评估借款人的信用

在这一领域使用机器学习取得的发现不仅从实用和财务的角度来看都很有价值。从地质学的角度来看它们非常有趣。度和可靠性银行每天都会收到大量的贷款申请。当然从世纪下半叶开始借款人偿付能力评估过程的自动化已经存在很长一段时间了。随后信用卡开始在美国和其他国家积极推广。银行主要使用评分系统来评估借款人的信用度。



对象是向银行请求贷款的人。个人或法人实体将具有根据调查问卷以及其他银 电报号码数据 行渠道形成的不同特征。这些特征可以分为二元性别联系电话序数担任职务受教育程度定量贷款金额可从其他银行贷款年龄婚姻状况工资和其他收入来源等名义全名工作地点地址。机器学习使用信用记录已知的个人的数据。借款人分为不同类别。相对而言有好和坏之分。









当然银行只批准良好借款人类别。使用机器学习可以让您自动执行日常任务有效管理现有资源开发新方向并找到额外的收入来源并节省时间。积极实施机器学习是通过优化和自动化所有流程来定性转变业务运营的绝佳解决方案。使用数据处理和分析软件可以让公司更快地实现定量定性和财务目标。文章作者网站编辑评价这篇文章评分投票分享此文章。