基于QUBO模型的信用评分卡组合优化研究

银行贷款审核制度对于保障银行财产安全、防范信贷风险和维护金融市场秩序具有重要作用。为提高审核效率和准确性,该文引入二维0-1变量,构建选择1张信用评分卡和3张信用评分卡的银行最大收益模型。借助变量线性组合的方程将不等式约束转变为等量约束,通过换元法将二维变量表示为一维变量,利用0-1变量的性质添加惩罚项将目标函数转化为无约束的QUBO模型。应用模拟退火算法进行快速求解并为银行信用贷款资格审核工作提供指导。

基于XGBoost机器学习模型的信用评分卡与基于逻辑回归模型的对比

分别基于逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型构建了信用评分卡,比较了两种模型在个人信用评分上的表现,指出XGBoost机器学习模型在“AUC、KS、F1和Accuracy值”上表现更加优秀.首先,从数据的包容性、可解释性以及模型的准确性方面对两个模型进行了对比;其次,使用住房贷款违约风险预测的竞赛数据,分别构建了基于逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型的信用评分卡,并使用了AUC、KS、F1和Accuracy来评估这两个模型的分类效果和预测准确程度;最后,通过对比两个模型的评估结果,分析了XGBoost机器学习模型相较于逻辑回归模型更加优秀的原因.结论指出:XGBoost机器学习模型在测试集上的AUC、KS、F1和Accuracy值比逻辑回归模型分别提升了19.9%、17.5%、15.4%和11.9%,其原因在于XGBoost机器学习模型纳入了更多的维度信息、更加科学的缺失值处理方式以及考虑了正则化项的算法原理.

科研行为主体信用评分卡技术研究

科研信用是广义社会信用在科研管理领域应用的产物,为保障国家的科研环境和声誉,科研诚信建设研究急需加强。利用信用评分卡技术建立基于科研人员信用大数据的信用评价模型,可以解决铁路科研活动中的信息不对称问题,开发基于信用大数据的科研人员信用评分卡模型,具有十分重要的理论和现实意义。文章研究基于Logistic回归模型的科研人员信用评分卡模型技术问题,对科研人员信用指标选取、数据预处理、信用模型建模、模型性能验证、信用评分转换等技术方法进行讨论,并对应用场景进行展望。

求索科学转型之路——信用评分卡加快商业银行战略转型步伐

目前,商业银行对零售业务的重视程度不断加大,个人客户对银行的零售业务也提出了更多需求,为进一步拉动零售金融服务的增长,提高客户满意度,亟须改进零售信贷业务的经营管理方式,需要对其精细化、智能化、自动化管理。根据大数定律,对客户的信息进行挖掘、分析和提炼,开发出基于数理统计技术和数据挖掘技术的信用评分模型,用于对个人客户的信用风险进行评估,并应用到信贷审批决策过程中,为商业银行实现零售业务的战略转型提供了先进的风险管理技术支持。

信用评分卡体系的发展及应用

评分模型作为国际比较成功的消费信贷风险管理经验,在信贷产品生命周期管理中具有重要作用。本文对信用评分卡发展条件进行了分析,对信用评分卡的种类以及在客户营销阶段、客户审批阶段、客户管理阶段的应用做了较为全面的介绍和总结,为商业银行信用评分卡业务发展提供了有益参考。

珠联璧合:基于机器学习的网络借贷信用评分卡模型研究

近年来,P2P网络平台"爆雷"事件频发,除平台恶意"携款跑路"外,绝大多数平台倒闭的原因在于部分借款人违约而导致平台现金流不足,进而出现提现困难、严重挤兑。本文借助人人贷网络借贷平台的数据,利用广义交叉验证、随机森林等机器学习算法对借贷客户特征变量进行筛选,并建立融入证据权重的Logistic信用评分卡模型,根据客户贷前所提交的个人信息对客户进行信用评分,进而预测客户借款到期时的违约情况。实证结果表明,该模型的预测准确率明显高于样本期间的平台评级,且模型通过了稳定性检验。这一研究结论对P2P网络借贷行业的健康发展与个人信用体系的构建具有重要意义,同时对第三方评级机构的个人信用评估也有一定的参考价值。

信用评分卡体系的发展及应用

随着我国消费信贷产业的蓬勃发展,如何利用科学的手段控制风险,成为商业银行面临的重要课题。评分模型作为国际比较成功的风险管理经验,在信贷产品生命周期管理中具有重要作用。本文对信用评分卡发展条件进行了分析,对信用评分卡的种类以及应用做了较为全面的介绍,为商业银行信用评分卡业务发展提供了有益参考。

信用评分卡在个人信贷中的应用探究

信用风险无疑是金融业面临的最主要风险之一。随着我国商业银行个人信贷业务的快速发展,业务规模正在不断扩大,银行对庞大的个人客户群体信用水平的科学把握变得越来越难,科学、有效地识别信用风险成为个人信贷业务持续、健康发展的前提条件。信用评分模型是有效识别个人信用风险的先进工具,在国外成熟信贷市场上有着广泛的应用。我们结合实际,提出符合现阶段实际需求的评分卡模型,探讨评分卡模型在个人信贷业务中的应用和及其发展的方向。

大数据风控有效吗?——基于统计评分卡与机器学习模型的对比分析

随着金融科技的巨大进步,机器学习在金融风控领域的应用也逐渐深化起来。信用评分卡模型作为一种应用最为广泛的风险评估模型,在大数据时代存在着不能对高维、复杂、非线性的个人征信数据进行全面分析的局限性。从中国的互联网金融发展的实际情况出发,提出一种基于XGBoost机器学习算法的互联网金融风控模型,并与传统的统计评分卡模型进行了对比试验,同时给出了将机器学习模型预测结果转化为传统信用评分的解决方法。研究结果表明,机器学习模型能更好地预测个人信用风险,从而构建更加有效的风控体系。

基于评分卡模型下中小微企业的信贷决策

中小企业为我国经济发展做出了巨大贡献,但在资金筹集方面,商业银行对其存在“惜贷”“拒贷”的现象。目前,银行通常是依据信贷政策、企业的交易票据信息和上下游企业的影响力,根据中小微企业的实力、信誉对其信贷风险做出评估,向实力强、供求关系稳定的企业提供贷款。然后依据信贷风险等因素来确定是否放贷及贷款额度、利率和期限等信贷策略。

金融科技时代商业银行个人信用风险评估方法及防控策略研究

金融科技是一把双刃剑,在降低金融服务成本、提升金融服务效率的同时,也带了更具复杂性、隐蔽性和传染性的金融风险。实现金融科技时代个人信用风险的有效识别与防控,是商业银行提升普惠金融覆盖面要解决的关键问题,无论在理论层面还是实践层面均极具研究价值。本文充分考虑结构化、非结构化数据所隐含的重要信息,构建了一个基于机器学习算法的个人信用风险评估模型,并以美国LendingClub信贷平台数据为例,实证探究模型效果。结果表明,相较于传统逻辑评分卡,机器学习更适用于大数据背景下的信贷风险评估,借款人职业类型、住房类型、负债率、贷款期限等对个人信用风险均具有较大影响。本文认为,机器学习对金融科技时代信用风险评估具有较大优势,但应进一步拓宽数据来源,建立更加严格的模型管理机制,以避免出现由模型使用而产生的新风险。