Spark平台下基于LightGBM的网络贷款风险预测研究
这是一篇关于网络贷款,风险预测,过采样方法,麻雀搜索算法,LightGBM的论文, 主要内容为网络贷款不仅能满足居民和企业的多样化贷款需求,还能促进社会经济的发展和金融的普惠性。然而,网络贷款存在的大量违约风险问题给贷款平台和借贷人带来了巨大的损失和困扰。随着用户贷款信息的海量增加,如何有效且快速地预测用户违约风险和评估用户信用等级,是当前网络贷款领域面临的一个重要而紧迫的问题。为了解决上述问题,本学位论文利用大数据技术和机器学习技术,构建Spark平台下基于Light GBM的网络贷款风险预测系统,为网络贷款平台提供一个高效、准确、稳定的用户风险评估和信用评分工具。论文的主要贡献和创新点如下:(1)针对网贷数据的标签不平衡特点,提出了一种改进的过采样算法。将样本密度的概念引入到Borderline SMOTE算法,改进了合成新样本的方法,利用K近邻算法筛选合成的少数类样本,进一步优化数据集。在Spark平台下设计了网贷数据的过采样方法,并使用基于混合溢出树的近似K近邻算法实现了过采样算法的并行化。(2)利用麻雀搜索算法优化LightGBM模型超参数,设计了适应度函数和离散策略。在Spark平台下,分析了Light GBM模型的三种并行方式,设计了集群上模型参数搜索的流程,并根据模型的违约预测结果建立了信用评分转换方法。(3)构建了网络贷款风险预测原型系统,该系统采用浏览器、服务器、分布式系统和分布式存储的四层结构,兼顾可维护性、安全性和稳定性,完成信息管理、风险预测、数据管理、模型管理、集群管理五大功能,并使用Flask服务器框架进行了实现。本学位论文通过多个实验验证了提出方法的有效性和创新性。实验结果表明,改进的过采样算法多数情况下在AUC值和KS统计量上具有优势;麻雀搜索算法优化的Light GBM模型在Lending Club数据集上预测性能高于随机森林等机器学习模型,AUC值达到0.935,KS统计量达到0.740;Spark平台能一定程度上加速算法,减少运行时间;信用评分转换方法符合网贷信用评分的要求,能够区分不同信用等级的用户。
商业银行网络贷款业务风险管理研究——以XX银行XX分行为例
这是一篇关于网络贷款,商业银行,风险管理的论文, 主要内容为2015年以来,随着互联网和大数据技术的发展,网络贷款已成为金融行业竞争最激烈的市场之一。各类电商融资平台、P2P网贷平台以及互联网银行纷纷涌现,对网络贷款业务的推行做出很大的贡献,与此同时也对传统商业银行的信贷业务带来了一定程度的冲击。面对严峻的经营形势,各大商业银行开始研发推出网络信贷产品进行应对,贷款的申请、调查、审批与发放都能够在互联网上完成,业务办理更加便捷、高效。从线下到线上,商业银行信贷业务的网络化已然成为一种趋势。相较于传统的线下贷款模式,商业银行网络贷款借助大数据技术和建立的智能化模型,充分实现贷款的自动化调查与审批,放款手续也更为简单,大大缩短了业务流程和办理时限。目前对于商业银行而言,虽然传统的信贷业务仍然占其全部业务的较大比重,但作为其原有信贷产品有益补充的网络贷款业务也正在快速发展中。伴随着商业银行网络贷款业务的蓬勃发展,与之相关的各类风险也在不断显现,建立与该项业务发展相适应的风险管理体系也就成为了当务之急。尤其是在银行业信贷领域风险日渐突出的今天,如何既能扩大网络贷款的业务规模,又能对其可能的风险进行有效管理,对商业银行网络贷款业务的可持续发展有着重大的现实意义。结合相关理论和实践,本文从商业银行网络贷款的定义入手,通过与银行传统信贷业务、P2P网贷平台以及小额贷款公司分别进行对比,剖析了商业银行网络贷款业务的特点,并在对商业银行传统信贷业务以及主流的较为成熟的网络贷款平台相关风险管理内容进行梳理、归纳的基础上,对商业银行网络贷款业务风险管理进行了较为系统的研究。