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基于人工智能的最大化利润模型

摘要不良贷款问题持续受到各界广泛关注。我们在传统信贷渠道理论的基

础上，基于一个扩展了的利润模型分析了银行等金融机构对个人贷款的信用问题

的影响，指出金融机构为追求利润最大化，依靠不同的信用程度判断是否对贷款

者进行投放。传统小微金融风控成本高，效率低，误杀率高，漏杀率高。如何将

利润最大化关系着一个企业的生死存亡。此文章讲述了利用AI利润模型在贷款

申请预测方面的研究，利用机器学习训练，以此将贷款申请利润最大化。

关键词：人工智能；机器学习；利润模型

一、前言

银行贷款是指银行根据国家政策以一定的利率将资金借给需要者，并且按约

定日期归还的一种行为，一般要求房屋抵押、收入证明、个人征信良好才可以申

请。

最近几年，政策的进一步开放与人们的消费理念的进步，我国银行业个人消

费贷款发展十分快速，私人消费贷款占银行贷款总额的比重一年比一年高，并且

逐步成为银行主要的业务和效益来源之一。随着金融证券化的发展，银行业面临

着诸多的风险。因此，怎么提高信贷资产的安全性，如何对贷款用户进行风险评

估，避免不良贷款的风险，成为一家银行能够正常运行的重中之重。

不良的贷款首先对银行来说是一种极大的利益损害，当银行的不良贷款过多

的时候，就会极大的影响银行的经营运转。对社会而言，不良贷款也起到负面的

影响，并形成一系列的不良反应。所以银行想要的便是借款人能够履行合同，能

正常还本付息，及时偿还全款的正常贷款。

互联网金融发展越来越快,传统的数据分析方法和已经不能满足金融贷款公

司越来越高的成本利润分析要求,大数据技术的出现,满足了金融贷款公司的准确,

灵活,实时的分析需求。经研究，影响个人贷款还款的主要因素有：借款人信用

状况，借款人就业情况与从业时间，借款人的收入来源与消费能力，借款人的年

龄，学历，婚姻家庭状况等。本文将综合上述因素进行分析，利用机器学习，构

建贷款模型，尽量降低银行的贷款风险。

二、机器学习

机器学习是人工智能的最重要的技术，是利用人工智能解决现实问题的理论

基础。机器学习能够以数据为学习对象，并从得到的数据中挖掘出关键信息从而

不断迭代训练，经过大量数据分析可以总结出仅靠人类无法发现的规律和存在的

问题，机器学习运用的地方也越来越多。

机器学习中被采用的最广泛的两大机器学习的方法是监督学习和无监督学习。

监督学习是已经知道所需数据的输入和输出，运用已知的数据信息训练算法。首

先学习算法会获得对应所求输出的数据标签，算法会将实际输出与所求输出进行

对比练习，找到错误。然后对现有模型进行修改，通过分类、回归、梯度下降等

方法，最终使算法可以通过新的数据来预测可能的结果。例如，本文就是为了

预测什么样的贷款交易是有风险的。

无监督学习，与监督学习恰恰相反，使用无历史标签的相反数据。系统不会

被告知正确的输出，算法必须自己探索所求输出。无监督学习对事务性数据的处

理效果很好。比如，它可以通过用户数据分析识别有一些具有相同属性的贷款客

户群体，或者它可以找到主要属性将客户群体彼此区分开。

三、AI利润模型

阈值过件查误KS过毛利

分数逾期率杀率杀率件率润

(0,204.3099954.3.89700

]%.54%.11%43%47%

(20,45.23988314112982

0]%.05%.30%.75%.97%00

(40,68.099573211942760

0]%.10%.74%.36%.41%0

(60,89.75