摘要
本发明涉及信用评分技术领域,尤其是涉及一种基于人工智能的量化模型服务能力的信用评分系统,本发明针对目前信用数据输出及传统技术架构的痛点,构建统一的数据中台,打破数据分管和存储的独立性,实现多源异构数据的实时整合与联动,提出基于数据的特征化、标签化和业务化,将散落在各个不同数源的原始信息和字段统一收集,统一加工整合指标,形成以企业为粒度的统一标签库,并为决策式模型开发和业务决策提供支持。在模型方面,引入机器学习算法,利用其自动化学习能力和动态调整特性,实现风控模型的快速迭代与精准预测,满足银行对实时数据处理和动态风险策略的高要求,全方位助力征信公司推进普惠金融业务。
技术关键词
信用评分系统
多源异构数据
统一社会信用代码
指标
信用评分技术
统一标签库
逻辑回归算法
皮尔逊相关系数
实时数据处理
爬虫系统
风控模型
机器学习算法
模块
生成标签
风险
变量
企业
特征选择