本文主要研究商业银行网络贷款业务的风险管理,考虑到资料的获取和时间、能力等制约因素以及业务特点,选取了XX银行XX分行网络贷款业务作为研究对象。XX银行XX分行是四大国有商业银行之一的XX银行辖属的一级分行,目前是该省机构分布最广的商业银行。其于2016年开始试点推广网络贷款业务,现已形成一定规模。本文结合国内商业银行信贷业务风险管理的主要内容以及主流的网贷平台风险管理内容及特点,运用相关的风险识别、计量和控制基本理论,对XX银行XX分行目前网络贷款的分层管理模式、业务经营情况、自身特点以及潜在的风险状况进行了讨论,分析总结出其面临的主要风险,包括:信用风险、操作风险、利率风险、声誉风险、监管风险以及法律风险等。本文基于对XX银行XX分行网络贷款业务六大风险和产生原因的阐述分析,进而提出完善银行内部控制体系、规范制度流程、优化业务管理系统以及加强基础保障等一系列风险管理策略,着力提高XX银行XX分行网络贷款业务的整体管理水平,同时也为其他同类型商业银行经营网络贷款业务提供一定参考和借鉴。
商业银行网络贷款业务风险管理研究——以XX银行XX分行为例
这是一篇关于网络贷款,商业银行,风险管理的论文, 主要内容为2015年以来,随着互联网和大数据技术的发展,网络贷款已成为金融行业竞争最激烈的市场之一。各类电商融资平台、P2P网贷平台以及互联网银行纷纷涌现,对网络贷款业务的推行做出很大的贡献,与此同时也对传统商业银行的信贷业务带来了一定程度的冲击。面对严峻的经营形势,各大商业银行开始研发推出网络信贷产品进行应对,贷款的申请、调查、审批与发放都能够在互联网上完成,业务办理更加便捷、高效。从线下到线上,商业银行信贷业务的网络化已然成为一种趋势。相较于传统的线下贷款模式,商业银行网络贷款借助大数据技术和建立的智能化模型,充分实现贷款的自动化调查与审批,放款手续也更为简单,大大缩短了业务流程和办理时限。目前对于商业银行而言,虽然传统的信贷业务仍然占其全部业务的较大比重,但作为其原有信贷产品有益补充的网络贷款业务也正在快速发展中。伴随着商业银行网络贷款业务的蓬勃发展,与之相关的各类风险也在不断显现,建立与该项业务发展相适应的风险管理体系也就成为了当务之急。尤其是在银行业信贷领域风险日渐突出的今天,如何既能扩大网络贷款的业务规模,又能对其可能的风险进行有效管理,对商业银行网络贷款业务的可持续发展有着重大的现实意义。结合相关理论和实践,本文从商业银行网络贷款的定义入手,通过与银行传统信贷业务、P2P网贷平台以及小额贷款公司分别进行对比,剖析了商业银行网络贷款业务的特点,并在对商业银行传统信贷业务以及主流的较为成熟的网络贷款平台相关风险管理内容进行梳理、归纳的基础上,对商业银行网络贷款业务风险管理进行了较为系统的研究。本文主要研究商业银行网络贷款业务的风险管理,考虑到资料的获取和时间、能力等制约因素以及业务特点,选取了XX银行XX分行网络贷款业务作为研究对象。XX银行XX分行是四大国有商业银行之一的XX银行辖属的一级分行,目前是该省机构分布最广的商业银行。其于2016年开始试点推广网络贷款业务,现已形成一定规模。本文结合国内商业银行信贷业务风险管理的主要内容以及主流的网贷平台风险管理内容及特点,运用相关的风险识别、计量和控制基本理论,对XX银行XX分行目前网络贷款的分层管理模式、业务经营情况、自身特点以及潜在的风险状况进行了讨论,分析总结出其面临的主要风险,包括:信用风险、操作风险、利率风险、声誉风险、监管风险以及法律风险等。本文基于对XX银行XX分行网络贷款业务六大风险和产生原因的阐述分析,进而提出完善银行内部控制体系、规范制度流程、优化业务管理系统以及加强基础保障等一系列风险管理策略,着力提高XX银行XX分行网络贷款业务的整体管理水平,同时也为其他同类型商业银行经营网络贷款业务提供一定参考和借鉴。
Spark平台下基于LightGBM的网络贷款风险预测研究
