机器学习算法下的银行融资类放贷决策机制研究

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金融科技助力银行降低客户的管理成本.疫情下,针对如何有效利用算法防范非系统性风险,收集某家银行近一百二十多家企业的进、销项发票和相关贷款年利率与客户流失率之间的历史数据;实证了商业银行可采用统计分析方法分析衍生指标的业务逻辑;得到AUC0.89评分的机器学习模型,但也对约15%的正常企业出现违约的判断(模型风险);构建了R-Square为0.98的拟合函数,描述贷款年利率与不同信誉评级下客户流失率,指导贷款策略和计算预期损失(经济资本).
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