基于神经网络的银行信贷风险智能化模型研究

摘要

基于大数据背景,将BP神经网络应用于信贷客户风险模型研究.选取了若干对贷款客户评级有影响的客户信息属性组,利用已存在的客户数据训练出该属性组与客户违约率的网络模型,使其能根据新输入的贷款客户信息预测该客户的违约率,进而对客户进行是否违约的预判.算例实验结果表明,所提风险预警模型能够较精确地预测客户违约率,从而进行对违约客户预警.整个流程中,人为干预因素少,智能化程度高,降低了操作风险.