这是一篇关于网络贷款,风险预测,过采样方法,麻雀搜索算法,LightGBM的论文, 主要内容为网络贷款不仅能满足居民和企业的多样化贷款需求,还能促进社会经济的发展和金融的普惠性。然而,网络贷款存在的大量违约风险问题给贷款平台和借贷人带来了巨大的损失和困扰。随着用户贷款信息的海量增加,如何有效且快速地预测用户违约风险和评估用户信用等级,是当前网络贷款领域面临的一个重要而紧迫的问题。为了解决上述问题,本学位论文利用大数据技术和机器学习技术,构建Spark平台下基于Light GBM的网络贷款风险预测系统,为网络贷款平台提供一个高效、准确、稳定的用户风险评估和信用评分工具。论文的主要贡献和创新点如下:(1)针对网贷数据的标签不平衡特点,提出了一种改进的过采样算法。将样本密度的概念引入到Borderline SMOTE算法,改进了合成新样本的方法,利用K近邻算法筛选合成的少数类样本,进一步优化数据集。在Spark平台下设计了网贷数据的过采样方法,并使用基于混合溢出树的近似K近邻算法实现了过采样算法的并行化。(2)利用麻雀搜索算法优化LightGBM模型超参数,设计了适应度函数和离散策略。在Spark平台下,分析了Light GBM模型的三种并行方式,设计了集群上模型参数搜索的流程,并根据模型的违约预测结果建立了信用评分转换方法。(3)构建了网络贷款风险预测原型系统,该系统采用浏览器、服务器、分布式系统和分布式存储的四层结构,兼顾可维护性、安全性和稳定性,完成信息管理、风险预测、数据管理、模型管理、集群管理五大功能,并使用Flask服务器框架进行了实现。本学位论文通过多个实验验证了提出方法的有效性和创新性。实验结果表明,改进的过采样算法多数情况下在AUC值和KS统计量上具有优势;麻雀搜索算法优化的Light GBM模型在Lending Club数据集上预测性能高于随机森林等机器学习模型,AUC值达到0.935,KS统计量达到0.740;Spark平台能一定程度上加速算法,减少运行时间;信用评分转换方法符合网贷信用评分的要求,能够区分不同信用等级的用户。
商业银行网络贷款系统的设计与实现
这是一篇关于商业银行,网络贷款,B/S架构,数据库的论文, 主要内容为随着当前全球经济一体化进程的不断加快和金融市场竞争的日益加剧,我国商业银行正面临着在发展经营规模和相关信贷业务种类前所未有的严峻挑战和发展机遇。银行的存在基础是经济效益。优秀的经济效益影响大部分需要借助相关的银行信贷手段来实现。银行的信贷相关业务的日常运营与管理,和负责银行信贷的管理系统关系日益明显并密切相关。信贷管理水平的高低水平对银行最终的经济效益好坏有着决定性的影响作用。银行信贷业务在近年来的不断丰富导致国内相关监管要求随之变得日益严格,而过去建立在C/S架构上的传统银行信贷管理系统面临着诸多潜在不安因素,无法满足发展的需求。例如,不同的数据库架构设计,不同的软硬件平台开发,系统的整体效率偏低,数据间的互相操作与同步性困难,并且其系统可维护性较低。在基于对Struts框架,Hibernate技术,J2EE技术平台,HACMP技术的研究基础上,本文对实际的网络贷款进行了充分调研,在审批流程,贷款申请方面对相关信贷业务流程进行尽可能地优化。基于充分分析现阶段的软件平台架构的研究和查阅相关资料的基础啊上,本文采用轻量级稳定且使用的开源组件构架Struts,Hibernate和Websphere等。结合J2EE体系结构在实际中的应用情况与系统实现的技术路线,本文设计了网络贷款系统的软件体系结构与相关系统的功能模块组成。本文设计的系统采用B/S三层架构,以运用面向对象的方法和数据库集中策略重新设计相关信贷业务流程,从而优化商业银行的信贷管理系统,加强信贷管理手段,使网络贷款系统成为先进的以维护的易于管理人员操作的管理平台。
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