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关于安全:银行业信贷不良率上升我们能从哪些技术角度发力

jiezi

背景

近日，银保监会布了往年 1 季度银行业数据显示，不良率较年初回升 0.24 个百分点。信用卡贷款有所降落，不良率有所回升。银保监示意将会将进一步增强监管引领，继续推动银行业不良贷款处理工作，持续加大不良贷款处理力度。

对于技术人员来说，咱们能够从哪些角度来升高信贷不良率呢？周二，适宜思考技术问题！

信贷不良率的技术因素

咱们首先来看看影响信贷不良率的技术因素：

1. 数据品质。 信贷决策的准确性和可靠性取决于所应用的数据品质。如果数据存在谬误、缺失、反复或不统一等问题，将会对决策后果产生负面影响。而因为很多金融机构的消费信贷业务展业工夫无限，未经验过残缺的经济周期的考验，积攒的数据维度也不够全面，用于建设现有风控策略和模型体系的历史数据覆盖面不够广、周期不够长，所以，不能精确应答突发事件的影响。

2. 特色工程： 因为特色工程波及到特征选择、特色变换、特色构建等技术，能够通过无效地捕捉借款人的相干信息和行为模式来改善模型的性能。

3. 模型抉择和优化： 不同的机器学习算法和模型具备不同的劣势和适用性。所以我咱们要依据数据的特点和业务需要，抉择适合的模型，并进行参数调优和模型优化，以进步模型的准确性和泛化能力。

4. 危险评估模型： 危险评估模型能够通过剖析借款人的个人信息、财务状况、历史信用记录等来预测借款人的守约概率。

5. 自动化决策零碎： 该零碎联合了数据分析、模型预测和决策引擎等技术，可能主动评估借款人的危险，提供疾速的决策后果，并缩小人为谬误和操作危险。

6. 实时监测和预警系统： 建设实时监测和预警系统能够帮忙银行及时发现和响应潜在的信贷风险。通过实时监测借款人的还款行为、信用评分等信息，联合预设的规定和模型，能够提前预警可能的守约危险，并采取相应的措施进行危险管控。

从技术角度来优化

1. 数据分析和建模： 利用大数据和机器学习技术，对历史数据进行深入分析和建模，以发现潜在的危险模式和预测不良危险。通过建设危险评分模型和预测模型，能够更精确地评估借款人的信用情况和还款能力。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 数据预处理，包含特征选择和数据荡涤等步骤
# ...

# 划分训练集和测试集
X = data.drop('bad', axis=1)  # 特色
y = data['bad']  # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

2. 自动化危险决策： 引入自动化危险决策零碎，将规定和模型利用于实时的贷款申请审批过程中。该零碎能够依据借款人的信息和危险评估后果，主动决定是否批准贷款、贷款额度和利率等。

咱们首先应用逻辑回归模型对训练数据进行训练。而后定义一个自动化危险决策函数 risk_decision，该函数承受一个借款人的数据作为输出，应用训练好的模型预测借款人的危险评分，并依据预测后果和设定的危险阈值做出危险决策。简略的代码看上面↓↓↓

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 数据预处理，包含特征选择和数据荡涤等步骤
# ...

# 划分训练集和测试集
X = data.drop('bad', axis=1)  # 特色
y = data['bad']  # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 定义自动化危险决策函数
def risk_decision(model, customer_data):
    # 预测借款人危险
    risk_score = model.predict_proba(customer_data)[:, 1]

    # 设置危险阈值
    risk_threshold = 0.5

    # 依据危险评分做决策
    if risk_score >= risk_threshold:
        return '回绝贷款'
    else:
        return '批准贷款'

# 模仿借款人数据
customer_data = [[35, 5000, 0.6, 2, 1]]

# 进行自动化危险决策
decision = risk_decision(model, customer_data)
print("危险决策：", decision)

3. 实时危险监测和预警： 建设实时的危险监测和预警系统，通过实时数据流解决和简单事件处理技术，对贷款和还款行为进行实时监控。一旦发现异常行为或危险信号，零碎能够立刻触发预警告诉和危险解决流程。

