法律科技化解个人信用风险的困局及其突破

数字经济背景下,运用法律科技化解个人信用风险既关涉传统金融法治议题,又涉及金融科技应用中可能面临的立法、司法与合规衔接等前沿问题。对于这类新型困局,大致有三重维度值得讨论:催收与反催收的市场乱象,引发对银行合规风险防控机制源头治理的反思;法律科技助推司法效率大幅提升,引起正统法治主义者的质疑,推动私力救济朝公力救济转向;以这种转向为正当性基础,法律科技赋能个人信用风险化解的合法性也需补强。法律科技处于效率与公正的平衡点上,其化解个人信用风险的关键在于防范金融机构的道德风险,维护法院的公平裁量权,并坚持数据科技伦理法治化道路。

基于机器学习的个人信用风险预测研究

在大数据时代,数据量的爆发式增长使得传统风控方法难以满足银行业信贷业务的发展需求。文章提出了基于机器学习的个人信用风险预测方法,利用UCI德国信用数据集和Kaggle的lending club数据集,通过构建逻辑回归、随机森林、K近邻和极限梯度提升模型,验证了机器学习技术在信用风险评估中的有效性。实验结果表明,极限梯度提升模型在两个数据集上均表现最佳,显示了机器学习在信用风险评估中的应用前景。

基于图卷积神经网络的个人信用风险预测

信用风险的评估与管理是金融机构的重要任务之一。为探究个人征信样本与违约样本间存在相似性时,能否体现个人征信的信用风险,并对预测其违约做出贡献。基于LendingClub 2020年第1~3季度贷款数据,利用GAMI-net从高维征信数据中筛选样本违约特征,并通过曼哈顿距离构建样本相似性网络,以反映样本整体间的征信相似性,并建立基于图卷积神经网络的信用风险预测模型。研究发现,个人征信相似性能体现信用风险,并对预测产生显著正面贡献。基于图卷积神经网络的风险预测模型在实验中的AUC值为81.60%,准确率为73.71%,相较于所有基准对比模型均大幅提升,表明考虑了样本相似性网络的图神经网络模型在信用风险预测精度上远优于未考虑样本相似性的机器学习模型。此外,所提供的特征筛选及样本间网络构建方法也为大数据智能风控提供了一定的借鉴意义。

基于机器学习的银行个人信用风险评估研究

本文运用CCF竞赛提供的中原银行个人信用贷款违约数据,进行了数据清洗和特征工程的工作,从初始的38个特征缩减到18个特征,结合5C理论和预期收入理论探究了影响银行个人信用风险的重要因素,经过特征重要性排序排名前五的因素是:信贷周转余额合计、贷款发放日期据初始日期天数、借款人贷款评分平均分、当前贷款利率和匿名变量f0。为提升银行对个人信用风险评估的准确率,本文基于随机森林模型比较了SMOTE、随机欠采样和SMOTEENN三种非平衡数据的处理方法进行实验,SMOTEENN组合采样的效果最好;然后建立了决策树、随机森林、AdaBoost和LightGBM共4个机器学习模型,结果表明平衡后LightGBM的准确率最高,达到了96.1%。

基于大数据的个人信用风险评估关键技术研究

将随机森林与Logistic回归模型相结合,研究了大数据环境下的个人信用风险评估问题,对用户画像构建、大数据预处理方法、风险计量模型以及评分系统开发步骤等关键技术进行了讨论,并对应用前景进行了展望。

P2P网络借贷个人信用风险评估

P2P网络借贷是由互联网和P2P借贷相结合的一种新型金融服务模式。个人信用风险是指P2P网络借贷平台的借款人无法偿还贷款的风险,这是P2P网络借贷平台面临的主要风险。借款人自身的客观条件、还款能力、历史表现都会对P2P网络借贷个人信用风险产生重要影响。本文针对P2P网络借贷平台的特点,确定个人信用风险评估指标,并以平台借款人个人信用等级作为预测输出目标,创建BP神经网络模型,使贷款人和网贷平台能够更好地了解借款人的信用状况。

商业银行个人信用风险等级评估与预测

本文利用BP人工神经网络对商业银行针对个人的信用等级评价进行了探讨,建立了神经网络的评价模型,对此做出了实例分析。

商业银行个人信用风险评价的投影寻踪建模及其实证研究

根据已有的商业银行个人信用风险评价指标体系和数据,应用投影寻踪分类(PPC)技术进行建模,通过改变指标归一化方式前后权重是否互为相反数等性质,以确保PPC建模时求得真正的全局最优解.实证研究表明:对于商业银行个人信用分类问题,PPC模型的识别正确率高于判别分析模型;在评价指标的四个方面中,借贷人与本行关系最重要,其次是其基本情况,而偿债能力和稳定性的影响很小;而且,删除偿债能力和稳定性两个均值差异不存在显著性的指标后建立的PPC模型,不仅不会降低识别正确率,还有利于银行降低采集数据的成本和节约时间,简化流程,对提高PPC模型的实用性等具有重要理论意义和实践价值.

