基于人工智能的企业信用风险评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于人工智能的企业信用风险评估方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、信用风险评估模型构建、超参数优化和企业信用风险评估。本发明专利技术涉及企业信用风险评估技术领域，具体是指基于人工智能的企业信用风险评估方法及系统，本发明专利技术通过数据采集得到信用评估原始数据；采用数据清洗、数据标注、数据编码、数据归一化和数据集分割的数据预处理方法；采用改进核极限学习机模型进行企业信用风险评估，利用双向门控循环结构高效地学习时序数据中的依赖关系，提高了评估的准确性和稳定性；采用了水鸟优化算法进行超参数优化，具备更高的计算效率和探索能力，能够在动态学习环境中实时优化超参数。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及企业信用风险评估，具体是指基于人工智能的企业信用风险评估方法及系统。

技术介绍

1、企业信用风险评估是对企业偿债能力和信用状况进行系统分析的过程，通常涉及财务指标分析、行业背景研究和管理层素质评估等多个方面，旨在识别、衡量和管理可能导致企业违约的风险。其能够帮助投资者、金融机构和其他利益相关者做出更明智的决策，从而降低潜在损失，提升资金运作效率，同时促进企业的可持续发展与信用环境的改善。

2、然而，传统的企业信用风险评估方法存在难以处理信用风险评估涉及到的大量非线性和时间序列数据，无法捕捉企业数据中的复杂模式，导致模型预测精度低的技术问题；传统的企业信用风险评估方法存在在进行模型超参数优化时，在大规模数据处理上效率低下，且泛化能力弱的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了基于人工智能的企业信用风险评估方法及系统，针对传统的企业信用风险评估方法存在难以处理信用风险评估涉及到的大量非线性和时间序列数据，无法捕捉企业数据中的复杂模式，导致模型预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于人工智能的企业信用风险评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用风险评估方法，其特征在于：在步骤S3中，所述信用风险评估模型构建，用于构建信用风险评估所需的模型，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用风险评估方法，其特征在于：在步骤S4中，所述超参数优化，用于优化模型的超参数，具体为采用水鸟优化算法对所述信用风险评估模型进行超参数优化，得到优化后的信用风险评估模型；

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用风险评估方法，其特征在于：在步骤S1中，所述数据采集，用于...

【技术特征摘要】

1.基于人工智能的企业信用风险评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用风险评估方法，其特征在于：在步骤s3中，所述信用风险评估模型构建，用于构建信用风险评估所需的模型，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用风险评估方法，其特征在于：在步骤s4中，所述超参数优化，用于优化模型的超参数，具体为采用水鸟优化算法对所述信用风险评估模型进行超参数优化，得到优化后的信用风险评估模型；

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用风险评估方法，其特征在于：在步骤s1中，所述数据采集，用于采集评估企业信用风险所需的原始数据，具体为通过数据采集，得到信用评估原始数据集；

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用风险评估方法，其特征在于：在步骤s2...

【专利技术属性】
技术研发人员：王澈，董思涵，王鑫洲，顾志劢，卢禹承，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：