对于这块，咱们能够先定义一个函数 load_realtime_data（该函数用于加载实时数据流）。在每次循环中，通过数据源获取实时数据，并调用 process_realtime_data 函数对数据进行预处理和危险评估。在 process_realtime_data 函数中，利用训练好的模型对借款人数据进行预测，而后依据设定的危险阈值判断是否触发预警，如果触发预警，则调用 send_alert 函数发送预警告诉。

另外，咱们对 process_realtime_data 函数进行了一下扩大，退出了特定的业务逻辑解决。也就是，假如如果借款人的订单金额超过 1000，则触发预警告诉。

具体代码见上面↓↓↓

import pandas as pd
import time

# 加载实时数据流
def load_realtime_data():
    # 从数据源获取实时数据，例如数据库、音讯队列等
    # 这里简化为生成随机数据
    while True:
        customer_data = generate_customer_data()
        process_realtime_data(customer_data)
        time.sleep(1)  # 1 秒钟获取一次实时数据

# 实时数据处理
def process_realtime_data(customer_data):
    # 数据预处理，包含特征选择和数据荡涤等步骤
    processed_data = preprocess_data(customer_data)

    # 特定的业务逻辑解决
    if processed_data['order_amount'] > 1000:
        send_alert(processed_data)

# 发送预警告诉
def send_alert(processed_data):
    # 发送预警告诉，能够通过邮件、短信、音讯推送等形式
    # ...

# 模仿生成借款人实时数据
def generate_customer_data():
    # 生成借款人的数据，能够依据理论需要生成具体的特色数据
    # ...

# 数据预处理
def preprocess_data(customer_data):
    # 执行数据预处理步骤，例如特征选择、数据荡涤、特色转换等
    # ...

    return processed_data

# 加载模型
model = load_model()

# 启动实时危险监测和预警系统
load_realtime_data()

4. 反欺诈技术： 引入反欺诈技术，包含身份验证、设施指纹识别、行为剖析等，以辨认潜在的欺诈行为。通过检测异样的身份信息、设施应用状况和行为模式，能够升高欺诈危险。

在这部分，咱们能够采取 Isolation Forest。也就是，先加载数据集，并进行必要的数据预处理步骤。而后，创立一个 Isolation Forest 模型，并应用 fit 办法训练模型。接下来，应用模型的 decision_function 办法计算数据点的异样分数，应用 predict 办法预测数据点是否为欺诈。最初，将检测后果存储在 DataFrame 中并进行输入。↓↓↓

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 加载数据集
data = pd.read_csv('credit_data.csv')

# 数据预处理，包含特征选择和数据荡涤等步骤
# ...

# 创立异样检测模型
model = IsolationForest(contamination=0.05)

# 训练模型
model.fit(data)

# 进行欺诈检测
fraud_scores = model.decision_function(data)
fraud_predictions = model.predict(data)

# 输入检测后果
fraud_results = pd.DataFrame({'Score': fraud_scores, 'Prediction': fraud_predictions})
print(fraud_results)

5. 智能催收零碎： 利用自然语言解决、语音辨认和机器学习等技术，构建智能催收零碎。该零碎能够依据借款人的还款状况和沟通历史，主动发送催收揭示、制订催收策略，并依据借款人的回应进行智能化的跟进。

对于这个零碎，我不是很理解，所以网上找了些材料，参考联合代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载数据集
data = pd.read_csv('collection_data.csv')

# 数据预处理，包含特征选择和数据荡涤等步骤
# ...

# 划分训练集和测试集
X = data.drop('label', axis=1)  # 特色
y = data['label']  # 标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创立随机森林分类器
model = RandomForestClassifier()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输入分类报告
report = classification_report(y_test, y_pred)
print(report)

这里最初输入的报告会蕴含模型的精确度、召回率、F1 值等评估指标。

结语

不良贷款可能导致银行的资产品质降落，须要为不良贷款计提拨备，这毫无疑问将缩小银行的利润。因而银行须要踊跃应答不良贷款问题，增强风险管理和贷款审批程序，以保持良好的业务经营和金融稳定性。

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