金融业人工智能在信贷风险评估中的应用方案.docVIP

金融业人工智能在信贷风险评估中的应用方案

TOC\o1-2\h\u12296第1章绪论 3

157491.1人工智能在金融领域的应用背景 3

52231.2信贷风险评估的重要性与挑战 3

84171.3人工智能在信贷风险评估中的应用优势 3

23167第2章信贷风险评估概述 4

64542.1信贷风险的概念与类型 4

164622.2信贷风险评估的主要方法 4

285402.3传统信贷风险评估的局限性 5

18942第3章人工智能技术基础 5

169023.1机器学习概述 5

174673.1.1监督学习 5

153323.1.2无监督学习 5

252193.1.3半监督学习 6

277833.2深度学习概述 6

83873.2.1神经网络 6

269803.2.2卷积神经网络（CNN） 6

28043.2.3循环神经网络（RNN） 6

290803.2.4长短期记忆网络（LSTM） 6

252463.3数据挖掘与知识发觉 6

194323.3.1数据预处理 6

65003.3.2特征工程 7

65483.3.3模型评估 7

4361第4章信贷数据预处理 7

278514.1数据清洗与整合 7

216514.1.1数据清洗 7

101854.1.2数据整合 7

234024.2特征工程 7

45864.2.1特征提取 7

119554.2.2特征转换 8

148924.2.3特征选择 8

189954.3数据降维与选择 8

151014.3.1主成分分析（PCA） 8

75384.3.2特征选择方法 8

20810第5章信贷风险评估模型构建 8

304725.1监督学习算法在信贷风险评估中的应用 8

23435.1.1逻辑回归 9

131085.1.2决策树 9

52505.1.3支持向量机 9

41325.2无监督学习算法在信贷风险评估中的应用 9

176115.2.1聚类分析 9

239685.2.2主成分分析 9

98425.3集成学习算法在信贷风险评估中的应用 9

110015.3.1随机森林 9

301145.3.2梯度提升决策树 10

279995.3.3XGBoost 10

7599第6章人工智能模型评估与优化 10

107746.1评估指标与评估方法 10

166506.1.1准确率（Accuracy） 10

192326.1.2精确率（Precision）、召回率（Recall）与F1值 10

301376.1.3ROC曲线与AUC值 10

149266.1.4评估方法 11

6736.2模型调优策略 11

322246.2.1数据预处理 11

31186.2.2模型选择与参数调优 11

110316.2.3集成学习 11

212676.3模型过拟合与欠拟合问题 11

262166.3.1过拟合问题 11

323176.3.2欠拟合问题 11

9776第7章人工智能在信贷风险控制中的应用 12

289767.1信贷政策制定与优化 12

215277.1.1数据分析与挖掘 12

313267.1.2风险评估模型 12

26957.1.3政策优化与调整 12

167067.2信贷审批流程自动化 12

222417.2.1信息录入与审核 12

231047.2.2信用评分模型 12

282497.2.3审批决策自动化 12

221737.3信贷风险监测与预警 13

293367.3.1实时风险监测 13

64037.3.2风险预警模型 13

32277.3.3风险处置与防范 13

15223第8章案例分析：典型金融机构的人工智能应用 13

59948.1国内典型金融机构案例 13

311448.1.1银行案例：中国工商银行 13

86018.1.2互联网金融案例：蚂蚁金服 13

273868.2国外典型金融机构案例 13

9408.2.1银行案例：美国富国银行 13

291268.2.2保险案例：美国国际集团（G） 14

314538.3案例启示与借鉴 14

12696第9章人工智