基于人工智能算法的用户信用评级研究与实现

目前个人或企业信用在日常生活中变得日益重要,如何有效识别信用风险高的用户并防止信用欺诈,成为金融、电信等领域的重要研究课题。良好的用户信用评级模型可以预测信用风险,将人工智能算法应用到海量用户信用评级中可以带来更好的效果。基于此,本研究首先对用户信用评级系统应具备的功能进行了分析;其次,设计了用户信用评级系统的技术架构;最后,以此为基础实现了一个基于XGBoost算法和逻辑回归的用户信用评级系统。