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信用风险揭晓
本出版物仅准备就目的问题进行一般指导，并且不构成专业建议。您不应在本出版物中包含的信息下行事，而无需获得具体的专业建议。没有给出本出版物中所包含的信息的准确性或完整性的陈述或保证（明示或暗示），并且在法律允许的范围内，PriceWaterHouseCoopers LLP，其成员，雇员和代理商不接受或承担任何对您或任何其他任何行动的责任或对任何其他人的责任或责任责任或承担任何责任，或承担任何责任，或任何其他任何行动，或反对该行动或反对该行动，或者对其进行任何行动，或者对此的行动或不依赖于该行动，或者对任何行动或无所事述或不依赖于该行动，或者对任何行动或违反的行动或责任，或者不存在该行动或违反的责任或责任。没有给出本出版物中所包含的信息的准确性或完整性的陈述或保证（明示或暗示），并且在法律允许的范围内，PriceWaterHouseCoopers LLP，其成员，雇员和代理商不接受或承担任何对您或任何其他任何行动的责任或对任何其他人的责任或责任责任或承担任何责任，或承担任何责任，或任何其他任何行动，或反对该行动或反对该行动，或者对其进行任何行动，或者对此的行动或不依赖于该行动，或者对任何行动或无所事述或不依赖于该行动，或者对任何行动或违反的行动或责任，或者不存在该行动或违反的责任或责任。
基于贸易信用风险传染
评估供应链中相关信贷风险是当前信用风险管理实践的挑战。本文提出了一种基于图理论和模糊偏好理论评估供应链中相关信贷风险的新方法。首先，我们将供应链中公司的信用风险分为两种类型，即公司的“信用风险”和“信用风险传染”；其次，我们设计了一个指标系统，用于评估供应链中企业的信用风险，并使用模糊的偏好关系来获得信用风险评估指标的模糊比较判决矩阵，我们在该指标上构建了基本模型，用于评估供应链中公司的信用风险；第三，我们建立了一个用于评估信用风险传染的衍生模型。在此基础上，我们通过结合两个评估结果来对供应链中公司的信用风险进行全面评估，从而揭示了基于贸易信贷风险传染（TCRC）的供应链中相关信贷风险的传染效应。案例研究表明，本文提出的信用风险评估方法使银行能够准确确定供应链中公司的信用风险状况，这有助于遏制系统性财务风险的积累和爆发。
1人工智能对信用风险的影响...
对理论，实践和政策的独特贡献：决策理论与技术接受模型（TAM）可用于锚定对人工智能对银行业信用风险评估影响的未来研究。不断投资于研发，以提高对AI驱动的信用风险评估模型的理论理解。这包括探索机器学习与行为经济学理论的集成，以更好地预测借款人的行为和默认概率。鼓励银行采用一种混合方法，将AI-LIWN模型的优势与人类专业知识相结合。制定全面的监管指南和标准，以控制AI在信用风险评估中的使用并确保道德和负责任的做法。这包括建立透明的模型验证和治理框架，以减轻算法偏见，数据隐私违规和歧视性贷款实践的风险。监管机构还应促进整个行业的合作和知识共享，以促进创新，同时维护消费者的利益和财务稳定。
信用风险管理的生成AI
演讲者将首先对四种主要的大语言模型进行比较分析：GPT-4O，Claude 3.5十四行诗，Gemini 1.5 Pro和Llama3。此外，扬声器还将引入几个广泛使用的AI用户界面，即Poe.com，副副词，笔记本电脑LM和困惑。本部分还将涵盖反向及时的工程，知识库，长篇文章写作和AI辅助监管研究。
深入探讨信用风险和违约预测技术
稿件审核：提交给 Bank Quest 的每篇文章首先由编辑审核总体适用性。然后，文章可能由主题专家审核。根据专家的建议，编辑决定文章是原封不动地接受、修改还是拒绝。如果文章被考虑入选，专家建议的修改（如果有）将传达给作者以供采纳。作者应修改文章并重新提交，以供编辑做出最终决定。编辑有权更改此程序。
美国信用风险分析的机器学习
贷款贷款金融机构面临风险，这需要采用强大的框架来有效地管理它。虽然已经在整个金融行业应用了传统方法，但人工智能的出现为组织提供了利用高级方法来管理信用风险的机会。本文着重于机器学习技术用于信用风险分析的应用。从Kaggle数据库中提取了与借款人有关的信息的辅助数据，以模拟信用局数据。在本研究中采用了随机森林中的两个合奏模型和梯度提升。调查结果表明，贷款还款，借款人的收入和贷款利率的收入百分比是确定违约者的最重要特征。此外，评估结果表明，随机森林和梯度增强算法的表现都很好，F1得分分别为92.9％和93％。建议金融机构应优先考虑其数据的验证和全面性，因为精确的数据对于开发弹性模型至关重要。
