【2015年】电力客户信用风险管理系统成功案例

人工智能-基于BP神经网络的小额信贷信用风险评估研究.pdf

电力客户信用风险管理系统成功案例

互联网消费金融是互联网金融公司为满足个人消费者对商品和服务的消费需 求所提供的小额贷款并分期偿还的信贷活动。与传统消费金融相比，互联网消费 金融具有服务方便快捷、大幅度降低交易成本、覆盖群体更广的特点。随着经济 水平的不断发展，人们消费观念的升级，互联网消费金融也逐渐被更多消费者认 可。面对数以万计甚至是数以十万计的申请借款的用户时，则需要通过互联网和 计算机领域的技术来解决这个用户信用风险的预测问题。 本文针对互联网消费金融的小额贷款申请，探讨机器学习技术在这个领域中 的发展情况和实际应用情况，研究违约用户和履约用户这两批用户的各方面特征， 介绍了在信用风险评估领域比较流行的Logistic回归模型和GBDT(梯度迭代决策 树)模型，以及主流的模型性能评价指标。在具体的实验中，本论文使用机器学 习技术对网络信贷平台的用户进行建模分析,使用Information Value统计量筛选变 量特征，采取 woe (weightofevidence)编码的方式对变量特征进行重新编码，以 提升变量对两类用户的辨别能力，最后，使用Logistic回归模型和GBDT(梯度迭 代决策树)模型对申请贷

企业信用风险管理：从部门协作到公司治理风险评价——基于NL公司信用风险管理系统的案例分析.doc

BP算法在信用风险分析中的应用.pdf

在科学把握决策树与信用风险管理理论的基础上，对现有信用风险评估模型和方法进行了分析评价，针对信用评估结果不确定的情况，在企业信用风险评估中引入决策树分析方法，建立了基于决策树技术的企业信用风险评估模型，使信用风险评估工作更科学、可靠，更直观，以便更科学地筛选赊销对象。

40页PPT信用风险模型在金融科技中的开发及应用，什什么是⻛风险模型 • ⻛风险模型的运作机制 • 什什么是信⽤用⻛风险评分模型 • 怎样开发⼀一套信⽤用⻛风险评分模型 • ⻛风险评分模型如何监控 • ⻛风险评分模型在哪些⽅方向应⽤用

考虑了回收率和违约率负相关的债券投资组合信用风险研究，麦强，胡运权，大量的实证研究表明回收率和违约概率之间存在一个负相关关系，但传统的投资组合信用风险模型如CreditMetrics将违约时的回收率看成是�

基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评