西北大學(xué)博士科研課題：機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法在預(yù)測信用卡違規(guī)風(fēng)險的應(yīng)用

Category: 培訓(xùn)課程, 科研項目培訓(xùn)
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Date: 2023年2月24日上午9:24

關(guān)于信用卡還款違約的預(yù)測的大量研究已經(jīng)廣泛應(yīng)用了數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術(shù)，從而能從金融數(shù)據(jù)庫中自動發(fā)現(xiàn)有價值的規(guī)律。在信用卡公司、保險公司的實際的風(fēng)險評估過程中，還款違約預(yù)測的能力被視為一項極其重要的任務(wù)，因為專家的決策預(yù)測了公司是否能夠從中獲益。

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西北大學(xué)博士科研課題

機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法在預(yù)測信用卡違規(guī)風(fēng)險的應(yīng)用

課題簡介

機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法在預(yù)測信用卡違規(guī)風(fēng)險的應(yīng)用

Machine Learning and Deep Learning Algorithms in Default of Credit Card Prediction

關(guān)于信用卡還款違約的預(yù)測的大量研究已經(jīng)廣泛應(yīng)用了數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術(shù)，從而能從金融數(shù)據(jù)庫中自動發(fā)現(xiàn)有價值的規(guī)律。

在信用卡公司、保險公司的實際的風(fēng)險評估過程中，還款違約預(yù)測的能力被視為一項極其重要的任務(wù)，因為專家的決策預(yù)測了公司是否能夠從中獲益。

近些年來廣泛應(yīng)用的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法 (machine learning, deep learning algorithms) 則能從海量數(shù)據(jù)中得出一般性的普遍規(guī)律，并基于此提前預(yù)測該公司是否存在破產(chǎn)的可能性。

世界上知名銀行的信用卡分部（如American Express, JP Morgan, Bank of America）都廣泛使用各種高級的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，取得了相當(dāng)好的收益。

本課題將通過深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測個人在將來還款時是否存在違約可能。研究者將掌握系統(tǒng)的使用數(shù)學(xué)工具和計算機編程工具的能力。