企業風險評估模型

企業風險評估模型是基于企業公司信息、司法訴訟信息、財務數據、輿情信息、納稅信息、交易流水等構建的,用來判斷企業信用風險、欺詐風險的評估模型,與數據、策略體系一起構成是企業信貸風控體系三大組成部分。

企業風控評估模型種類較多,企業風險管理的各個步驟均可能存在風險評估模型,包括反欺詐檢測模型、準入模型、授信模型、風險定價模型、額度管理模型、失聯修復模型、預警模型等等。

在構建企業風險評估模型時,會用到各種算法,包含但不僅限于:回歸算法、決策樹算法、集成學習算法、深度學習等等。

企業風險評估流程包括確立目的和關鍵指標、數據準備、變量分析、模型建立、模型驗證、個人信息保護影響評估和監控調整。

在建立企業風險評估模型前,金融機構需要明確企業風險評估的未來應用目的和場景,確定關鍵指標定義。這也決定著構建模型的好壞。

企業風險評估模型好壞判斷依據?

企業風險評估模型好壞主要通過信息量、Kolmogorov-Smirnov值、ROC曲線下方面積、群體穩定性指數等指標進行判斷。

其中,信息量(Information Value),簡稱IV,是對模型的預測能力進行評估,IV值越大表示模型的預測準確性越高;

Kolmogorov-Smirnov值,簡稱KS,是對模型的區分能力進行評估。KS值的取值范圍是[0,1],值越大,模型的預測準確性越高。通常情況下,KS>0.2即可認為模型有比較好的預測準確性;

ROC曲線下方面積(Area under the Curve of ROC),簡稱AUC,是對模型的預測能力進行評估,值越大表示模型的預測準確性越高;

群體穩定性指數(Population Stability Index),簡稱PSI,是對模型的穩定性進行評估。PSI衡量測試樣本及模型開發樣本評分的的分布差異。通常情況下,若PSI<0.1說明樣本分布有微小變化,模型基本可以不做調整;若PSI在0.1~0.2之間,說明樣本分布有變化,根據實際情況調整評分切點或調整模型;若PSI>0.2,樣本分布有顯著變化,必須分析模型不穩定的原因,調整模型。

與傳統的人工信審相比,基于人工智能技術構建的企業風控評估模型可以幫助金融機構更加高效、快速、準確等進行信貸審批。據統計,一些金融機構平均一天會有幾萬到幾十萬貸款請求,傳統方式利用人工進行信用審批,壓力非常大。因此,近些年,各大金融機構開始利用智能企業風險評估模型對貸款申請進行審批,可以同時處理幾十萬到幾百萬的需求,效率大大提高。

好了,以上是對企業風險評估模型的解讀,歡迎交流。

亚洲最大成av人网站二区小说_亚洲最大av资源站无码av网址_亚洲最大Av在线男人的天堂
<蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>|