近幾年,商業(yè)銀行發(fā)展迅猛,各種業(yè)務量增長迅速,在過去的五年,中國銀行業(yè)已經成長為全世界最大的銀行體系,因此國家不斷的推出各種監(jiān)管的政策,強調要堅決抵御和化解新形勢下的金融風險。金融風險不斷變化,因此建設一套智能風控系統(tǒng)可以有效的幫助商業(yè)銀行控制風險。成功的風控系統(tǒng)應具備一定的靈活性,可以使我們的業(yè)務人員能夠集中精力將思路轉化為風險模型,從而幫助商業(yè)銀行挖掘出重要的風險。商業(yè)銀行在發(fā)展的過程中積累了海量的數(shù)據,這些數(shù)據包括結構化的數(shù)據和非結構化的數(shù)據,所有的風控模型都是基于這些數(shù)據的基礎上建立的。由于數(shù)據量巨大,傳統(tǒng)的數(shù)據庫已經很難處理這些海量的數(shù)據。銀行一直以來都希望建立自己的全面的智能風控系統(tǒng)。而如果銀行的智能風控系統(tǒng)只是關注的是銀行的內部結構化數(shù)據,顯然是片面的,因為銀行客戶的外部風險是無法知曉的,并且隱藏在非結構化數(shù)據的風險是無法揭示的。因此非常有必要將外部數(shù)據和內部數(shù)據結合起來進行分析,形成一個閉環(huán)。本文的智能風控系統(tǒng)是專門為銀行的審計部門開發(fā)的。本項目結合了大數(shù)據技術以及人工智能技術,探索通過內置分析工具與監(jiān)測模塊,幫助銀行監(jiān)控各種違規(guī)的事件。本文針對于智能風控系統(tǒng)設計與實現(xiàn)... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

LSTM結構圖

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：??函數(shù)的輸出映射在（０，?１）之間，單調連續(xù)，輸出范圍出層。??易。??數(shù)缺點：??的軟飽和性，使得深度神經網絡在二三十年里一直難絡發(fā)展的重要原因。具體來說，在后向傳遞過程中，導的梯度所包含的一個因子。如果輸入落入了飽和區(qū)，而會使向底層傳遞的梯度也會變得很小。此時，神經行訓練。這種現(xiàn)象被稱為梯度消失。一般來說，ｓｉｇｍ梯度消失現(xiàn)象。??并不是以０為中心的。??ｏｉｄ函數(shù)我們通常更傾向于ｔａｎｈ函數(shù)。ｔａｎｈ函數(shù)公式＝＾－＾＾＇＾


本文編號：3306781