本發(fā)明涉及信貸風險，尤其涉及一種基于人工智能的貸款風險評估方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、信貸風險技術領域涉及采用不同方法和模型來預測貸款違約的可能性及其財務后果。在該領域中，金融機構和其他借貸實體使用各種統(tǒng)計、機器學習和人工智能算法來評估借款人的信貸狀況，包括信用歷史、還款能力和經濟條件等因素，以幫助金融機構在批準貸款和定價貸款條件時做出更加明智的判斷，從而降低違約率和潛在的金融損失。

2、其中，貸款風險評估方法是一種用于評估借款人違約風險的系統(tǒng)性過程，該過程通過分析借款人的信用記錄、財務狀況、還款能力及其它相關因素來決定其信用等級，其主要用途是在貸款發(fā)放前評估潛在風險，以決定是否批準貸款以及確定合適的貸款條件和利率，該方法使金融機構能夠有效地控制和減輕因貸款違約引發(fā)的財務損失，從而提高整體的資產質量和利益相關者的信任度。

3、傳統(tǒng)方法在實時數據處理和動態(tài)風險預測方面表現不足，不能有效反映市場的即時變動，增加了誤判的風險，缺乏靈活的貸款產品匹配機制也是傳統(tǒng)方法的一大不足，傳統(tǒng)評估流程中，產品推薦未能充分考慮企業(yè)的需求和最新的財務狀況，導致資源配置效率不高，造成資金的閑置或過度負債，傳統(tǒng)方法在貸款結構優(yōu)化和風險級別動態(tài)調整方面的能力有限，限制了金融機構在策略調整和風險管理上的靈活性和主動性，導致對經濟變化的響應不及時，增加財務損失的風險。

技術實現思路

1、本發(fā)明的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的一種基于人工智能的貸款風險評估方法及系統(tǒng)。

2、為了實現上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：一種基于人工智能的貸款風險評估方法，包括以下步驟：

3、s1：收集企業(yè)歷史貸款記錄、財務報表、銀行流水和市場行為數據，對收集的數據進行整合，分析資金流動性和償債能力，并評估企業(yè)的財務狀況，生成財務健康指數；

4、s2：基于所述財務健康指數，執(zhí)行信用風險因子的提取，定量分析借貸行為與市場變化的關聯性，通過風險因子計算企業(yè)的違約概率，得到違約概率評分；

5、s3：基于所述違約概率評分，利用長短期記憶網絡和加權馬氏距離算法，識別匹配程度最優(yōu)的貸款產品，并分析產品條件與企業(yè)需求的對應關系，獲取產品匹配索引信息；

6、s4：基于所述產品匹配索引信息，采用決策樹算法和門控循環(huán)單元，進行信用等級與違約風險的關聯性分析，為每個信用級別定量化風險參數，得到風險級別分類結果；

7、s5：基于所述風險級別分類結果，對當前貸款結構進行評估，通過行業(yè)比較分析，識別潛在的融資缺口和優(yōu)化點，生成貸款結構優(yōu)化記錄；

8、s6：基于所述貸款結構優(yōu)化記錄，利用財務表現的歷史數據，進行動態(tài)風險評估，預測資產負債變化趨勢，得到貸款風險動態(tài)監(jiān)控結果。

9、本發(fā)明改進有，所述財務健康指數包括財務結構指標、償債能力指標、營運能力指標、盈利能力指標、發(fā)展能力指標，所述違約概率評分包括信用評分、財務狀況變化信息、市場行為分析結果，所述產品匹配索引信息包括貸款種類、保證措施、貸款期限、利率選項，所述風險級別分類結果包括違約風險評級、預期損失率、信用恢復潛力，所述貸款結構優(yōu)化記錄包括調整的貸款比例、風險分散策略、債務重組計劃，所述貸款風險動態(tài)監(jiān)控結果包括調整后的違約概率預測、市場波動響應、風險緩解措施更新結果。

