客户分类在个人信用评估模型的构建过程中优点非常明显，但国内商业银行实际应用的较少，主要原因在于( )。A．个别客户群没有足够的历史数据B．分类建模能有效掌握不同客户的风险分布规律，了解不同类型客户还款意愿与还款能力的差异，而客户不愿意银行掌握C．客户不愿意提供商业银行所需要的数据D．新建立信用评分机制的商业银行没有能力充分收集用作客户分类的变量数据E．客户分类变量存在着相当程度的不稳定性
题目
客户分类在个人信用评估模型的构建过程中优点非常明显，但国内商业银行实际应用的较少，主要原因在于( )。
A．个别客户群没有足够的历史数据
B．分类建模能有效掌握不同客户的风险分布规律，了解不同类型客户还款意愿与还款能力的差异，而客户不愿意银行掌握
C．客户不愿意提供商业银行所需要的数据
D．新建立信用评分机制的商业银行没有能力充分收集用作客户分类的变量数据
E．客户分类变量存在着相当程度的不稳定性
相似考题
更多“客户分类在个人信用评估模型的构建过程中优点非常明显,但国内商业银行实际应用的较少,主要原因在 ”相关问题
-
第1题：
在信用评估过程中，个人客户通常的分类形式包括：（ ）
A．按照老客户与新客户分类
B．按照信贷产品种类进行分类
C．按照客户年龄进行分类
D．按照客户的信用评分进行分类
E．按照客户的资金实力进行分类
正确答案：AC
-
第2题：
在实际应用催收评分时，对于不同的客户隋况，下面说法错误的是（ ）。A.行为模型以客户的历史行为信息为预测变量
B.对于“新开户即逾期”的客户，不能使用违约概率模型
C.对于有催收历史的客户，可以根据以往的催收历史应用催收响应模型
D.对于首次逾期的客户，需要根据其他的行为特征应用催收响应模型答案：B解析：B项，违约概率模型可细分为行为模型和无行为模型，行为模型以客户的历史行为信息为预测变量，对于类似于“新开户即逾期”的无行为信息的客户，需要根据基本信息或其他外部信息构建预测变量。 -
第3题：
8、Adboost的优点不包括（)
A．分类精度高
B．对异常点敏感，异常点会获得较高权重
C．可以用各种回归分类模型来构建弱学习器，非常灵活
D．不容易发生过拟合
错 -
第4题：
在实际应用催收评分时，对于不同的客户情况，下面说法错误的是（ ）。A.行为模型以客户的历史行为信息为预测变量
B.对于“新开户即逾期”的客户，不能使用违约概率模型
C.对于有催收历史的客户，可以根据以往的催收历史应用催收响应模型
D.对于首次逾期的客户，需要根据其他的行为特征应用催收响应模型答案：B解析：B项，违约概率模型可细分为行为模型和无行为模型，行为模型以客户的历史 行为信息为预测变量，对于类似于“新开户即逾期”的无行为信息的客户，需要根据基本信息或其他外部信息构建预测变量。 -
第5题：
在面向对象软件开发过程中，__（ ）__不属于面向对象分析阶段的活动。A.评估分析模型
B.确定接口规格
C.构建分析模型
D.识别分析类答案：B解析：面向对象的软件开发过程包括分析、系统设计、开发类、组装测试和应用维护等。其中分析过程包括问题域分析、应用分析，此阶段主要识别对象及对象之间的关系，最终形成软件的分析模型，并进行评估。设计阶段主要构造软件总的模型，实现相应源代码，在此阶段，需要发现对象的过程，确定接口规格。