一种综合信贷系统的授信数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，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。所述方法包括以下步骤：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，生成银行信用风险评分数据，对银行信用风险评分数据进行智能信用产品匹配和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；本发明专利技术基于预测报告的动态决策，提高决策透明度，申请人清楚了解决策过程，利用元宇宙模拟申请人未来信用行为，增加其未来行为预测能力。

【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本文档来自技高网...

【技术保护点】

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：<...

【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：