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第卷第期合肥工业大学学报自然科学版..
卑月.
基于知识的银行贷款分类系统
朱明, 杨保安
东华大学计算机系,上海
摘要文章主要探讨了基于知识的专家系统在银行贷款分类方面的应用银行信贷人员藉此可以决定在何种情况
、相互补充为贷款分类结果提供充分和盛要
、数据库、推理机、解释器厦知识获取十组成部分.
关■调,基于知识幕统专家系统经济管理决策;企业信用评
中田分类号。. 文献标诅码: 文章编号·
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引言
商业银行具有与生俱来的风险。商业银行要在风险中生存发展,必须稳健经营。而稳健经营的前提,
是不仅要化解已经发生的风险,而且还要及时识别和弥补那些确实存在但尚未实现的风险,即内在风
险”。各国金融危机的教训,尤其是东南亚金融危机的教训表明,科学合理的贷款分类方法,是银行稳健
经营不可缺少的前提条件。为此,银行信贷分析和管理人员用丰富的统计资料、采用比例动态的分析方
啦藕日期。——
基叠理且国豪自拣科学基金资助项目
,东华大学讲师
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合肥业大学学报自然科学版第卷
、经济大气候开始,逐层次进到中观的行业兴衰情况,进而深入到微观的企业经营、
获利状况和前景,
的分类。;在深化改革过
程中,新法规、新措施将不断出台,固此在当前的经营、财务状况的基础上,对影响借款人还款能力的各
,有助于增强定量分析
预测的可靠性,对借款人的还款能力作出更加全面、客观的预测和动态的评估。
自从提出基于知识专家系统的用词以来,基于知识系统受到了高度的重视。基于知识系统是
、推理机、工作
空间、用户接口和知识获取机构等部分组成。它具有一般数据处理程序所不具备的优点,如可以处理符
号知识,利用启发式知识降低搜索复杂性和提供良好的解释和吸收新知识的能力。它已成为人工智能发
展的一个重要趋势和人工智能研究方面新的热点。随着“三金工程”盒桥、盒卡、盒关工程的深入,银行
领域采用计算机系统的比例和发展速度远高于其它行业,同时,人们也期待着这种新的技术能成为一种
更广泛使用的模式,并将它应用到银行领域中去。
贷款风险分类中的非财务因素分析
在贷款风险分类中,引入“非财务固素这一概念,是为了更加全面、动态地分析影响贷款的风险程
、。非财务因素包括借款人
的行业风险因素、经营风险因素、管理风险因素、自然社会固素以及借款人的还款意愿、银行的信贷管理
等因素。、经营因素、管理因素和