【摘 要】
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风险管理是金融管理的一个核心问题，而信用风险则是金融风险管理中最为重要的问题，是银行和企业都需要面对的风险，而且随着信用交易的扩大，信用风险越来越大。据麦肯锡公司研究表
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风险管理是金融管理的一个核心问题，而信用风险则是金融风险管理中最为重要的问题，是银行和企业都需要面对的风险，而且随着信用交易的扩大，信用风险越来越大。据麦肯锡公司研究表明，以银行实际的风险资本配置为参考，信用风险占银行总体风险暴露的60％，而市场风险和操作风险则仅各占20％。商业银行作为承载信用风险的主体之一，其信用风险管理体系的完善与否也是事关银行经营成败的一个关键因素所在。
本文以数据挖掘在商业银行信用风险管理中的应用为研究对象。文章首先阐述商业银行信用风险管理的概念、特征、方法并对国内外数据挖掘技术在信用风险管理中的研究状况进行了综述。接着本文论述了数据挖掘的相关概念以及数据挖掘的基本方法，并对数据挖掘技术在商业银行的应用领域以及其在信用风险管理领域的应用进行了归纳。然后，本文列举了三个数据挖掘方法在商业银行信用风险管理模型设计中实际应用的例子。更深入地，本文以杭州某行的信用卡系统数据为基础进行了实证研究。通过使用SPSSC1ementine11.0软件对信用卡系统数据进行了具体的数据挖掘实施，挖掘出了预测信用卡客户信用状况的三种模型：逻辑回归模型、CHAID树模型和神经网络模型，并对三种模型的预测效果进行了分析和比较。最后，结合我国银行业实际情况，分析了在我国商业银行实施数据挖掘技术的困难，并对我国商业银行使用数据挖掘技术进行信用风险管理给出了建议。
文章基于对数据挖掘方法优势的描述和银行业信贷部门信用评价情况的认识，结合西方商业银行信用风险评价方法的模式，运用模型分析了数掘挖掘方法在商业银行信用风险管理领域的应用优势。文章对我国银行信用风险管理领域应用数据挖掘方法和技术有很大的启发意义，尤其在商业银行信用评估和评级情况上应用数据挖掘方法有很大的借鉴作用。
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