基于卷积神经网络的客户信用评估模型研究

刘伟江; 魏海; 运天鹤

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基于卷积神经网络的客户信用评估模型研究

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【目的】分析客户贷款信息基础上,抽取贷款客户特征并成像,利用卷积神经网络构建客户信用模型,提高客户网贷违约预测准确率。【方法】基于Lending Club客户信用数据,将反映客户信息4个方面的特征变量相互连接综合成灰度图,建立基于卷积神经网络的客户信用评估模型。【结果】实验结果表明,基于卷积神经网络的新模型在信用评估实验中特异度为99.4%,灵敏度为68.7%,G-mean值为82.7%,F1值为81.4%,AUC值为99.5%,与传统以特征处理为基础的信用评估模型相比均有显著提升。【局限】仅对比分析有限的信用评估模型,未对不平衡数据的影响做进一步研究。【结论】基于卷积神经网络的网贷客户信用评估模型,在客户违约特征信息提取和违约可能性的预测上具有良好性能。

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来源
《现代图书情报技术》 |2020年第6期|80-90|共11页
作者
刘伟江; 魏海; 运天鹤;
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作者单位

1. 吉林大学数量经济研究中心 2. 吉林大学商学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信贷;经济数学方法;
关键词
卷积神经网络; 指标成像; 信用评估; 信息值; 主成分分析法;

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