关于气候变化，信用风险和农业的审查
摘要。气候变化对农业生产力构成了重大威胁，需要对其对农业公司和资本贷方的影响有全面的理解。这项系统文献综述旨在阐明在应对农业和信贷部门与气候相关风险的新兴趋势。从对Scopus和Web of Science数据库中的39篇文章进行严格分析中得出了三个关键的主题维度：（i）农业贷款和信贷风险，（ii）绿色原则和可持续性，以及（iii）的背景。从气候变化对贷款可恢复性的影响到向更绿色，更可持续的经济过渡的必要，以及发展中国家农业面临的细微挑战，我们分析了著名和最近的文学方法。调查结果强调了将气候变化考虑因素纳入农业和信用政策的必要性。政策制定者和金融机构应优先考虑农民的气候教育并促进可持续的财务方法。预期的气候风险将影响贷方的资本储备，需要进行投资组合调整。对气候变化与农业贷款和信贷风险的相互作用的深刻了解至关重要，促使积极主动的政策和实践。应对农业中的气候挑战需要一项多方面的战略，其中包括量身定制的信用政策，改善了获得信贷，财务授权和缓解社会不平等现象。关键词：气候变化，农业贷款，可持续性，信用风险。本综述强调了迫切需要采取积极的策略来减轻气候风险并确保有弹性的农业部门，从而强调了研究和政策干预措施在导航气候变化对农业的复杂情况中的关键作用。
信用风险评估的机器学习算法
摘要：在金融机构的领域中，准确评估信用风险对于维持稳定性和盈利能力至关重要。传统的信用风险评估方法虽然在某种程度上有效，但在捕获现代金融市场的复杂性方面通常不足。本评论探讨了利用机器学习算法的经济和财务影响，以进行信用风险评估。机器学习是人工智能的一部分，为传统信用风险评估方法提供了有希望的替代方法。通过分析大量数据，机器学习算法可以识别通过常规方法可能无法明显的模式，趋势和相关性。引言概述了金融机构中信用风险评估的景观，强调了传统方法面临的挑战，并将机器学习作为潜在解决方案。审查声明断言，在信用风险评估中了解机器学习的经济和财务影响对于金融行业的利益相关者至关重要。这提供了传统信用风险评估方法的概述，例如信用评分模型和统计技术，强调了它们的局限性和缺点。它过渡到对信用风险评估中机器学习的探索，定义机器学习，讨论其与信用风险评估的相关性，并概述了这种情况下常用的算法类型。接下来分析在信用风险评估中采用机器学习的经济影响。提高了准确性和预测能力，节省成本和增强的风险管理被确定为关键收益。在财务分析的背景下，进一步研究了这些经济优势，并比较了基于传统和机器学习的信用风险评估模型的绩效指标。提供了案例研究和经验证据，以说明机器学习算法在信用风险评估中的有效性。 现实世界中的例子说明了机器学习如何在准确性和效率方面胜过传统方法。 还讨论了与在信用风险评估中采用机器学习相关的挑战和风险，包括数据隐私问题，模型可解释性问题和法规合规性要求。 最后，这是通过强调金融业利益相关者的未来方向和建议的结论。 新兴趋势，政策建议以及未来研究和创新的领域被确定为要考虑的关键方面。 这概述了用于信用风险评估的机器学习算法的经济和财务分析。 它强调了机器学习在金融机构中彻底改变信用风险评估实践的潜力，同时还承认了成功实施必须解决的挑战和风险。 关键字：机器学习，算法，信用风险，财务分析提供了案例研究和经验证据，以说明机器学习算法在信用风险评估中的有效性。现实世界中的例子说明了机器学习如何在准确性和效率方面胜过传统方法。还讨论了与在信用风险评估中采用机器学习相关的挑战和风险，包括数据隐私问题，模型可解释性问题和法规合规性要求。最后，这是通过强调金融业利益相关者的未来方向和建议的结论。新兴趋势，政策建议以及未来研究和创新的领域被确定为要考虑的关键方面。这概述了用于信用风险评估的机器学习算法的经济和财务分析。它强调了机器学习在金融机构中彻底改变信用风险评估实践的潜力，同时还承认了成功实施必须解决的挑战和风险。关键字：机器学习，算法，信用风险，财务分析
我们可以信任机器学习以预测小型企业的信用风险吗？
摘要随着金融科技贷款的出现，小公司可以从新的融资渠道中受益。在这种情况下，信誉和延长信贷的决定通常基于采用有限信息的标准化和高级机器学习技术。本文研究了机器学习正确预测小公司信用风险评级的能力。通过在发票贷款活动上使用独特的专有数据集，本文表明，当可用的信息集合提供给贷方的信息集时，机器学习技术（例如Probit）的表现过高。本文有助于理解对小型企业的贷款流程中高级信用评分技术的可靠性，这是金融科技环境的特殊案例。