复旦赵卫东博士：银行信用卡欺诈与拖欠数据分析实战

本章节深入探讨了数据挖掘在银行信用卡业务中的实际应用，特别是针对欺诈与拖欠行为的案例分析。由复旦大学赵卫东博士主讲，该案例基于某银行的大量信用卡数据，旨在揭示影响用户信用等级的关键因素，以及如何利用这些信息来预防和控制信用卡业务中的风险。 首先，章节关注客户信用等级的影响因素，这包括但不限于客户的个人信息（如年龄、收入、职业等）、信用卡申请数据（如申请历史、信用评分）以及消费行为（如还款记录、消费金额）。通过对这些数据的深入分析，可以构建出信用等级评估模型，帮助银行区分不同级别的信用风险。 在数据预处理阶段，通过合并"申请客户信息"和"客户信用记录"，并剔除重复和无关变量（如冗余的信用等级或标识用户身份的信息），确保数据分析的准确性和有效性。对于空值处理，通过填充或标记未通过客户来避免缺失值对模型的影响。 接着，研究了信用卡申请成功的预测因素，采用线性支持向量机（SVM）和逻辑回归模型来评估申请者资格，找出决定申请成功率的关键变量。通过重新分类申请结果，银行能够更精确地确定哪些申请人可能面临欺诈风险。 针对信用卡欺诈问题，本章介绍了多种欺诈检测模型，如基于Apriori算法的关联规则、基于判别分析的模型和基于分类算法（如决策树、回归分析）的模型。这些模型通过分析欺诈人口的属性统计，如年龄、性别、地理位置等，以及逾期还款、消费历史等特征，来识别潜在的欺诈行为。 此外，还探讨了逾期还款客户的特征分析，运用决策树和回归分析方法，以及基于客户消费历史的聚类分析，进一步揭示逾期行为的规律。通过对客户进行细分，银行能更好地理解不同群体的风险偏好和行为模式，以便实施更精准的风险管理策略。 这一章通过具体的数据挖掘案例，展示了如何利用大数据技术来提升银行信用卡业务的风控能力，减少欺诈和拖欠，从而保护银行利益和维护金融市场的稳定。这对于金融机构理解和优化信用评估、客户管理和风险控制具有很高的实践价值。