基于案例推理系統(tǒng)優(yōu)化的個(gè)人信用評(píng)分研究.pdf

1、改革開放以來我國銀行業(yè)迅速發(fā)展,個(gè)人信用評(píng)估在銀行業(yè)的重要性日顯突出。目前國內(nèi)外的個(gè)人信用評(píng)分模型以統(tǒng)計(jì)學(xué)模型和人工智能方法為主。這些方法各有利弊,統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以提供假設(shè)檢驗(yàn)但精度不高,人工智能方法精度較高但解釋性不強(qiáng)。而且,這些成熟個(gè)人信用評(píng)分模型都面臨著拒絕推論和信用樣本動(dòng)態(tài)變化的問題。目前大多評(píng)分機(jī)構(gòu)僅用已獲得貸款的部分客戶作為樣本訓(xùn)練模型來預(yù)測(cè)整體信用客戶人群,這將導(dǎo)致非隨機(jī)性樣本偏差,直接影響評(píng)分模型的有效性;拒絕推論就是對(duì)這

2、種樣本偏差的糾正。信用樣本動(dòng)態(tài)變化指信用樣本由于各種因素造成個(gè)人信用狀態(tài)發(fā)生變化或信用人群由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展而發(fā)生整體漂移,這會(huì)使得信用評(píng)價(jià)模型的結(jié)果和現(xiàn)實(shí)出現(xiàn)越來越大的偏差。拒絕推論和信用樣本動(dòng)態(tài)變化是個(gè)人信用評(píng)分領(lǐng)域中亟待解決的問題。
　　案例推理模擬人類大腦認(rèn)知過程,具有很強(qiáng)的理論基礎(chǔ)和廣泛的應(yīng)用背景,有望成為能夠解決拒絕推論的動(dòng)態(tài)信用評(píng)分模型。首先,本文根據(jù)案例推理的發(fā)展現(xiàn)狀,構(gòu)建了傳統(tǒng)案例推理信用評(píng)分系統(tǒng)。通過該系統(tǒng)的應(yīng)

3、用發(fā)現(xiàn)案例推理在我國個(gè)人信用評(píng)估中既具有優(yōu)越性同時(shí)也存在著局限性,這些局限性包括現(xiàn)有銀行數(shù)據(jù)的影響和傳統(tǒng)案例推理假設(shè)的制約。其次,針對(duì)這些現(xiàn)實(shí)制約因素,分別從案例庫和案例推理循環(huán)兩個(gè)層面對(duì)案例推理系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化。案例庫的優(yōu)化包括案例表達(dá)的優(yōu)化、拒絕樣本的引入和案例庫的動(dòng)態(tài)優(yōu)化;推理循環(huán)的優(yōu)化包括了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與K最近鄰法的混合案例檢索方法和貝葉斯案例重用方法。最后,利用深圳某商業(yè)銀行的個(gè)人信用數(shù)據(jù)對(duì)優(yōu)化的案例推理系統(tǒng)進(jìn)行了應(yīng)用。結(jié)果表明,優(yōu)