6个研究背景和意义示例,教你写计算机信贷论文

今天分享的是关于信贷的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到信贷等主题,本文能够帮助到你

互联网租房信贷手机客户端的设计与实现

这是一篇关于租房,信贷,征信,评估,手机客户端的论文, 主要内容为随着互联网的高速扩张以及金融市场的蓬勃发展,越来越多的用户想通过个人征信进行贷款,以便缓解短期的消费资金压力。结合愈发庞大的房租信贷需求,以及用户良好的市场认知,本文提出了使用智能手机APP来申请办理短期小额信用贷款,以应对个人房屋租赁中出现的年付和季付金融压力的解决方案。用户只需要在手机上下载APP,打开按照步骤填写一些简单的个人基础信息,例如:身份证号,银行信用卡信息,手机信息等,就可以迅速完成小额房租借贷,实现用户季付/年付房租。通过手机客户端简洁的业务流程和友好的APP界面设计,让用户足不出户,任何时间,地点都可以在手机上10分钟内完成小额借贷业务,并通过手机的种种特性(短信,推送消息等手段)提醒用户定时还款,提高了用户的业务使用体验。除去金融业务所需要的征信材料和资质,用户还可以通过手机提交更多的信息,用来增强个人信誉的可信度,如邮箱,任职职位,电商订单数据等。根据这些信息搜索用户在互联网上的行为,服务端通过强大的信贷评估体系进行智能的分析和判断,用来增强用户征信的准确性和可靠性。通过详细的市场调研和分析,为了能够更好的覆盖全网用户,房租信贷手机客户端需要苹果IOS平台和谷歌Android平台这两个平台进行开发。鉴于整个系统是涉及到金融信贷方面的业务,后台业务系统需要对接到银行征信系统,公安个人信息查询系统等大型系统,同时需要在互联网上抓取个人用户信息做智能评估,经过分析和讨论确认服务器应采用JAVA语言进行开发。本文针对房租信贷手机客户端的设计和实现做了详细的说明,包括前期的需求收集和分析,业务的流程分析,系统整体的架构设计以及客户端产品的原型设计/界面设计和客户端管理后台功能设计和界面设计,并且根据项目的实际情况提出了实现整个系统所需的软硬件各项指标和需求。

商业银行信贷业务中的预警系统研究

这是一篇关于信贷,预警,面向对象,架构的论文, 主要内容为商业银行是有经营风险的企业,如何准确地识别和度量经营风险,实现经营风险的优化管理是商业银行得以生存和发展的关键。在银行风险管理中,核心是信贷的风险管理。所以建立商业银行信用风险预警机制是防范银行信用风险,避免发生银行信用危机爆发的重要措施。银行信贷预警系统就是提供了进一步规范银行信贷的业务流程,提高信贷业务质量水平,增强银行的风险控制能力、最大限度地减少贷款风险的功能。本文采用传统的瀑布模型为软件开发方法,以统一建模语言(UML)为分析设计描述语言,对信贷预警系统进行需求获取、需求分析和系统设计;以Windows XP为系统平台,Eclipse为开发平台, Tomcat 5.0为web应用服务器,利用JSP、Servlet和Javabean编程技术,实现了银行现有信贷预警系统的开发。本文解决的关键问题有以下几个方面: 第一,开发计划是整个软件开发的指导,计划制定是否切合实际,对于开发质量有着重大的影响。信贷预警系统开发计划的制定是在细致估算的基础上进行的,同时在开发估算的过程中,采用了标准构件估算方法和专家评定估算方法结合的方式。第二,目前对于面向对象的分析和设计的方法论以及UML的使用在软件工程界还没有形成公认的标准。本文通过面向对象的分析设计的方法以及UML的实际应用,对面向对象的分析和设计进行研究,对面向对象的分析和设计方法论以及UML的使用进行一些探索。本人所开发的系统实现了信贷业务管理、统计分析、监测和信息处理等功能,为各层次的经营管理提供全面的信息及监控工具,使得银行本身的信贷检查、审计有了明显的改观,为今后的信贷业务的决策分析系统和信贷业务的知识库的建立打下了基础,对业务的良性、快速的发展起到了很好的推动和促进作用。

