机器学习算法在消费信贷风控模型中的应用

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【摘  要】大数据时代,信息种类丰富多样,从中提取信用信息进行信用风险评估成为金融机构的焦点,而建立高效精准的风控体系则是金融机构的痛点。论文以Y银行的消费贷款为实例,借助大数据平台,从业务流程的顺序出发,嵌入机器学习算法,构建全流程风控架构及组合模型。在准入环节,将深度学习技术运用到身份验证,使用决策树的方法构建准入规则;在授信环节,将机器学习算法和Logistic回归方法相结合,通过重要性排序提取特征,输入Logistic模型从而构建组合模型,最后利用数据进行测试,验证模型的可行性。(剩余6267字)

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