消費金融所面向的主要客戶是低收入群體,如果采用傳統(tǒng)的信用風(fēng)險評估模型不是很適用。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,以及社交網(wǎng)絡(luò)的興起,在消費金融機構(gòu)中,數(shù)據(jù)成為核心金融資源,大量的數(shù)據(jù)信息都被集中處理,并將信用評級模型建立起來,對風(fēng)險做出預(yù)測。本文著重研究基于數(shù)據(jù)倉庫的消費金融信用等級模型及應(yīng)用,首先分析了消費金融客戶數(shù)據(jù)倉庫及其私有云體系結(jié)構(gòu),然后探討了消費金融客戶信用等級模型的構(gòu)建,最后對基于信用等級模型的客戶群體進行了分類與預(yù)測。

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 消費金融客戶數(shù)據(jù)倉庫及其私有云體系結(jié)構(gòu)
    1.1 消費金融大數(shù)據(jù)整體框架
    1.2 消費金融大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計
        1.2.1 系統(tǒng)功能模塊
    1.3 消費金融大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)管理
        1.3.1 數(shù)據(jù)抽取
        1.3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及處理
2 消費金融客戶信用等級模型的構(gòu)建
    2.1 消費金融客戶信用等級細分模型
        2.1.1 k-means聚類算法
        2.1.2 模型建立
    2.2 消費金融客戶信用等級概率預(yù)測模型
        2.2.1 算法介紹
        2.2.2 模型評價指標(biāo)
    2.3 基于遷移學(xué)習(xí)的小樣本解決方案
        2.3.1 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)算法
        2.3.2 模型建立
3 基于信用等級模型的客戶群體分類與預(yù)測
    3.1 變量分析
    3.2 消費金融客戶信用等級細分模型實驗結(jié)果
    3.3 消費金融客戶信用等級概率預(yù)測模型實驗結(jié)果
4 結(jié)語



本文編號：4046387