【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其是涉及一种综合信贷系统的授信数据处理方法及系统。
技术介绍
1、传统的银行授信方法在面对大规模数据和复杂决策时存在局限性，因此引入机器学习技术成为一种创新的解决方案。机器学习是一种人工智能领域的技术，基于统计学和数据分析，通过构建和训练模型从数据中自动学习，并通过预测和决策来处理复杂的问题，通过使用机器学习算法如信息增益、l1正则化等，从海量的数据中自动选择和提取与授信决策相关的特征，将数据转化为可用于模型训练的有效输入，使用无监督学习算法如聚类分析、关联规则挖掘等，探索数据中的隐藏模式和群组结构，帮助银行发现潜在的风险因素和行为模式，传统的银行授信方法往往基于人工经验和规则，人工决策容易受主观因素影响，导致决策结果的不一致性和不确定性，无法有效处理大量复杂的数据和多维信息，难以发现隐藏在数据背后的关联和模式。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种综合信贷系统的授信数据处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种综合信贷系统的授信数据处理方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集并在云端整合处理，生成申请人信用云端数据；
4、步骤s2：基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理，生成银行信用风险评分数据；
5、步骤s3：对银行信用风险评分数据进行智能信用产品清单匹配处理，生成银行信用产品匹配清单数据
6、步骤s4：对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据；
7、步骤s5：对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据。
8、本专利技术提供了一种综合信贷系统的授信数据处理方法，对银行信息中心网络接口进行异构数据源采集处理，生成申请人多源信息集，异构数据收集能够获取来自不同系统和渠道的数据，申请人的信用云端数据具备多样化的信息来源，更全面地反映其信用状况，通过整合异构数据，可以建立不同数据之间的关联关系，揭示数据之间的潜在联系和相互影响，提供更准确的信用评估和预测能力，基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理，生成银行信用风险评分数据，通过云端数据的使用，实现对申请人信用状况的实时评估和反馈，银行可以立即获得最新的信用信息，及时作出准确的风险评估，深度学习风险评估能够自动处理大量的云端数据，减少了人工干预的需求，提高了风险评估的效率。银行可以快速地处理信用申请，并减少错误和漏洞的风险，对银行信用风险评分数据进行智能信用产品匹配，生成银行信用产品匹配清单数据，智能信用产品匹配能够根据借款人的信用风险评分数据，针对每位借款人的特定情况进行个性化匹配，确保每个借款人获得最适合其风险承受能力和还款能力的信用产品，提高产品的匹配度和适应性，通过智能信用产品匹配，银行能够最大化产品的效益。匹配清单数据能够准确确定借款人所需的信用额度、利率、还款期限等关键信息，实现最大程度的借贷利益和风险控制，智能信用产品匹配能降低信用风险，通过对信用风险评分数据进行分析，匹配清单数据能够准确评估借款人的风险水平，并据此推荐合适的信用产品，能降低违约风险、提高还款率，并最终降低银行的信用损失，对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据，通过元宇宙信用模拟处理，能够更准确地预测借款人的信用行为，避免误判和误导，提高预测结果的准确性，元宇宙信用模拟处理具备对历史和未来数据的建模能力，能够跨越时间和空间，提供跨时空的信用行为预测，帮助银行做出更具远见的决策，元宇宙信用模拟处理能够提供新颖的决策依据和数据洞察，帮助银行发现隐藏在数据背后的关联和模式，推动创新决策和业务发展，对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据，进行实时数据整合和解析，提高决策敏捷性和响应性，降低信息误差和决策偏差，优化后的参数能够更好地匹配当前的市场和风险状况。
9、在本说明书的一个实施例提供了一种综合信贷系统的授信数据处理系统，包括：
10、至少一个处理器；
11、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
12、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项所述的综合信贷系统的授信数据处理方法。
13、本专利技术提供一种综合信贷系统的授信数据处理系统，该系统能够实现本专利技术所述任意一种综合信贷系统的授信数据处理方法，获取银行信息中心网络接口，对银行信息中心网络接口进行异构数据收集云端整合处理，生成申请人信用云端数据，基于申请人信用云端数据进行深度学习风险评估处理和智能信用产品匹配，生成银行信用产品匹配清单数据，对银行信用产品匹配清单数据进行元宇宙信用模拟处理，生成银行信用行为预测报告数据，对银行信用行为预测报告数据进行动态信用决策优化处理，生成银行授信决策报告数据，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成综合信贷系统的授信数据处理方法。
14、本专利技术结合多学科多类型模型，提出一种综合信贷系统的授信数据处理方法，帮助银行发现授信过程中的潜在风险和行为模式，发现隐藏在数据背后的关联和模式，推动创新决策和业务发展，同时实现对申请人信用状况的实时评估和反馈，及时做出准确的风险评估，快速地处理信用申请，并减少错误和漏洞的风险。
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1.一种综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S23的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S235的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
8.根据权利要求7所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S44的具体步骤为：
9.根据权利要求1所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
10.一种综合信贷系统的授信数据处理系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤s23的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的综合信贷系统的授信数据处理方法，其特征在于，步骤s235的具体步骤为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴金彪，杨成林，汪晓东，龚潇雨，李涛，
申请(专利权)人：湖南三湘银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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