基于数据仓库的消费金融信用等级模型及应用研究

发布时间：2025-05-15 06:25

　　 消费金融所面向的主要客户是低收入群体,如果采用传统的信用风险评估模型不是很适用。随着移动互联网技术的发展,以及社交网络的兴起,在消费金融机构中,数据成为核心金融资源,大量的数据信息都被集中处理,并将信用评级模型建立起来,对风险做出预测。本文着重研究基于数据仓库的消费金融信用等级模型及应用,首先分析了消费金融客户数据仓库及其私有云体系结构,然后探讨了消费金融客户信用等级模型的构建,最后对基于信用等级模型的客户群体进行了分类与预测。

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 消费金融客户数据仓库及其私有云体系结构
    1.1 消费金融大数据整体框架
    1.2 消费金融大数据平台架构设计
        1.2.1 系统功能模块
    1.3 消费金融大数据平台数据管理
        1.3.1 数据抽取
        1.3.2 数据转换及处理
2 消费金融客户信用等级模型的构建
    2.1 消费金融客户信用等级细分模型
        2.1.1 k-means聚类算法
        2.1.2 模型建立
    2.2 消费金融客户信用等级概率预测模型
        2.2.1 算法介绍
        2.2.2 模型评价指标
    2.3 基于迁移学习的小样本解决方案
        2.3.1 生成式对抗网络算法
        2.3.2 模型建立
3 基于信用等级模型的客户群体分类与预测
    3.1 变量分析
    3.2 消费金融客户信用等级细分模型实验结果
    3.3 消费金融客户信用等级概率预测模型实验结果
4 结语



本文编号：4046387