農(nóng)村信用社貸款信用風(fēng)險評估系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著我國加入WTO，世界經(jīng)濟一體化進程的不斷加快，國內(nèi)各大銀行之間的競爭不斷激化，國內(nèi)銀行與國際各大銀行的競爭也發(fā)展到了白熱化階段。加強銀行的現(xiàn)代化管理，制定科學(xué)的決策，成為了各大銀行參與競爭的核心武器。而目前IT技術(shù)的發(fā)展日新月異，更多的銀行開始將目光轉(zhuǎn)投計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。通過計算機技術(shù)建立智能化的決策系統(tǒng)，快速有效的獲取潛在信息，深入分析銀行的信貸風(fēng)險，把銀行的貸款信用風(fēng)險降到最低，是銀行提高核心競爭力的核心手段。
　　

2、 本文研究的農(nóng)村信用社貸款風(fēng)險評估系統(tǒng)，遵循了《巴塞爾新資本協(xié)議》和《信貸風(fēng)險五級分類法》要求，采用了人工智能專家系統(tǒng)推理機的技術(shù)，根據(jù)農(nóng)村信用社貸款信用風(fēng)險評估的標(biāo)準(zhǔn)，基于Java平臺開發(fā)實現(xiàn)了適合我國農(nóng)村信用社特點的客戶貸款風(fēng)險評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)功能強大，能自動修正和更新數(shù)據(jù)庫、知識庫和信用模型庫。在系統(tǒng)底層通過推理機和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種推理技術(shù)(規(guī)則推理和案例推理)，通過對貸款企業(yè)或個人風(fēng)險評估模型中定性和定量指標(biāo)學(xué)習(xí)，最終系統(tǒng)自

3、動生成貸款客戶企業(yè)信用等級，這樣可以給銀行提供更多的風(fēng)險控制參考，降低貸款風(fēng)險。
　　 本文針對專家系統(tǒng)存在的弱點，深入研究了信用模型庫、知識庫、推理機機制，并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的農(nóng)戶信風(fēng)險評估模型，并在實際應(yīng)用中取得了較好的效果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，可以弱化了權(quán)重確定中的人為因素，提高了評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和權(quán)威性，從一定程度上提高了系統(tǒng)推理效率，同時也保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
　　 在研究的最后