發布時間：2020-10-12所屬分類：科技論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要 不良貸款問題持續受到各界廣泛關注。我們在傳統信貸渠道理論的基礎上，基于一個擴展了的利潤模型分析了銀行等金融機構對個人貸款的信用問題的影響，指出金融機構為追求利潤最大化，依靠不同的信用程度判斷是否對貸款者進行投放。傳統小微金融風控成本高
摘要 不良貸款問題持續受到各界廣泛關注。我們在傳統信貸渠道理論的基礎上，基于一個擴展了的利潤模型分析了銀行等金融機構對個人貸款的信用問題的影響，指出金融機構為追求利潤最大化，依靠不同的信用程度判斷是否對貸款者進行投放。傳統小微金融風控成本高，效率低，誤殺率高，漏殺率高。如何將利潤最大化關系著一個企業的生死存亡。此文章講述了利用AI利潤模型在貸款申請預測方面的研究，利用機器學習訓練，以此將貸款申請利潤最大化。
關鍵詞：人工智能;機器學習;利潤模型
一、前言
銀行貸款是指銀行根據國家政策以一定的利率將資金借給需要者，并且按約定日期歸還的一種行為，一般要求房屋抵押、收入證明、個人征信良好才可以申請。
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最近幾年，政策的進一步開放與人們的消費理念的進步，我國銀行業個人消費貸款發展十分快速，私人消費貸款占銀行貸款總額的比重一年比一年高，并且逐步成為銀行主要的業務和效益來源之一。隨著金融證券化的發展，銀行業面臨著諸多的風險。因此，怎么提高信貸資產的安全性，如何對貸款用戶進行風險評估，避免不良貸款的風險，成為一家銀行能夠正常運行的重中之重。
不良的貸款首先對銀行來說是一種極大的利益損害，當銀行的不良貸款過多 的時候，就會極大的影響銀行的經營運轉。對社會而言，不良貸款也起到負面的影響，并形成一系列的不良反應。所以銀行想要的便是借款人能夠履行合同，能正常還本付息，及時償還全款的正常貸款。
互聯網金融發展越來越快,傳統的數據分析方法和已經不能滿足金融貸款公司越來越高的成本利潤分析要求,大數據技術的出現,滿足了金融貸款公司的準確,靈活,實時的分析需求。經研究，影響個人貸款還款的主要因素有：借款人信用狀況，借款人就業情況與從業時間，借款人的收入來源與消費能力，借款人的年齡，學歷，婚姻家庭狀況等。本文將綜合上述因素進行分析，利用機器學習，構建貸款模型，盡量降低銀行的貸款風險。
二、機器學習
機器學習是人工智能的最重要的技術，是利用人工智能解決現實問題的理論基礎。機器學習能夠以數據為學習對象，并從得到的數據中挖掘出關鍵信息從而不斷迭代訓練，經過大量數據分析可以總結出僅靠人類無法發現的規律和存在的問題，機器學習運用的地方也越來越多。
機器學習中被采用的最廣泛的兩大機器學習的方法是監督學習和無監督學習。監督學習是已經知道所需數據的輸入和輸出，運用已知的數據信息訓練算法。首先學習算法會獲得對應所求輸出的數據標簽，算法會將實際輸出與所求輸出進行對比練習，找到錯誤。然后對現有模型進行修改，通過分類、回歸、梯度下降等方法，最終使算法可以通過新的數據來預測可能的結果。 例如，本文就是為了預測什么樣的貸款交易是有風險的。
無監督學習，與監督學習恰恰相反，使用無歷史標簽的相反數據。系統不會被告知正確的輸出，算法必須自己探索所求輸出。無監督學習對事務性數據的處理效果很好。比如，它可以通過用戶數據分析識別有一些具有相同屬性的貸款客戶群體，或者它可以找到主要屬性將客戶群體彼此區分開。
三、AI利潤模型
根據前文講述的機器學習的相關內容，我們可以知到機器學習是能夠基于數據建模學習的一種方法，對大數據條件下的問題可以通過機器學習算法模型挖掘數據中潛在的價值和信息，從而進行分析和解決。我們再回到貸款申請最大化利潤問題，我們需要判斷用戶是否具有還款能力，從而決定是否給出該用戶的借款資格，希望通過用戶的個人信息，建立模型給出一個評估結果。嘗試通過算法模型分析出一個用戶是否具備還款能力。
AI利潤模型實現了貸前、貸中到貸后的全流程自動化審批，最大化的降低了出借管理成本，減少了業務前期籌備時間，提高了風險控制效率。
為了得到最小化的損失函數和最優的模型參數值，可以通過梯度下降法的方式進行步步的迭代求解。首先，梯度下降，是采用一步步逼近目標函數的最小值的方法。但因為損失函數不一定是凸函數，這種方式有可能會求得局部的最優解，而不是整個函數全局的最優解。所以還需要對選擇方式，學習率和批處理數量進行研究。學習率也就是每一步的步長，可以盡量從小開始，如果還是達不到最優就在減小，但也不能太小徒增計算量，增加計算時間。梯度下降法也大致分為三類，分別是批量梯度下降法，隨機梯度下降法及小批量梯度下降法。第一種每次迭代都考慮全部樣本，太費時間;第二種迭代速度快，但不一定每次都朝著收斂的方向;最后一種每次選擇一小部分樣本，既實用又方便。所以我們的處理方式將選擇小批量梯度下降法。我們通過大量的數據實驗，結合機器學習算法建立貸款申請模型，AI利潤模型以利潤進行回溯分析來調控過件難度系數(240, 260]，毛利潤達到峰值。
四、結束語
本文基于AI利潤算法模型再實際場景中建立貸款申請利潤最大化，并且表現良好，對最大化銀行銀行利潤起到了不錯的參考和指導作用。本文的模型仍存在一些提升空間，基于實驗數據集較小，尚未進行大規模數據進行訓練測試，未來可以在調節參數，嘗試更換一些集成算法上做出優化，本文對正負樣本不均衡問題采用的是調整正負樣本權重方式，是基于數據樣本較小的情況下做出的考慮，最好的辦法依然還是盡量獲取到更多的數據，從而使模型得到更強的泛化能力。——論文作者：劉四旗，王崴緒，王文武，張曼利，陳梅
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