【摘 要】
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随着经济社会的快速发展,当今世界成为了以智能化和网络化为核心竞争力的社会,人均收入大幅度提高,消费者倾向于利用贷款来进行各种消费的预支,在这样的时代背景下,具有快速放款,借贷方便的信贷平台应运而生。其中金融公司提供的核心小额度贷款具有基本流程简洁,贷款下放速度快的特点,是本文的主要研究对象。信贷风险评估业务是金融公司的核心业务之一,已有的金融公司信贷风险评估技术主要依赖于内部管理方法以及经验常识,
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随着经济社会的快速发展,当今世界成为了以智能化和网络化为核心竞争力的社会,人均收入大幅度提高,消费者倾向于利用贷款来进行各种消费的预支,在这样的时代背景下,具有快速放款,借贷方便的信贷平台应运而生。其中金融公司提供的核心小额度贷款具有基本流程简洁,贷款下放速度快的特点,是本文的主要研究对象。信贷风险评估业务是金融公司的核心业务之一,已有的金融公司信贷风险评估技术主要依赖于内部管理方法以及经验常识,还较为落后。但对于如何多元化的定量评估用户信用,建立较为全面的信贷风险评估系统还较为欠缺。信贷风险评估有助于促进金融公司对资金风险的预知以及精准把控,降低不良资金流动率,保证金融公司稳固健康发展。因此,本文所研究的基于集成学习的信贷风险评估课题对金融公司长期稳定的发展来讲意义深远。本文针对金融公司的信贷风险评估问题,结合捷信公司的历史用户借贷数据,在数据分析的基础上进行基于业务知识,数学表达式,时序特征,弱模型特征四大方面的特征衍生以及特征选择,基于soft voting方式融合Light GBM,XGBoost,GAN-Ada Boost-DT三种机器学习技术,进一步实现了信贷风险评估模型。最后,基于python+Django框架,将构建的信贷风险评估模型部署到信贷风险评估系统,以此辅助金融公司的客户经理对客户的信贷风险进行评估。多模型融合对比实验表明基于集成学习的模型在各个评价参数上优于单个模型,有效提升了模型预测的准确率以及表现力,对于推进和督促金融公司放贷行为,促使信贷风险收益均衡化,提升信贷风险评估业务效率,促进金融企业信贷发展具有不可忽视的意义。
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