基于机器学习的信贷欺诈风险预测模型研究

作     者：赵志红 杜莹 ZHAO Zhihong;DU Ying

作者机构：北京理工大学珠海学院广东珠海519088 华东理工大学上海200237 

基　　金：国家自然科学基金项目(11672107) 北京理工大学珠海学院科研发展基金(XJZ⁃2019⁃02) 广东省普通高校特色创新项目(2019KTSCX217) 广东省普通高校青年创新人才项目(2018KQNCX338) 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2021年第44卷第24期

页      码：177-181页

摘      要：为提高信贷欺诈风险的预测性能,文中提出一种基于机器学习的信贷欺诈风险预测模型。根据金融系统中存在的信贷欺诈风险类型,计算金融系统信贷数据产生的风险指标。通过确定信贷欺诈风险预测指标权重,设置信贷欺诈风险预测指数。将采集的信贷欺诈数据作为风险预测模型的数据支持,定义信贷欺诈风险产生的信号频谱,并建立风险信息函数,在标准化信贷欺诈风险数据的基础上,计算信贷欺诈风险数据的适应度,完成信贷欺诈风险数据的聚类分析。通过处理信贷欺诈风险数据,采用机器学习算法中的贝叶斯网络节点构建信贷欺诈风险预测模型。最后结合信贷欺诈风险预测流程设计,实现信贷欺诈风险的预测。实验结果表明,通过评价信贷欺诈风险预测的F值指标和AUC值指标,文中设计模型具有更好的预测性能。

主 题 词：机器学习 信贷欺诈 风险预测 指数设置 聚类分析 预测模型 金融系统 

学科分类：080902[080902] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

D　O　I：10.16652/j.issn.1004-373x.2021.24.038

馆 藏 号：203106616...