基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的互聯(lián)網(wǎng)金融個人信用評估模型研究.pdf

1、2015年是互聯(lián)網(wǎng)＋的元年，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)在這一年內(nèi)也得到了飛速的發(fā)展，大批的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)相繼問世，產(chǎn)生了各類“新型產(chǎn)品”、P2P公司、金融垂直搜索平臺，互聯(lián)網(wǎng)眾籌平臺、互聯(lián)網(wǎng)銀行等等。然而隨著傳統(tǒng)金融企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)逐步結合發(fā)展，人與人實際面對面交流的機會減少，一切的交易與評估往往只能建立在數(shù)據(jù)之上，這使得信用問題愈發(fā)嚴重。對于互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，在我國目前信用系統(tǒng)尚未建立起來之時，各大互聯(lián)網(wǎng)金融機構如何對信用風險進行把控成為了至關重要的

2、一環(huán)。信用評估由來已久，隨著歷史的推演不斷地發(fā)展，但是目前仍然沒有一個信用評估模型能對互聯(lián)網(wǎng)金融的信用進行有效評估，主要原因互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險有這自身獨有的特性，如虛擬性，數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)化，資源信息共享，逆向選擇風險巨大等。另一方面，隨著大數(shù)據(jù)的興起，神經(jīng)網(wǎng)絡技術不斷成熟，逐步成為了數(shù)據(jù)挖掘，計算機智能當中的重要一環(huán)。神經(jīng)網(wǎng)絡至70年代產(chǎn)生起，至今已經(jīng)衍生出了許多模型，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡，Hopfield網(wǎng)絡，SOM自組織網(wǎng)絡，