【摘 要】
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基于大数据背景,将BP神经网络应用于信贷客户风险模型研究。选取了若干对贷款客户评级有影响的客户信息属性组,利用已存在的客户数据训练出该属性组与客户违约率的网络模型,使其能根据新输入的贷款客户信息预测该客户的违约率,进而对客户进行是否违约的预判。算例实验结果表明,所提风险预警模型能够较精确地预测客户违约率,从而进行对违约客户预警。整个流程中,人为干预因素少,智能化程度高,降低了操作风险。
【基金项目】
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南京信息工程大学滨江学院人才启动经费(2020r016),南京信息工程大学滨江学院科研课题(2020yng002),江苏省大学生创新创业计划项目(202013982001Y)。
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基于大数据背景,将BP神经网络应用于信贷客户风险模型研究。选取了若干对贷款客户评级有影响的客户信息属性组,利用已存在的客户数据训练出该属性组与客户违约率的网络模型,使其能根据新输入的贷款客户信息预测该客户的违约率,进而对客户进行是否违约的预判。算例实验结果表明,所提风险预警模型能够较精确地预测客户违约率,从而进行对违约客户预警。整个流程中,人为干预因素少,智能化程度高,降低了操作风险。
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