摘要：从系统论的角度总结了个人信用评分发展的前沿问题,从数据预处理、指标体系筛选、以及模型设计三个方面对个人信用评分关键技术的最新研究成果进行了细致分类和综合比较,从而指出个人信用评分研究中存在的难点以及未来发展方向。

摘要：从样本偏差和信用样本动态变化问题出发,以CBR(案例推理)方法建立个人信用评分模型。研究发现,基于CBR的个人信用评分模型在案例检索环节假设特征集中各特征变量具有相同权重,与个人信用评分实际不符;在案例修正环节假设相似案例权重相等,导致已有数据信息无法得到充分利用。针对这些局限性,本文设计了基于Logistic回归-BP神经网络的权重调整算法,结合BP神经网络的高精度及Logistic回归的稳定性计算个人信用评分各特征变量的权重,对案例检索进行优化;设计基于距离的投票算法计算各相似案例的权重,对案例修正进行优化。实证实验证明基于优化CBR的个人信用评分模型精确性和解释性均有所提高,错分率降低,能够输出各指标的重要性,有效的利用已有数据信息,更加适用于个人信用评分。

摘要：信用评分模型对于金融机构是非常重要的授信决策工具。文章提出了一个包含相同样本类离散度的模糊二范数二次曲面支持向量机模型来做信用评分研究。这个模型通过引入T检验特征加权设计了新的隶属度函数来计算训练点的模糊隶属度。在实证研究中,通过德国和澳大利亚的信贷数据的测验,相对含有高斯核的支持向量机模型、含有高斯核或者二次核的加权二范数支持向量机模型和二次曲面支持向量机模型这些目前先进的信用评分模型,模糊二范数二次曲面支持向量机模型能达到更准确的信用评分预测。

摘要：本文通过收集的样本客户信用报告资料拟合了Logistic模型,并设计了客户基本分计算方法、客户平时信用表现计分标准、客户最终得分计算方法、客户信用等级评判标准等。本文设计的个人信用评分体系既利用了客户基本信息判断其成为好客户的概率(向前预测),又充分考虑了其以往信用表现(历史信息),在评价客户信用状况时做到了前期工作客观公正。

摘要：目前,信用评分技术的出现,使商业银行找到一种有效评价、防范小企业风险和控制贷款管理成本的信贷技术。本文试图设计研究符合我国国情的小企业信用评分系统,对于更好地实现小企业信贷业务的高效信贷审批、科学风险定价和稳健的风险管理具有一定的现实意义。

摘要：近年来,中国的信用卡业务飞速发展,为银行带来了丰厚的利润。但招揽信用卡用户的激烈竞争导致银行不断放宽对于信用卡申请者的要求,疏忽了风险的管理和控制。能否掌握信用卡客户的业务规律,并能设计相应对策以管理控制风险,是信用卡业务成败与否的关键。据此,针对银行信用卡客户,收集并处理他们的信息,利用决策树算法建立个人信用评分模型,并结合社会实际情况对模型做出调整建议。

摘要：现代化征信体系下,作为传统信用信息有益补充的新型生产要素,替代数据在征信支持普惠金融发展方面取得了显著成效,但准确认定并妥善治理替代数据的问题亟待解决。通过分析美国替代数据对信用评分制度的修正路径,对我国替代数据发展提出加强顶层设计、注重隐私保护、明确采集原则和方式、形成多方共治格局等建议。

摘要：构建并优化小微企业信用评估技术已经成为商业银行开展小微业务必然选择。基于小微企业内在特征,设计以小微企业现金流信息为违约触发机制的小微企业信用评估指标体系,构建最小二乘支持向量机模型(LSSVM),运用某国有控股银行的小微企业贷款微观数据证实该模型能够相对提高预测精确度和稳定性。应用LSSVM构建的小微企业信用评估指标体系以及评估模型有助于提升银行对小微企业的了解程度和小微业务风险管理能力,减轻信息不对称,在一定程度能够化解供给型信贷配给导致的小微企业融资难问题。

摘要：小额信贷作为微型金融中国化的产物,在金融系统中扮演着越来越重要的角色。本文借鉴国内银行贷款业务的信用评分方法,针对常州市场小额信贷的实际开展情况和市场特征,选取一系列模型指标,构建指标体系,利用层次分析法确定指标体系中各个指标的权重。在设计出信用评分模型后,结合实际案例,对评分模型的实际应用进行实际分析,最后得出相关结论。

摘要：本文针对传统基于K匿名信息保护机制中用户信任问题,提出了一种基于信任评估模型的远程传输中的数字档案信息资源保护方案。通过量化的信用指标构建匿名区,结合变异系数构建了信任评估模型并获得信用评分。根据信用评分生成了数字信用证书,在请求传输端与接收端间建立了身份验证机制并对云平台设计优化。通过安全性分析和仿真对比可知,本文方案具有通信开销低、构造时延小、成功率高等特点,相比常见的两种数字档案信息资源保护机制,此方案对信息保护效果更好。