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基于人工智能的银行信贷风险决策模型研究

基于人工智能的银行信贷风险决策模型研究

  信用贷款是指完全凭借借款人信誉发放的贷款。它是我国长期以来的最主要的贷款方式,信用贷款的最大特点是贷款手续简便,不需要担保和抵押,其是商业银行的主要资产业务。在信贷业务实施过程中,从受理、调查、审批直到放贷,各环节都是十分重要的,是存在一定信用风险的。而信用风险一般是指借款人违约行为而造成的损失。对于银行业来说,信用风险是指借款人不履行债务或投资交易对手不做交割等情况导致金融机构遭受损失的可能性。贷款是银行的主要活动,贷款活动需要银行对借款人的信用水平做出判断,但由于这些判断并非总是正确的,而且借款人的信用水平也可能会因为各种原因而下降,因此,银行主要风险就是信用风险或交易对象无力履约的风险,这会造成严重的银行问题。
  基于人工智能技术和计算机应用技术建立银行信用贷款的评价和决策系统,用于在相应情况下,判定银行是否应该发放贷款,该系统的建立对银行信用管理和风险预测具有指导意义,为银行信贷业务的拓展提供本文由论文联盟收集整理参考和依据。
  一、系统框架的建立
  根据之前建立的理论背景,进行系统开发,开发的主要内容为:
  (1)进行决策分析,本系统采用的是结构化分析方法,对商业银行贷款业务的各项决策要素进行具体的定义和分析,绘制结构化分析图;
  (2)编制系统说明,包括确定系统所做出的建议、用户接口、知识结构和推理过程等;
  (3)编制系统关联图,对知识库模型进行描述;
  (4)编写系统决策表,显示系统规则集的推理关系;
  (5)设计和建立知识库;
  (6)编写计算机程序,实施系统。
  在充分分析银行贷款业务功能的基础上,研究了系统的整体结构,从而得出了系统总体结构框架。
  基于系统总体框架,建立贷款总体编程思想,主要包括贷款审批、贷后审查和总体贷款分析三部分。以贷款审批为例,评价为&ldqu;优&rdqu;、&ldqu;良&rdqu;、&ldqu;一般&rdqu;、&ldqu;及&rdqu;、&ldqu;差&rdqu;。至此,系统分析已经健全,下面将进行系统建立。
  二、系统建立
  本系统的知识库采用.1人工智能专家系统开发工具语言来编写本系统的知识库,它包含两部分:
  (1)系统向用户提出的各种问题;
  (2)系统用作反向链推理的所有规则。
  知识库中的问题与系统所有关联图中所规定的人机对话内容相吻合。知识库中的产生式规则的编号以及决策内容与系统关联图的有关部分相匹配。产生式规则的条件与结论严格遵从系统决策表的要求。以下为采用Java语言进行实施的系统部分内容。
  如QUESTIN(A1‐L1)借款企业是从事合法经营的企业? (Y/N)
  LEGALVALS(A1‐1) LEGALVALS
  QUESTIN (A1‐1‐2)借款款企业符合借款基本条件?
  LEGALVALS (A1‐I‐2);[yes,n]
  QUESTIN贷款用在借款人的主营领域?
  LEGALVALS (A1‐1‐3)[yes,n]
  QUESTIN借款用途是否正当? (Y/N)
  LEGALVALS (A1‐14);
  QUESTIN贷款经历的是正常审批手续?
  LEGALVALS (A3‐L1)l[yes,n]
  QUESTIN (A2‐1‐2)贷款的审批存在逆向操作现象;
  QUESTIN (1‐3)贷款是越权审批? (Y/N)
  LEGALVALS (A2‐13)[yes,n]
  QUESTIN (A2‐14)=贷款审批过程中存在较大分歧?
  LEGALVALS (A2‐14)
  QUESTIN (A2‐1‐5)该笔贷款是集体审批? (Y/N)
  LEGALVALS (A2‐t‐5)
  QUESTIN 该笔贷款的最终理由合理? (Y/N)
  LEGALVALS [yes,n]

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基于人工智能的银行信贷风险决策模型研究

基于人工智能的银行信贷风险决策模型研究 信用贷款是指完全凭借借款人信誉发放的贷款。它是我国长期以来的最主要的贷款方式,信用贷款的最大特点是贷款手续简便,不需要担保和抵押,其是商业银行的主要资产业务。在信贷业务实施过程中,从受理、调查、审批直
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