Modèle de formulaire d`enquête de crédit

La première étape du processus est illustrée à la figure 4. Grâce aux étapes de collecte de données, de nettoyage des données et d`analyse des variables, les données de portrait de l`utilisateur sont converties en données disponibles pour la modélisation de l`évaluation des risques de données volumineuses; Ensuite, l`efficacité de l`analyse univariée et des variables croisées est effectuée par Binning, puis une analyse multivariée est effectuée. Selon les principes de l`exhaustivité, de la faisabilité et de la mesurabilité, les variables adaptées à la modélisation sont sélectionnées et le modèle de suivi de crédit basé sur le réseau neuronal BP est introduit, comme le montre la figure 4. 4,3. construction d`une grande base de données sur la culture de l`information sur le crédit, établissant une solide base pour la propagande et l`éducation de la culture de l`information sur le crédit j`écris pour contester les renseignements suivants dans mon dossier. J`ai encerclé les éléments que je conteste sur la copie jointe du rapport que j`ai reçu. 5) normalisation et construction de services d`information sur le crédit; De nombreuses avenues sont offertes aux petites entreprises pour recueillir des renseignements sur les demandeurs de crédit. Dans le cas des clients d`affaires, la force de vente d`une petite entreprise peut souvent collecter des références commerciales et des États financiers de clients potentiels. La petite entreprise peut également contacter des avocats locaux pour en savoir plus sur les privilèges, les réclamations ou les actions pendantes contre le demandeur, et peut embaucher des comptables indépendants pour vérifier les informations financières. Une analyse des dettes, des actifs et des investissements d`une entreprise peut fournir une image solide de sa solvabilité, en particulier lorsque les données sont comparées à un composite d`entreprises de taille similaire dans des industries similaires.

Il est important de noter que toutes les informations recueillies dans le processus d`approbation de crédit doivent être tenues strictement confidentielles. Quand, c`est-à-dire, le coût social total du crédit à l`aide des mégadonnées est supérieur au coût social total de l`information traditionnelle sur les crédits; et quand, le coût social total du crédit en utilisant le Big Data est inférieur au coût social total des informations de crédit traditionnelles. Une fois la formation du modèle terminée, MATLAB extraira automatiquement les règles du modèle. L`extraction de règle est d`extraire les règles de classification dans le modèle taillé, et la relation entre l`entrée et la sortie de la performance du modèle après l`élagage est encore plus compliquée. L`algorithme d`extraction de règle utilise tout d`abord une méthode de clustering pour traiter discrètement la valeur d`activation de la couche masquée. Lorsqu`une certaine précision du modèle est assurée, la valeur d`entrée et la valeur d`activation de la couche masquée sont discrétisées, et le nombre de valeurs discrètes peut être géré de manière commode. Deuxièmement, énumérer les valeurs d`activation de la discrétisation, calculer la sortie du modèle et générer des règles complètes à partir de la valeur d`activation de la couche masquée vers la sortie. Troisièmement, pour chaque valeur d`activation de couche masquée qui apparaît dans les règles ci-dessus, l`énumération peut générer ces activations de couche masquée. Entrez la valeur et générez une règle complète de l`entrée à la sortie, comme illustré à la figure 7.

Prince, C.J. « l`extension du crédit à vos clients peut être une aubaine pour votre entreprise, mais seulement si vous le faites sagement. » Entrepreneur. Le 2004 avril. En tant que technologie de réseau d`information flambant neuf, la recherche et le développement de la technologie de rapport de crédit de grandes données, l`infrastructure de soutien est nécessaire. Par conséquent, le crédit de données de grande taille a trois coûts de crédit traditionnel, mais en même temps, il a également besoin d`une contribution technique, c`est-à-dire d`un coût technique [10].