A银行是四川省的一家传统商业银行,多年来其授信审核部一直运用信用评分卡模型建立银行贷款授信评级体系。A银行于2019年初推出了一款个人信用贷款产品,由于传统评分卡方法具有一定的局限性,依赖于专家的主观经验判断,对授信评级结果的效率和准确率造成了影响。机器学习方法基于其出色的学习能力和快速的调节能力在实践中得以广泛的应用并取得了优异的效果,本文针对A银行授信审核部面临的实际问题,运用机器学习的方法对其个人信贷授信评级体系进行研究。本文选取了在个人信贷授信评级领域较为经典以及应用广泛的三种机器学习方法:决策树、逻辑斯谛回归和支持向量机,构建了对应的三种机器学习模型,并与传统信用评分卡模型进行对比试验分析,试验结果证实三种机器学习模型无论是在分类效率还是准确率上都优于传统信用评分卡模型,由此说明机器学习方法具有很大的潜力应用在A银行个人信贷授信评级的实际工作中去。同时,本文还将三种机器学习模型的试验结果和模型运用特点进行分析对比,结合A银行个人信贷业务的特点提出投入到实际应用中的方案建议。本文以A银行个人信用贷款的2万多条真实数据样本为基础进行实证研究。首先运用定性与定量分析相结合的方法对样本数据进行预处理,预处理步骤依次为:数据清洗、特征指标编码、数据标准化、虚拟变量生成、特征指标提取。其中,使用信息增益率的方法对特征指标进行提取,提高了机器学习模型运行的效率和准确率。然后对预处理之后的数据样本进行可视化描述,使理论分析更具直观性和说服力。最后利用预处理后的样本数据构建各模型并进行数值试验,选取了准确率、值、AUC值等有效评价指标对模型的性能进行对比分析。本文运用机器学习方法构建A银行个人信贷授信评级体系,对于A银行寻求特色化、差异化、精细化发展提供了指导意义。面对日益激烈的竞争态势,A银行不能再固守于陈旧且单一的授信评级模式,而应该审时度势利用机器学习方法助力本行个人信贷业务的发展,提升银行的竞争实力。其次,与传统信用评分卡体系相比,利用机器学习方法构建A银行个人信贷授信评级体系避免了授信审核人员主观判断的影响,有利于A银行进行规范化经营。同时该体系能够更加高效且精准的识别高风险贷款客户,并且快速进行模型的调试和优化,在帮助银行有效规避风险的同时减少了银行额外付出的时间成本、人力成本和财务成本,有助于推动A银行可持续发展。