银行信贷领域企业涉诉信息自动化提取算法研究

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数字化时代银行信贷领域业务模式已经发生转变,金融服务逐渐趋向于数字化和智能化,但当前商业银行在信贷审批过程中,提取企业涉诉信息的效率低下,且现有的提取方式人力成本过高,导致信贷审批进程缓慢。近年来命名实体识别技术获得了快速发展,应用门槛大幅降低且识别效果显著提升,该技术可以为商业银行非结构化数据处理与分析提供有力的科技工具,实现信贷领域企业涉诉信息自动化提取,辅助商业银行信贷领域业务全流程。本文主要工作如下:(1)结合商业银行对公客户信贷风控的业务背景和企业涉诉信息风险要素的解析目标,针对商业银行外部数据源目标数据集的特点以及解析目标变量的特征,构建了企业涉诉信息数据集标注体系。针对提取实体进行了逐一手工定位与筛选标注,最终获得917份有效样本,形成小规模企业涉诉信息数据集。(2)设计了 ALBERT+Bi-LSTM+CRF相结合的命名实体识别模型,该模型在商业银行业务适配的小规模数据集训练效果理想,可以高效、准确地提取企业涉诉信息,完成将非结构化文本转换为结构化的风险要素,解决了商业银行提取企业涉诉信息的难点。(3)将命名实体识别技术实际应用到银行信贷业务,实现了企业涉诉信息自动化提取,将从数据平台中获得的文本实体以及真实案例,转化企业运营风险要素,并进行整合提高获取关键信息的效率,为智能化描绘企业风险画像奠定基础,提升信贷审批业务流程自动化水平,作用于银行信贷审批全流程。本文聚焦于将命名实体识别技术应用于商业银行信贷领域的风险分析,可以有效提高企业信贷申请的审批效率,降低经营风险,为银行客户的全生命周期管理提供更多的信息维度,从而有效增强银行信贷风险控制能力。实验结果表明,ALBERT+Bi-LSTM+CRF相结合的命名实体识别模型成本较低,效果较好,适合企业级落地。该模型在企业涉诉信息自动化提取任务中,针对类型“NOL”的F1值达到了 78.8%,综合F1值为97%,初步勾画了企业涉诉信息的风险要素,完善银行业务对公客户的风险画像。
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