商业银行信用风险评估预测模型研究

资 源 简 介

商业银行信用风险评估预测模型研究

详 情 说 明

商业银行信用风险评估预测模型研究是金融科技领域的重要课题，旨在通过数据分析与算法建模，提前识别潜在违约客户，降低信贷损失。

核心研究思路通常分为四步：首先整合多维度数据（如客户征信记录、交易流水、资产负债等），通过特征工程提取关键指标；然后采用逻辑回归、随机森林等传统机器学习算法建立基线模型；进一步引入深度学习或集成方法优化预测精度；最后通过ROC曲线、KS值等指标评估模型区分违约与非违约客户的能力。

当前研究热点集中在实时动态评估、非结构化数据（如企业财报文本）挖掘，以及解决样本不均衡问题的生成对抗网络应用。未来随着监管科技发展，可解释AI和联邦学习将成为平衡风险预测与隐私保护的新方向。