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信用卡違約態樣及循環信用者特性研究-以某銀行為例

為了解決臺灣銀行台南分行代碼的問題，作者張家源 這樣論述：

近年來因銀行間彼此競爭激烈，信用卡業務獲利正逐漸減少，為避免虧損，及早地辨識信用風險將更顯得重要。 本研究採國內某銀行信用卡客戶作為分析對象，第一階段經觀察違約者之樣態後發現，多數違約者違約前會先有使用循環信用的歷程，爰第二階段以決策樹、隨機森林、支持向量機、羅吉斯迴歸、類神經網路及深度學習等演算法分析循環信用者之特性。 研究結果發現，多數違約者違約前會有遲延繳款情形，且違約時使用額度大於核給額度8成的現象；循環信用使用者之特性為帳單金額/額度之比率、差別利率級數、帳單金額、近3、6期循環信用次數，以及使用循環信用後將會有持續使用的情形；就模型表現而言，有近6個月繳款紀錄之各分類

模型，模型AUC值均大於0.9%，均有好的鑑別能力；深度學習在準確度、靈敏度、特異度、精度等四個指標中囊括兩項第一，而決策樹有運算速度快，容易理解等優點，兩者於建置相關模型時可共同列為優先適用之演算法。