用戶違約概率預測

目前國內大多數銀行信用卡部門采取人工審批作業形式,效率低而又面臨很大的欺詐風險,無法進行風險分級管理,影響風險控制的能力及靈活度,難以在風險與市場之間尋求合適的平衡點。

目前國內大多數銀行信用卡部門采取人工審批作業形式,效率低而又面臨很大的違約風險,無法進行風險分級管理,影響風險控制的能力及靈活度,難以在風險與市場之間尋求合適的平衡點。

本方案使用分布式人工智能平臺Maxim AI建立信用卡評分模型,運用先進的數據挖掘技術和統計分析方法,對目標客戶的基本申請信息,信用歷史記錄等特征進行系統的分析,以發掘符合自身市場目標的客戶和預測其未來的信用表現。信用評分不僅能夠幫助銀行劃分借款戶的信用等級,而且能夠直接預測借款戶的違約概率。

Maxim AI平臺集成了多種機器學習算法,包括廣義線性模型,分布式隨機森林,梯度提升模型,樸素貝葉斯,K-means,主成分分析,深度學習等。

客戶在使用過程中可以先將數據放入不同的算法模型中訓練,選出最優的模型。

在此模型上調節參數,在覆蓋銀行全量在線交易數據情況下,Maxim AI 平臺大大的提高了原違約模型的風險預測能力。只要輸入用戶相關信息,在幾秒中內自動評估新客戶的信用風險程度,給出推薦意見。

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