【摘 要】
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针对传统信贷业务决策模型难以评估新增客户状况、研究角度单一等问题,本文结合信誉和基于信任的合作机制,构建了一个融合谨慎阻力、机器学习等理论的银行信贷业务决策模型.
【基金项目】
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教育部人文社会科学基金(19YJAZH064)的资助
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针对传统信贷业务决策模型难以评估新增客户状况、研究角度单一等问题,本文结合信誉和基于信任的合作机制,构建了一个融合谨慎阻力、机器学习等理论的银行信贷业务决策模型.具体做法如下:首先,通过谨慎信任场模型计算得到信任密度和阈值对比,据此淘汰部分信贷客户;然后,用机器学习预测问题客户,进行二次筛选;最后,比较精选客户的信任压强,进而为信贷业务决策提供参考.实验结果证实,谨慎信任场模型能够有效剔除问题企业,对于指导银行信贷业务决策具有重要意义.
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