оценки рисков. Модель кредитной карты - это зрелый метод прогнозирования. Кредитная карта может оценивать кредитоспособность клиента на основе информации, предоставленной клиентом, исторических данных клиента и данных сторонней платформы. Создание кредитной карты основано на результатах статистического анализа большого количества данных, которые имеют высокую точность и надежность. В этой статье используются данные о клиентах банка для создания кредитной карты с высокой точностью и приводятся показатели классификации, которые обеспечивают хорошую основу для сегментации клиентов банка.

Credit scoring technology is an applied statistical model whose function is to score loan applicants (credit card applicants) for risk assessment. The credit scoring card model is a mature forecasting method. The credit score card can evaluate the customer's credit based on the information provided by the customer, the customer's historical data, and the data of the third-party platform. The establishment of the credit score card is based on the statistical analysis results of a large amount of data, which has high accuracy and reliability. This article uses the bank's customer data to establish a bank credit score card with high accuracy, and provides classification indicators to provide a good basis for the bank's customer segmentation.