基于稀有事件仿真的商业银行个人信用风险评估研究

系统仿真是风险评价的一种重要手段,针对商业银行个人信用风险预警问题,提出一种基于稀有事件仿真的个人信用风险评估方法。采用商业银行个人未偿还贷款的概率作为衡量个人信用风险高低的标准,构造基于稀有事件的商业银行个人信用风险识别模型,利用交叉熵方法构建了一种稀有事件仿真的有效算法,并由此估计出发生损失的概率。实证分析结果表明,模型对商业银行个人信用风险具有很强的识别能力,从而提供了一个风险预警的新视角。

高校图书馆用户个人信用风险评价体系研究

高校图书馆用户个人信用风险评价可以从:身份、品德、与图书馆关系、条件、担保等五个方面入手来进行。本文提出构建高校图书馆用户个人信用风险评价体系的基本思路和在实施过程应注意的一些问题。

基于反常扩散模型的个人信用风险评估方法

文章首先讨论反常扩散方程的概率密度函数的特征,在扩散理论中引入扩散控制与违约强度两个函数,提出给予反常扩散模型的信用风险评估方法,为管理者进行个人信贷风险的评估提供了决策数据。然后通过与传统评估模型的评级效果进行对比,考察基于反常扩散模型在风险评估中的适用性。该评估方法以违约概率及置信区间半径最小化为目标,尽可能地让银行和个人的经济损失降到最低,继而实现信贷资源的优化配置。

P2P视角下的个人信用风险评价研究

在分析P2P网贷征信特征的基础上,建立了具有明显行业特征的个人信用风险评价指标体系;使用支持向量机和GA-BP神经网络法来对个人信用风险进行评估。实证分析表明支持向量机有着更高的分类准确率,同时也验证了该评价模型在实际中能较为准确地得到个人信用风险评价结果,有助于提高P2P平台的风险控制能力。

个人信用风险预警决策支持模型研究

文章在对我国个人消费信贷市场的急剧发展隐藏的个人信用危机分析的基础上,结合我国个人征信数据中心的建设状况,从个人信用风险预警指标体系的建立、风险预警规则的提取和风险预警系统的设计三方面提出了个人信用风险预警决策支持系统的设计方法。

商业银行个人信用风险的实证分析

近年来，随着我国房地产市场的发展，个人住房消费总额不断提高，个人住房贷款已成为商业银行贷款业务的重要组成部分。个人住房贷款通常被认为是低风险、收益稳定的信贷品种，各家银行纷纷将其作为自身业务发展的战略方向之一，加大了资源投入力度来争夺市场。

基于logit模型的商业银行个人信用风险评估

通过构造我国商业银行个人信用风险的Logit模型,利用其对我国某商业银行510个客户的财务信息和数据作为检验样本进行实证分析,然后计算出不同等级的个人违约概率,并进行信用风险判别和比较研究,得到结论:即Logit模型在预测商业银行个人信用风险评估中具有很好的有效性,能够为商业银行判定借款人的信用风险程度、降低不良贷款率提供准确性较高的客观依据。在商业银行个人信用风险管理工作中,应结合使用评级方法和信用风险度量模型;商业银行应加强信用风险管理意识,不断创新信用风险管理方法,从而为商业银行更好更快的发展打下更坚实的基础。

Fisher判别法在个人信用风险评估中的应用

随着消费观念的逐渐改变,我国居民信用卡持卡率逐年攀升,但信用卡逾期问题却成为困扰大多数银行的一大问题。文章以客户过去两年是否为违约客户(Y)为因变量,以个人短期消费负债在总负债中的比率(X1)、年龄(X2)、30~59天逾期还款(X3)等8个指标为自变量构建判别函数,试图为个人信用风险评估指标体系的构建提供新的思路。

基于特征衍生的个人信用风险评估组合模型研究

在特征选择和特征衍生的基础上,分别基于特征扰动和XGBoost与Lightgbm的算法差异建立了四个单一模型;利用单一模型性能确定权重,构建了个人信用风险评估的线性组合模型。实证分析发现,有衍生特征的四个单一模型的AUC和KS均优于无衍生特征的四个单一模型,有衍生特征组合模型的AUC和KS均优于无衍生特征组合模型。实证结果表明,基于特征衍生的组合模型能显著提升个人信用风险评估的预测性能。

基于混合蛙跳算法优化SVM的个人信用风险评估

针对支持向量机(SVM)进行信用风险评估存在模型参数难以确定的问题,本研究引入了混合蛙跳算法(SFLA)来优化SVM的超参数,并使用SFLA-SVM模型对个人信用风险进行评估,同时将该模型的评估结果分别与经网格法和遗传算法优化的SVM超参数评估结果进行对比。结果表明,基于SFLA-SVM的个人信用风险评估模型拥有更好的信用评估性能。

互联网贷款的个人信用风险评价方法研究

随着金融科技快速发展,互联网贷款在满足小微金融需求方面日益重要,2020年5月9日,银保监会发布《商业银行互联网贷款管理办法》(征求意见稿),借款者信用风险备受关注。如何在移动互联网背景下,有效评估借款者个人信用风险具有较大挑战。从个人信用风险的“评价框架、评价要素和评价模型”三个方面,结合互联网大数据的技术特征,进行了系统研究,为互联网贷款的个人信用风险评价提供理论和实务建议。

如何防范个人信用风险

一是建立一套个人信贷偿债能力评价系统。评价系统的主要内容应该包括个人自然情况、职业情况、家庭情况、与贷款银行的关系等。