利用MATLAB和SVM进行客户信用风险评估

MATLAB结合SVM算法，可有效分析历史客户数据，识别信用风险模式。通过建立分类模型，将客户分为信用良好或不良，为金融机构提供决策支持。

核心优势:

  • 数据洞察: 深入挖掘历史数据中的隐藏模式，揭示客户信用风险特征。
  • 预测能力: 构建可靠的分类模型，预测未来客户的信用风险等级。
  • 决策支持: 为金融机构提供客观依据，辅助信用评估和风险管理决策。

应用场景:

  • 信贷审批: 评估贷款申请人的信用风险，决定是否批准贷款。
  • 风险定价: 根据客户信用风险等级，制定差异化的贷款利率和条款。
  • 客户管理: 识别高风险客户，采取相应的风险控制措施。