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人工智能与银行信贷分析：综述
摘要：本文梳理了银行和其他金融机构在信用分析过程中使用人工智能（AI）的影响。人工智能模型的独特功能加上计算能力的扩展，为信用评估提供了新的信息来源（大数据）。结合使用人工智能和大数据可以捕捉微弱信号，无论是以解释变量之间的相互作用还是非线性的形式，这些信号似乎可以比传统的信用衡量标准产生更好的预测效果。在宏观经济层面，这转化为对经济增长的积极估计。相反，在微观层面上，人工智能在信用分析中的使用改善了金融包容性和传统上服务不足的借款人的信贷获取。然而，基于人工智能的信用分析流程因潜在的偏见和道德、法律和监管问题而引发了持久的担忧。这些限制要求建立新一代金融监管，引入对人工智能算法和银行使用的数据的认证。
货币、银行信贷和经济周期
货币、银行信贷与经济周期 由梅琳达·A·斯特劳普从西班牙语译出 第一版英文版 2006 第二版英文版 2009 第三版英文版 2012 第四版英文版 2020 封面设计：由 Guillaume Dubé 拍摄的拱门照片
用于银行信贷评估的可解释人工智能
摘要：金融当局要求银行的信用评分模型具有可解释性。本文提出了一种可解释的人工智能 (XAI) 模型，用于预测挪威银行提供的无担保消费贷款独特数据集上的信用违约。我们将 LightGBM 模型与 SHAP 相结合，从而能够解释影响预测的解释变量。LightGBM 模型明显优于银行的实际信用评分模型（逻辑回归）。我们发现，LightGBM 模型中预测违约的最重要解释变量是已用信用余额的波动性、剩余信用占总信用的百分比以及客户关系的持续时间。我们的主要贡献是在银行业实施 XAI 方法，探索如何应用这些方法来提高最先进的 AI 模型的可解释性和可靠性。我们还提出了一种分析改进的信用评分模型的潜在经济价值的方法。
人工智能技术在银行信贷风险管理中的创新应用
随着科技的快速发展，特别是人工智能技术的广泛应用，商业银行的风险管理水平不断迈上新台阶。在当前的数字化浪潮中，人工智能已成为金融机构特别是银行业战略转型的关键驱动力。对于商业银行而言，资产质量的稳定和安全至关重要，直接关系到银行的长期稳健增长。其中，信用风险管理尤为核心，因为它涉及大量资金的流向和信贷决策的准确性。因此，建立科学有效的信贷风险决策机制对商业银行具有重要的战略意义。在此背景下，人工智能技术的创新应用为银行信贷风险管理带来了革命性的变化。通过深度学习和大数据分析，人工智能可以准确评估借款人的信用状况，及时识别潜在风险，为银行提供更准确、更全面的信贷决策支持。同时，人工智能还可以实现实时监控和预警，帮助银行在风险发生前进行干预，降低损失。
报告：循环商业模式融资：产品即服务模式获取银行信贷的挑战
根据欧盟的企业规模定义（营业额标准）https://single-market-economy.ec.europa.eu/smes/sme- definition_en
影子总会触及脚：银行信贷额度对非银行金融中介机构的影响
• 大型银行向房地产投资信托 (REIT) 提供信用额度 (CL) • REIT 对压力的回撤敏感度非常高 • 银行股票回报历来受到 REIT CL 风险的影响 • 压力测试表明美国大型银行存在严重的资本缺口
经济教育杂志商业银行刺激...
本研究旨在找出商业银行信贷对印度尼西亚经济增长和劳动力吸收的影响。所用数据来源是通过中央统计局、印度尼西亚银行和金融服务管理局的出版物获得的二手数据。数据收集方法是2007-2017年的定期报告数据（时间序列）。分析工具采用定量分析。数据分析技术采用路径分析。结果表明：1）商业银行信贷对印度尼西亚经济增长有直接显著的影响；2）商业银行信贷对印度尼西亚劳动力吸收有直接显著的影响；3）商业银行信贷通过印度尼西亚经济增长对劳动力吸收没有显著影响；4）经济增长对印度尼西亚劳动力吸收没有直接显著的影响。
消费者物价指数、外国直接投资、
本研究旨在分析消费者价格指数对 GDP 的影响，分析外国直接投资 (FDI) 对 GDP 的影响，分析银行信贷对 GDP 的影响，分析劳动力对 GDP 的影响。本研究的样本是 GDP、直接投资 (FDI)、银行信贷、消费者价格指数和劳动力的数据，连续 14 年的年度数据，即 2005 年至 2019 年期间。使用带有 e-views 程序的 ECM 分析数据。根据所提供的数据分析和讨论结果，可以得出以下结论：消费者价格指数 (CPI) 在短期和长期对 GDP 没有影响，外国直接投资 (FDI) 在短期和长期对 GDP 有影响，银行信贷 (BC) 在短期和长期对 GDP 没有影响，劳动力 (LB) 在短期和长期对 GDP 没有影响。关键词：竞争力，CPI；外国直接投资；信贷，经济增长
海丝特生物科学有限公司
长期/短期银行信贷 65.00 CARE BBB+；稳定/CARE A2 重申 短期银行信贷 0.22 CARE A2 重申 附件 1 中的工具/信贷详情。 理由和关键评级驱动因素 重申对 Hester Biosciences Limited (HBL) 银行信贷的评级，继续得益于经验丰富的发起人、长期且成熟的运营记录、在禽类疫苗行业的强势地位、多样化的产品组合（越来越关注动物保健产品）及其广泛的营销和分销网络。评级继续考虑其舒适的资本结构、适中的债务覆盖率指标和充足的流动性。然而，评级优势受到其适中的运营规模和盈利能力、由于固有的高库存要求和在受监管的疫苗行业的存在而导致的大量营运资本需求的限制。评级还考虑了回报指标的适度，因为过去几年进行了大量的资本支出，但尚未扩大规模。评级敏感性：可能导致评级行动的因素
欧洲不应忽略其资本市场工会
许多研究支持这一点。Langfield和Pagano（2016）发现，相对于债务和股票资本市场，银行系统规模的增加与更大的系统风险有关，尤其是在住房市场危机期间。这是由于资产价格上涨时银行对信贷的过度分配而导致的。银行然后在价格下跌时退缩。Pagano等人（2014年）探讨了欧盟的普遍性，并发现银行信贷的供应比债务资本市场的信用额更波动，对财务和实际不稳定产生了负面影响。Bernanke等人（1999年）解释了导致银行信贷供应量高波动性的机制。冲击会影响银行权益和抵押品的价值，影响银行贷款，这反过来又回到了银行权益和抵押品的价值中。此反馈回路在市场融资的系统中要弱得多（Gambacorta等，2014）。