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A银行信用卡风险管理优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景第9页
    1.2 研究意义第9-10页
    1.3 文献综述第10-14页
        1.3.1 关于信用卡风险管理的研究第10-12页
        1.3.2 关于大数据应用于银行风险管理的研究第12-13页
        1.3.3 关于大数据应用于银行信用卡风险管理的研究第13-14页
    1.4 研究方法与内容第14-17页
第2章 概念界定与理论基础第17-22页
    2.1 大数据概述第17-18页
        2.1.1 大数据的概念第17页
        2.1.2 大数据与风险管理第17-18页
    2.2 信用卡风险概述第18-20页
        2.2.1 信用卡风险的特点第18-19页
        2.2.2 信用卡风险的类型第19-20页
    2.3 信用卡风险管理基本理论第20-22页
        2.3.1 信息不对称理论第20-21页
        2.3.2 全面风险管理理论第21-22页
第3章 案例背景第22-31页
    3.1 A银行简介第22页
    3.2 A银行信用卡业务概况第22-31页
        3.2.1 审核情况分析第23页
        3.2.2 发卡质量分析第23-26页
        3.2.3 资产质量分析第26-28页
        3.2.4 不良贷款率分析第28-29页
        3.2.5 不良客户群分析第29-31页
第4章 A银行信用卡风险管理现状、效果与成因分析第31-39页
    4.1 信用卡风险管理组织架构第31-32页
    4.2 信用卡风险管理基本流程第32-33页
    4.3 信用卡风险管理效果评价第33-34页
    4.4 信用卡风险管理效果不佳的原因分析第34-39页
        4.4.1 营销“重数量、轻质量”第35页
        4.4.2 审批授信把关不严第35-36页
        4.4.3 贷后管理力度薄弱第36-37页
        4.4.4 催收滞后且缺乏灵活性第37-39页
第5章 基于大数据优化A银行信用卡风险管理的方案第39-51页
    5.1 优化方案的基本思路与目标第39页
    5.2 优化方案的可行性分析第39-42页
        5.2.1 具备大数据运用的相关条件环境第39-41页
        5.2.2 已有初步实践基础第41页
        5.2.3 具有可借鉴的国际经验第41-42页
    5.3 优化方案的具体措施第42-49页
        5.3.1 利用数据分析寻找优质客户第42-44页
        5.3.2 基于大数据提高审批授信精准度第44-45页
        5.3.3 依托数据更新实现贷后实时跟踪第45-47页
        5.3.4 借助评分模型优化催收管理第47-48页
        5.3.5 建立损失数据库加强操作风险管控第48-49页
    5.4 优化方案的预期效果第49-51页
        5.4.1 风险考核评价明显好转第49页
        5.4.2 客户质量提升第49-50页
        5.4.3 实现降本增效第50-51页
第6章 A银行信用卡风险管理优化的相关保障措施第51-55页
    6.1 完善组织架构第51-52页
    6.2 构建行内大数据平台第52页
    6.3 优化绩效考核机制第52-53页
    6.4 建立对外数据共享机制第53-54页
    6.5 健全大数据人才培养机制第54页
    6.6 保障大数据信息安全第54-55页
结论与展望第55-56页
参考文献第56-58页
致谢第58-59页
个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果第59页

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