消費(fèi)金融所面向的主要客戶是低收入群體,如果采用傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型不是很適用。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,以及社交網(wǎng)絡(luò)的興起,在消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)中,數(shù)據(jù)成為核心金融資源,大量的數(shù)據(jù)信息都被集中處理,并將信用評(píng)級(jí)模型建立起來,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)測(cè)。本文著重研究基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的消費(fèi)金融信用等級(jí)模型及應(yīng)用,首先分析了消費(fèi)金融客戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及其私有云體系結(jié)構(gòu),然后探討了消費(fèi)金融客戶信用等級(jí)模型的構(gòu)建,最后對(duì)基于信用等級(jí)模型的客戶群體進(jìn)行了分類與預(yù)測(cè)。

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【文章目錄】：
1 消費(fèi)金融客戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及其私有云體系結(jié)構(gòu)
    1.1 消費(fèi)金融大數(shù)據(jù)整體框架
    1.2 消費(fèi)金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)
        1.2.1 系統(tǒng)功能模塊
    1.3 消費(fèi)金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)管理
        1.3.1 數(shù)據(jù)抽取
        1.3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及處理
2 消費(fèi)金融客戶信用等級(jí)模型的構(gòu)建
    2.1 消費(fèi)金融客戶信用等級(jí)細(xì)分模型
        2.1.1 k-means聚類算法
        2.1.2 模型建立
    2.2 消費(fèi)金融客戶信用等級(jí)概率預(yù)測(cè)模型
        2.2.1 算法介紹
        2.2.2 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 基于遷移學(xué)習(xí)的小樣本解決方案
        2.3.1 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法
        2.3.2 模型建立
3 基于信用等級(jí)模型的客戶群體分類與預(yù)測(cè)
    3.1 變量分析
    3.2 消費(fèi)金融客戶信用等級(jí)細(xì)分模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.3 消費(fèi)金融客戶信用等級(jí)概率預(yù)測(cè)模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4 結(jié)語(yǔ)



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