【摘 要】
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2020年初,突然袭来的新冠疫情迫使人们无法外出只能居家隔离,居民消费需求直接从线下转为线上,生鲜电商模式迎来了新的机遇。同时,国家提出了鼓励建立供应链金融服务平台的措施来解决中小企业融资困难的问题,而在构建供应链金融服务平台中最亟需解决的问题是建立综合的风险控制体系。本文在调查生鲜行业供应端现状和研究信用风险预测模型基础上,提取R食材电商公司的业务数据进行信用风险预测建模,通过模型优化比较,搭建
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2020年初,突然袭来的新冠疫情迫使人们无法外出只能居家隔离,居民消费需求直接从线下转为线上,生鲜电商模式迎来了新的机遇。同时,国家提出了鼓励建立供应链金融服务平台的措施来解决中小企业融资困难的问题,而在构建供应链金融服务平台中最亟需解决的问题是建立综合的风险控制体系。本文在调查生鲜行业供应端现状和研究信用风险预测模型基础上,提取R食材电商公司的业务数据进行信用风险预测建模,通过模型优化比较,搭建了一个基于风险控制的供应链金融服务平台,该平台能满足供应商、服务商、普通商家垂直供货需求,具有信用风险预警功能,能自动判别商家信用风险等级。本文主要研究内容及成果如下:（1）提取了R食材电商公司1654个商家的2018-2019年度基础信息、交易信息、财务信息数据,对数据进行了缺失值和标准化处理得到训练样本,同时对样本分布、地域-高风险用户、商品种类-高风险用户等进行了统计分析。（2）建立了一种基于遗传算法组合优化极端梯度提升XGBoost（Extreme Gradient Boosting）的风险预测模型。首先对逻辑回归模型、随机森林、XGBoost和Light GBM（Light Gradient Boosting Machine）算法进行了研究和实证检验,结果表明除逻辑回归效果不好外,随机森林、XGBoost和Light GBM算法都具有良好的预测效果,指标评价中AUC（Area Under Curve）值都在0.79以上。其次,采取了贝叶斯优化、网格优化和遗传算法重点对XGBoost进行了参数优化,结果表明XGBoost在贝叶斯优化下AUC值提高了8.15%,在网格优化和遗传算法优化下均提高了约15%,遗传算法收敛效果更好。最后,用遗传算法组合优化方式对XGBoost进行了特征选择和参数优化,AUC值提升了约15.86%。（3）搭建了一个基于风险控制的供应链金融平台。该平台分为微信商城小程序（C端）和电商管理后台（B端）两部分,其主要功能包括商家采购、授信申请、用户管理、订单管理和财务管理等模块,能自动提供商家信用风险评估报告用以支持业务决策。
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