摘要
本发明公开了基于人工智能的模拟授信边际效应标定分析系统及方法,属于人工智能技术领域;提取目标企业在授信流程中的典型行为节点,并构建授信节点集合;获取每种典型行为节点的历史行为属性数据集合,并构建统一行为特征空间;基于节点行为向量计算行为差值,结合事件时间间隔构建路径参数与历史授信图谱;利用边际效应建模函数计算边际评分值,精准刻画行为变化对授信边际效应的影响;进一步设计模拟授信场景生成器,通过动态扰动生成多组模拟授信场景,计算模拟边际评分值与边际评分值的全局偏差率,验证模型稳定性与有效性,实现了对授信流程中行为变化的深度建模与评分机制优化,提升授信模型的动态响应能力与风控精准度。
技术关键词
节点
典型
分析系统
图谱
分析方法
数据平台
场景
动态
偏差
数据获取单元
参数
事件时间间隔
模拟单元
分析模块
分析单元
评分机制
企业
人工智能技术
指标
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智能分析方法
声学特征
隐马尔可夫模型
后验概率
序列
杆塔倾斜监测装置
间隙避雷器
双轴倾斜传感器
绝缘支架
带间隙
代码缺陷
预训练语言模型
节点
自动修复方法
动态剪枝