智慧信用大数据分析平台建设方案 信用大数据一体化管理平台建设方案

基于机器学习算法的网络信用风险评估 通过机器学习在线债务的信用风险分析 项目简介 项目初步利用机器学习算法，试图通过对网贷平台现有数据的分析，对借贷交易进行预测，判断引用客户违约约还款的可能性，为相关网络平台提供方案，从而减少平台与客户的潜在损失，维护网络贷款交易的安全性。 首先使用Python的爬虫从P2P网贷平台上获取了1726条借贷数据，其中违约数据571条，未违约数据1155条。接着使用了决策树，支持向量机，线性判别分析来处理网贷违约与否的二分类问题，和创新性的对线性判别分析法进行了改进，提升了模型性能。 相关代码使用Python语言进行编写，采用十折交叉验证法训练模型，对涉嫌人会否违约进行预测，最终通过4种模型的对比，发现改进后的线性判别分析法是处理网贷违约风险预测的最佳分类决策方案。 项目相关指标如下：还款期限，年利率，还清笔数，信用额度等特征对违约预测有相当程度的影响，特别是

顾客信用状况查核表 如出现许多下述的状况，判断危险严重时时，应即刻提出报告！ 表14.7.9 审核项目 情况明显 状况轻微 无此迹象 全 盘经营方面 销售成长现象嘎然而止 虽然做了大规模的投资，但新的事业却不见起色 虽然库存吓人，但却一直毫无消化的动静 虽然并无确实的市场展望，然而却仍任由生产部门维持过剩的产量 实际业绩与经营计划的目标相去甚远

有关客户信用调查表 表14.7.3 公 司 行 号 地址 电话 负责人 住所 电话 创业日期 年 月 日 营业项目 经营方式 独资（）合伙（）公司（） 开始交易日期 年 月 日 营业区域 经营方式 市场（）住宅（）效外（） 表14.7.4 负责人 性格 温柔（）兴奋（）开朗（） 古怪（）自大（） 气质 稳重（）寡言（） 急躁（）饶舌（） 兴趣 名誉职 学历 大学（）高中（）初中（）小学（） 出身地 经历 说话 要领 能说（）口拙（）普通（） 思想 稳健派（）保守派（）革新急进派（） 嗜好 酒：饮（）不饮（） 香烟：抽（）不抽（） 长处 特长 短处 技术 熟练（）不很熟练（）不懂（）

学分预测 USF MSDS 2020机器学习实验室课程项目 该项目使用客户信息拟合信用额度预测模型，并预测未来客户的信用额度。 处理完数据后，该项目搜索了7种不同的模型以找到最佳模型和超参数。 预测模型可以提高银行的绩效，因此很重要。 这是Colab中笔记本的链接： ://colab.research.google.com/drive/1rsiGu_aHe_AbQD3gFFHtZMWwRM8bcQuC#scrollTo=6e5FWlAZLe9-，该仓库中的笔记本文件中也提供了该链接。

公共信用信息平台建设方案

人民银行征信系统产品说明 个人信用报告（二代试行）201806最新修订版，规定了人民银行征信系统向从事信贷业务的机构提供的个人信用报告的内容、组 成结构及数据组织形式。 本规范主要是帮助用户更好地理解个人信用报告的数据内容，同时指导技术人员开发个 人信用报告解析程序。

人行二代征信系统查询的报告解读，可以用于接口查询和页面查询的开发、熟悉二代征信报告数据。里面有所以报告块和数据字典信息。

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