1. 本选题研究的目的及意义

1. 研究目的

随着我国经济的快速发展和金融市场的不断完善，银行个人信贷业务作为商业银行重要的利润增长点之一，其规模和重要性日益凸显。

然而，传统的银行个人信贷系统在面对海量数据、复杂业务需求以及日益激烈的市场竞争时，逐渐暴露出一些问题，例如数据分散、信息孤岛、风险评估不准确、客户服务效率低下等。

2. 本选题国内外研究状况综述

1. 国内研究现状

国内学者在银行个人信贷系统方面已进行了一系列研究，并在数据仓库技术应用方面取得了一定成果。

一些学者和机构专注于个人信用评分模型研究，例如，李杰等[1]提出了一种基于逻辑回归和支持向量机的混合信用评分模型；王晓玲等[2]则研究了神经网络在信用评分中的应用。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将从以下几个方面展开：
1.银行个人信贷业务分析:对银行个人信贷业务流程进行详细分析，包括贷款申请、信用评估、贷款审批、贷后管理等环节，明确各个环节的数据需求和业务规则。

2.数据仓库技术概述:介绍数据仓库的基本概念、体系结构、关键技术以及常用的数据仓库建模方法，为后续系统设计奠定理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究、系统分析与设计、实验测试等方法，并按照以下步骤逐步开展：
1.文献研究阶段：通过查阅国内外相关文献，了解银行个人信贷业务流程、数据仓库技术、信用评估模型等方面的研究现状，为系统设计提供理论依据。

2.系统分析与设计阶段：对银行个人信贷业务进行需求分析，确定系统功能需求和数据需求；设计基于数据仓库的系统架构、数据模型、etl流程以及功能模块。

3.系统实现阶段：选择合适的开发环境和工具，根据系统设计方案进行代码编写，实现系统各项功能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将数据仓库技术应用于银行个人信贷系统，构建一个集中化、多维度的个人信贷数据平台，打破数据孤岛，为信贷决策提供更全面、准确的数据支持。

2.结合数据挖掘和机器学习等技术，构建科学的信用评估模型，提高风险识别和预测能力，有效降低信贷风险。

3.设计灵活、可扩展的系统架构，能够适应未来业务发展和数据规模增长的需求。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 沈俊,谢玲.面向银行信贷风险管理的数据仓库构建研究[j].金融科技时代,2022(06):70-73.

[2] 张子健. 基于数据仓库的商业银行信贷风险预警系统的设计与实现[d].电子科技大学,2021.

[3] 张雪. 商业银行数字化转型背景下信贷工厂构建研究[d].首都经济贸易大学,2021.