10、本發(fā)明改進有，收集企業(yè)歷史貸款記錄、財務報表、銀行流水和市場行為數據，對收集的數據進行整合，分析資金流動性和償債能力，并評估企業(yè)的財務狀況，生成財務健康指數的步驟具體為：

11、s101：收集企業(yè)歷史貸款記錄、財務報表、銀行流水和市場行為數據，進行數據清洗，包括一致性檢查、移除重復項、糾正錯誤格式和填補缺失值，生成整合數據集；

12、s102：基于所述整合數據集，分析企業(yè)的現金流入和流出模式，評估月度和年度的資金流動波動，并確定資金流的穩(wěn)定性和償債能力，得到資金流動性評估結果；

13、s103：基于所述資金流動性評估結果，評估企業(yè)的財務健康狀態(tài)，采用行業(yè)標準化比率，計算關鍵財務比率，包括資產負債比和收益率，得到財務健康指數。

14、本發(fā)明改進有，基于所述財務健康指數，執(zhí)行信用風險因子的提取，定量分析借貸行為與市場變化的關聯性，通過風險因子計算企業(yè)的違約概率，得到違約概率評分的步驟具體為：

15、s201：基于所述財務健康指數，識別與企業(yè)違約概率關聯的風險因子，包括債務水平和資金流動波動，收集因子并構建風險分析框架，生成風險分析基礎結構；

16、s202：基于所述風險分析基礎結構，分析借貸行為與市場動態(tài)的關聯性，通過識別市場條件變化對借貸行為的影響，提取市場敏感性指標，得到市場影響評估結果；

17、s203：基于所述市場影響評估結果，采用權重分配方法整合風險因子和市場動態(tài)數據，計算企業(yè)在當前市場條件下的違約概率，得到違約概率評分。

18、本發(fā)明改進有，基于所述違約概率評分，利用長短期記憶網絡和加權馬氏距離算法，識別匹配程度最優(yōu)的貸款產品，并分析產品條件與企業(yè)需求的對應關系，獲取產品匹配索引信息的步驟具體為：

19、s301：基于所述違約概率評分，采用長短期記憶網絡，篩選財務指標，包括利潤率和現金流量，與現有貸款產品特征進行比對，識別貸款產品與企業(yè)財務狀況的匹配程度，生成產品匹配效率分析信息；

20、s302：基于所述產品匹配效率分析信息，利用加權馬氏距離算法，比較每種產品的貸款條件，包括還款期限和利率，與企業(yè)的資金需求和償還能力進行對比，評估匹配有效性，得到貸款適配度核查結果；

21、s303：基于所述貸款適配度核查結果，整合企業(yè)的財務穩(wěn)定性評分和成長潛力評估，列出每種推薦產品的適配度和潛在風險，生成產品匹配索引信息。

22、本發(fā)明改進有，所述加權馬氏距離算法，按照公式：

23、

24、計算貸款產品與企業(yè)財務需求之間的加權馬氏距離dwm,其中，x是目標企業(yè)財務需求向量，y為貸款產品特征向量，s是總體企業(yè)財務需求的協(xié)方差矩陣，w是權重矩陣。

25、本發(fā)明改進有，基于所述產品匹配索引信息，采用決策樹算法和門控循環(huán)單元，進行信用等級與違約風險的關聯性分析，為每個信用級別定量化風險參數，得到風險級別分類結果的步驟具體為：

26、s401：基于所述產品匹配索引信息，采用決策樹算法，搜集多個信用等級的企業(yè)歷史違約數據，分析數據的風險模式，識別對信用評級敏感的風險因子，生成信用風險因子集合；

27、s402：基于所述信用風險因子集合，應用門控循環(huán)單元，通過對比分析多個信用等級下的風險暴露度，為每個等級設定風險閾值，并根據閾值評估潛在信用變動，得到信用風險量化模型；

28、s403：基于所述信用風險量化模型，對企業(yè)進行風險等級劃分，等級包括低風險、中風險和高風險，并為每個層級指定匹配的貸款條件和利率，生成風險級別分類結果。