信贷管理系统中风险的研究分析及预警的实现

这是一篇关于信贷,预警,面向对象,架构的论文, 主要内容为市场经济的发展和金融改革的进行，银行所处的环境已经大大改变，经济的全球化带给银行的行业间的竞争逐步激烈，在银行业务范围也在不断扩同时，银行所面临的风险也大大增加。其中银行在信贷业务中出现的风险往往会给银行带来严重的损失。如何降低风险，使损失降到最低是各大银行一直在追求的目标。在银行风险管理中，核心是信贷的风险管理。银行信贷预警系统就是提供了进一步规范银行信贷的业务流程，提高信贷业务质量水平，增强银行的风险控制能力、最大限度的减少贷款风险的功能。本文采用传统的瀑布模型为软件开发方法，以统一建模语言(UML)为分析设计描述语言，对信贷预警系统进行需求获取、需求分析和系统设计；以Windows2000为系统平台，使用WAS作为系统容器，采用JAVA语言，利用JDBC、JSP，Bean等编程技术，实现了与银行现有信贷业务处理系统的集成，信贷业务自动监控，信贷业务定制查询监控等一系列功能。本文分析了银行信贷系统的国内外的发展现状，简要阐述了系统实现需要解决的主要问题；对系统整体进行了概要描述；对需求分析和设计的方法进行了细致阐述，对系统实现过程中的关键问题给出了具体的实现技术和实现方法。本文解决的关键问题有以下几方面：第一，开发计划是整个软件开发的指导，计划制定是否切合实际，对于开发质量有着很大的影响。信贷预警系统开发计划的制定是在细致估算的基础上进行的，同时在开发估算的过程中，采用了标准构件估算方法和专家评定估算方法结合的方式。第二，目前对于面向对象的分析和设计的方法论以及UML的使用在软件工程界还没有形成公认的标准。本文通过对面向对象的分析设计的方法以及UML的实际应用，对面向对象的分析和设计进行研究，对面向对象的分析和设计方法论以及UML的使用进行一些有益的探索。本系统的上线运行，实现了信贷业务管理、统计分析、监测、控制和信息存储、汇总、收集、提供等功能，为各层次的经营管理提供全面的信息及监控、决策工具，银行的领导可以根据自身的需要及时的得到有关信贷业务数据和分析

商业银行信贷业务中的预警系统研究

基于知识图谱的商业银行对公信贷风险识别研究

这是一篇关于银行,信贷,知识图谱,图卷积神经网络的论文, 主要内容为2020年上半年,地方银保监局和银保监局针对银行的违规违法行为共开具了1297张罚单,其中由于贷款投放及贷款管理问题,对113家农商行开具罚单。罚单信息集中在违规发放及贷款“三查”不严上,其中有多例关联方贷款授信超标问题。当前我国商业银行的信用风险存在最主要的问题之一就是关联企业上过度授信的问题,由于忽视了企业之间的关联关系,放贷时存在过度授信,贷后管理也不能及时识别存在的关联风险,信贷风险不断放大。在风险评估技术方面,我国商业银行目前多数已经建立了客户评级系统,使用贷款五级分类体系,但在统计分析的实际应用中仍处于初级阶段。目前我国商业银行的对公信贷系统、客户评级系统多使用Oracle、DB2等关系型数据库。关系型数据库不能有效展示与分析数据间的关联关系,而信贷数据又恰恰是有着很多关联关系,如担保联保关系、公司持股关系,这些数据当前都存在于关系型数据库中,但是这些关联关系数据并没有被加以利用,用来识别关联风险。另外,银行目前现有的数据分析类系统、报表类系统也不能有效地利用、分析这些关联关系。为了解决上述情况,本文以一家中小银行为实例,提出建立信贷知识图谱网络,利用图数据的可视化帮助商业银行人工识别信贷风险,再建立图卷积神经网络模型自动识别不良贷款。首先采用自顶向下的模式,结合商业银行源系统数据情况,完成知识图谱建模,实体包括个人和企业,每个企业节点包含18个属性,节点之间的关系包括企业与企业、企业与个人两类,共11种关系。然后进行知识抽取,融合和加工,最终得到包含71253个节点,96936个关系的知识图谱网络。再将其导入Neo4j数据库中后,从不良贷款企业0层、1层、扩展关系和特定关系图共四个角度对图数据进行可视化分析,帮助商业银行人工识别违约风险,发现问题节点,提升了人工识别信贷风险的分析效率。最后建立图卷积神经网络模型,自动识别分类不良贷款。使用不同的算法进行实验比较,结果表明使用了Cheb Net一阶近似的GCN-1st Cheb模型在计算效率、准确率和召回率上都优于Deep Walk模型、传统GCN模型和两层MLP模型,准确率达到83.33%,召回率达到41.67%,证明了该模型可以有效提升银行信贷投放和贷后管理的风险评估技术。