本發(fā)明屬于金融科技，具體是一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、隨著金融行業(yè)的快速發(fā)展，貸款審批的需求日益增加，當前貸款審批流程多依賴于人工審核和簡單的評分模型，耗時耗力，效率低下且容易出錯，難以應對大規(guī)模的貸款申請?zhí)幚怼?/p>

2、隨著大數據和機器學習技術的發(fā)展，基于模型的自動審批系統(tǒng)逐漸成為主流。然而，現有系統(tǒng)在處理大規(guī)模、高維度數據時仍然存在計算效率低、模型泛化能力不足等問題。

3、具體的，現有方案還存在如下問題：

4、缺乏透明度和可解釋性：復雜的機器學習模型可能難以解釋，使得客戶和監(jiān)管機構難以理解貸款決策背后的邏輯。

5、算法偏見：如果數據存在偏見，算法也可能產生偏見，這可能導致對某些群體的不公平對待。

6、風險評估偏差：貸款審批算法可能過于保守或激進，導致優(yōu)質客戶被拒或不良貸款被審批。有時算法可能會過度依賴某些指標(如信用分數)，而忽略其他重要因素。

技術實現思路

1、鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)及方法。

2、為實現上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：

3、一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

4、用戶界面模塊，用于提供用戶界面；

5、梯度神經樹算法模型模塊，用于訓練貸款審批模型；

6、業(yè)務邏輯模塊，用于集成業(yè)務規(guī)則；

7、數據層模塊，用于收集數據，并對數據進行預處理；

8、服務層模塊，用于接收請求，并返回審批結果。

9、可選的，用戶界面模塊包括：

10、前端應用單元，用于提供貸款申請界面，包括填寫申請表、上傳文件和審批結果展示；

11、后臺管理單元，用于監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)、管理模型、更新系統(tǒng)和查看審批結果。

12、可選的，梯度神經樹算法模型模塊包括：

13、模型訓練單元，用于訓練貸款審批模型；

14、模型評估單元，用于評估貸款審批模型的性能；

15、超參數調優(yōu)單元，用于調整貸款審批模型的參數；

16、模型驗證單元，用于評估貸款審批模型的泛化能力；

17、模型部署單元，用于將訓練好的貸款審批模型部署到生產環(huán)境。

18、可選的，收集數據的渠道包括銀行內部數據庫、信用評估機構和公共記錄。

19、可選的，對數據進行預處理包括清洗數據、處理缺失值和進行特征工程。

20、可選的，服務層模塊包括：

21、將貸款審批模型封裝為restful?api或grpc服務,接收來自前端的請求,并返回審批結果；

22、使用負載均衡器分配請求；

23、引入容錯機制，設計故障恢復和冗余策略。

24、本發(fā)明還提供了一種基于梯度神經樹算法的貸款審批方法，該方法基于前述任一項所述的系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：

25、s1、填寫個人信息和資料；

26、s2、根據填寫的信息，基于梯度神經樹算法進行風險評估和信用評分；

27、s3、根據評估結果，向用戶推薦產品和服務。

28、綜上所述，由于采用了上述技術方案，本發(fā)明的有益效果是：

29、1.本發(fā)明大大提高了審批效率：通過自動化的審批流程，可以顯著減少人工審核的時間和工作量，實現快速響應，提高客戶體驗；利用梯度神經樹模型，可以更準確地評估借款人的信用風險，減少人為因素的干擾，提高審批的準確性；通過分析大量歷史數據，梯度神經樹算法能夠識別出更多的風險因素，幫助銀行更好地管理風險，降低壞賬率，大大降低了信貸風險。

30、2.本發(fā)明采用梯度神經樹算法訓練模型，利用其高效的數據處理能力和自動特征選擇，不僅最小化了模型訓練時間，而且大大提高了預測精度；而且機器學習模型可以不斷學習和適應新的數據，隨著市場和客戶行為的變化，模型可以調整更新，保持審批策略的時效性。

31、3.本發(fā)明通過引入梯度神經樹算法，提高了模型的透明度與可解釋性，確保算法的均衡公平，避免了算法偏見，降低了風險評估的偏差，算法基于數據驅動的決策，減少了人為偏見和主觀判斷，使得貸款審批更加客觀和公正。

技術特征：

1.一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

2.如權利要求1所述的一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)，其特征在于，用戶界面模塊包括：

3.如權利要求1所述的一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)，其特征在于，梯度神經樹算法模型模塊包括：

4.如權利要求1所述的一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)，其特征在于，收集數據的渠道包括銀行內部數據庫、信用評估機構和公共記錄。

5.如權利要求1所述的一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)，其特征在于，對數據進行預處理包括清洗數據、處理缺失值和進行特征工程。

6.如權利要求1所述的一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)，其特征在于，服務層模塊包括：

7.一種基于梯度神經樹算法的貸款審批方法，該方法基于權利要求1-6任一項所述的一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

技術總結
本發(fā)明公開了一種基于梯度神經樹算法的貸款審批系統(tǒng)及方法，所示系統(tǒng)包括：用戶界面模塊，用于提供用戶界面；梯度神經樹算法模型模塊，用于訓練貸款審批模型；業(yè)務邏輯模塊，用于集成業(yè)務規(guī)則；數據層模塊，用于收集數據，并對數據進行預處理；服務層模塊，用于接收請求，并返回審批結果。本發(fā)明采用梯度神經樹算法訓練模型，利用其高效的數據處理能力和自動特征選擇，大大提高了預測精度，從而準確地評估借款人的信用風險，減少人為因素的干擾，提高審批的準確性。

技術研發(fā)人員：郎凱
受保護的技術使用者：北銀金融科技有限責任公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/10