29、本發(fā)明改進有，基于所述風險級別分類結果，對當前貸款結構進行評估，通過行業(yè)比較分析，識別潛在的融資缺口和優(yōu)化點，生成貸款結構優(yōu)化記錄的步驟具體為：

30、s501：基于所述風險級別分類結果，對比企業(yè)多類貸款條件與風險等級的一致性，檢查貸款產品的覆蓋范圍和限制條件，標識過度風險集中的區(qū)域，生成貸款結構初步分析記錄；

31、s502：基于所述貸款結構初步分析記錄，使用行業(yè)平均數據作為基準，評估企業(yè)貸款結構與行業(yè)平均的偏離程度，確定融資缺口和結構不足，得到融資缺口及優(yōu)化方案；

32、s503：基于所述融資缺口及優(yōu)化方案，制定優(yōu)化措施，包括貸款條件調整、新貸款產品引入或既有產品條件修改，匹配企業(yè)的需求和風險承受能力，生成貸款結構優(yōu)化記錄。

33、本發(fā)明改進有，基于所述貸款結構優(yōu)化記錄，利用財務表現的歷史數據，進行動態(tài)風險評估，預測資產負債變化趨勢，得到貸款風險動態(tài)監(jiān)控結果的步驟具體為：

34、s601：基于所述貸款結構優(yōu)化記錄，收集企業(yè)的歷史財務數據和當前市場動態(tài)信息，分析數據對企業(yè)資產負債比和現金流的影響，識別財務表現的變化趨勢，生成市場與財務動態(tài)分析信息；

35、s602：基于所述市場與財務動態(tài)分析信息，評估資產負債預測模型的準確性，根據市場動態(tài)調整風險參數，優(yōu)化模型的響應能力，得到風險評估模型更新記錄；

36、s603：基于所述風險評估模型更新記錄，進行風險監(jiān)控，實時反映市場和財務狀況的變化，優(yōu)化風險預警和管理措施的實時性，生成貸款風險動態(tài)監(jiān)控結果。

37、一種基于人工智能的貸款風險評估系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

38、數據整合模塊整合企業(yè)歷史貸款記錄、財務報表、銀行流水和市場行為數據，分析資金流動和償債能力，評估企業(yè)的財務狀況，生成財務健康指數；

39、信用風險評估模塊基于所述財務健康指數，提取信用風險因子，定量分析借貸行為與市場變化的關聯性，并計算企業(yè)違約概率，得到違約概率評分；

40、產品匹配分析模塊基于所述違約概率評分，評估企業(yè)的財務穩(wěn)定性和成長潛力，識別和匹配最優(yōu)的貸款產品，并分析產品條件與企業(yè)需求的對應關系，獲取產品匹配索引信息；

41、風險等級分類模塊根據所述產品匹配索引信息，使用決策樹算法和門控循環(huán)單元，進行信用等級與違約風險的關聯性分析，定量化每個信用級別的風險參數，劃分企業(yè)風險等級，得到風險級別分類結果；

42、貸款結構優(yōu)化模塊基于所述風險級別分類結果，評估當前貸款結構，識別行業(yè)比較中的潛在融資缺口和優(yōu)化點，量化貸款結構中的不足，更新風險評估模型并匹配市場變化，生成貸款結構優(yōu)化記錄。

43、與現有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

44、本發(fā)明中，財務健康指數的引入提高了初步信貸審查的精度和效率，減少了對資源的消耗，通過動態(tài)分析借貸行為與市場變化的關聯性，能夠即時反映市場波動對企業(yè)信用的影響，提供了更具前瞻性的風險評估，產品匹配索引信息的應用優(yōu)化了貸款產品推薦流程，確保金融產品與企業(yè)需求高度一致，從而提高了客戶滿意度和貸款產品的有效投放，風險級別分類的準確化使得貸款決策更加科學，貸款結構的優(yōu)化進一步強化了資金配置的效率和風險管理的主動性，增強了金融機構在不斷變化市場中的適應能力和風險防控能力。