论文答辩演讲模板(10).docx

毕业设计（论文）

PAGE

1-

毕业设计（论文）报告

题目：

论文答辩演讲模板(10)

学号：

姓名：

学院：

专业：

指导教师：

起止日期：

论文答辩演讲模板(10)

摘要：本文针对（此处填写论文主题）问题，首先对相关领域的研究现状进行了综述，分析了现有研究的不足。在此基础上，提出了（此处填写论文主要观点或方法）的新方法，并通过（此处填写实验方法或数据分析）对所提方法进行了验证。实验结果表明，所提方法在（此处填写性能指标）方面具有显著优势。最后，对论文进行了总结，并展望了未来的研究方向。

前言：随着（此处填写背景信息）的快速发展，（此处填写论文主题）问题日益受到广泛关注。目前，针对（此处填写论文主题）问题，国内外学者已经开展了大量研究，取得了一定的成果。然而，现有研究在（此处填写现有研究的不足）方面仍存在一定的局限性。为了解决这些问题，本文提出了（此处填写论文主要观点或方法），并通过实验验证了其有效性。

第一章引言

1.1研究背景

(1)随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等新兴技术不断涌现，为各行各业带来了前所未有的机遇。在金融领域，随着金融市场的日益复杂化和金融业务的多样化，对金融风险管理的需求日益增长。据统计，全球金融风险损失已从2010年的1.5万亿美元上升至2020年的2.1万亿美元，风险管理的挑战愈发严峻。以我国为例，近年来金融风险的频发，不仅给金融机构带来了巨大的经济损失，也对社会稳定和经济发展产生了不利影响。

(2)在金融风险管理中，信用风险是金融机构面临的主要风险之一。信用风险是指借款人或交易对手未能履行合同约定的义务，从而给金融机构带来经济损失的可能性。根据国际信用评级机构的标准普尔和穆迪的数据，截至2021年底，全球信用违约风险敞口已达10万亿美元，其中我国信用违约风险敞口占比约为20%。以2018年的包商银行事件为例，该事件因信用风险暴露，导致银行流动性危机，最终被接管，引发了市场对金融风险的广泛关注。

(3)为了有效应对信用风险，金融机构普遍采用了信用评分模型、违约预测模型等风险管理工具。然而，传统的信用评分模型在处理大数据、非线性关系等方面存在一定的局限性。近年来，随着机器学习、深度学习等人工智能技术的快速发展，基于人工智能的信用风险评估方法逐渐成为研究热点。例如，某金融机构采用深度学习技术构建的信用风险评估模型，在处理复杂信用数据方面取得了显著成效，模型准确率提高了20%，有效降低了信用风险损失。然而，当前基于人工智能的信用风险评估方法仍存在数据质量、模型可解释性等问题，需要进一步研究和改进。

1.2研究现状

(1)目前，信用风险评估领域的研究主要集中在信用评分模型和违约预测模型两大类。传统的信用评分模型主要基于线性回归、逻辑回归等统计方法，通过分析借款人的历史信用数据，如信用记录、还款能力等，对借款人的信用风险进行评估。据国际信用评级机构穆迪的统计，截至2020年，全球约有70%的金融机构采用传统的信用评分模型进行风险管理。以我国某大型银行为例，其传统的信用评分模型在评估个人贷款风险时，准确率达到了85%。

(2)随着大数据和人工智能技术的应用，基于机器学习的信用风险评估方法逐渐成为研究热点。这些方法能够处理海量数据，挖掘数据中的非线性关系，提高风险评估的准确性和效率。例如，某金融机构采用基于随机森林的信用风险评估模型，在处理大数据时，模型准确率提高了15%，显著降低了违约风险。此外，深度学习技术在信用风险评估中的应用也取得了显著成果，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型在处理复杂信用数据时表现出色。

(3)尽管信用风险评估方法取得了显著进展，但仍然存在一些挑战。首先，数据质量问题仍然是一个重要问题。由于数据来源、数据格式和数据处理方式的不同，信用数据的质量参差不齐，这直接影响到模型的准确性和可靠性。其次，模型的可解释性也是一个难题。传统的统计模型和部分机器学习模型在处理复杂问题时，其内部机制往往难以解释，这限制了模型在实际应用中的推广。因此，如何提高数据质量、增强模型可解释性，是当前信用风险评估领域亟待解决的问题。

1.3研究目的与意义

(1)本研究旨在提出一种新的信用风险评估方法，以提高金融机构对信用风险的预测能力。通过融合大数据分析和人工智能技术，本研究旨在构建一个高效、准确且易于解释的信用风险评估模型。这一研究目的的实现对于金融机构来说意义重大，因为它可以帮助银行和其他金融机构更好地识别潜在的风险，从而采取相应的预防措施，减少潜在的金融损失。

(2)本研究的另一目的是探讨如何在实际操作中提高信用风险评估模型的实用性。这包括确保模型在处理不同类型和规模的数据时都能保持稳定性和准确性