本文是一篇项目管理论文，笔者透过本次研究建立的混合模型，可以让银行更具有针对性的放款给优质客户，在获得利息的同时控制逾期风险，但是贷款客户的还款行为与能力很大程度上受到区域经济和总体经济环境的营销，尤其是农户贷款受到的非可控因素较多，而这些变化情况是本次研究在构建混合机器学习模型时尚未考虑进去的。
1绪论
1.1研究背景与研究意义
1.1.1研究背景
中央一号文件早已经成为中国共产党中央委员会、中央人民政府高度重视农村问题的标志文件，以“三农”为主题，将农村发展问题作为现代化建设时期的重中之重，并在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中指出，要优先发展农村经济，全面推进乡村振兴，不仅要深化农村改革,更要加快培育农村合作社、家庭农场等新型农业经营主体，实现“小农户”融入现代农业，实现二者有机衔接，从而健全农村金融服务体系。同时，四川省人民政府印发的《四川省“十四五”推进农业农村现代化规划》中也指出城乡要素交换不平等、公共资源配置不均衡，制约城乡融合发展的体制机制障碍依然存在，一些改革政策落地困难，农村贷款难、人才缺乏等问题依然突出，资本、人才留在乡村的机制还不健全。2018年2月4日，指导“三农”工作的第15份中央一号文件《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》公布，中央一号文件明确，实施乡村振兴战略，首先也是必须解决钱从哪里来的问题，普惠金融的重点要放在乡村，才能让金融服务助力乡村振兴。2018年2月5日，中央农村工作领导小组的办公室主任韩俊也指出，下一阶段还需出台有关于金融服务乡村振兴的指导意见，将金融服务与乡村振兴落到实处。韩俊在解读文件时在关于“实现乡村振兴钱从哪里来”的问题时说，没有投入作保障，喊是喊不出来的，干也是干不出名堂的，中央一号文件对解决实现乡村振兴战略中“钱从哪来”的问题有全面的谋划，文件中更是明确提出了要加快形成财政优先保障、金融重点倾斜、社会积极参与的多元投入格局，确保投入力度不断增强，总量不断增加[1]。
1.2国内外研究现状
2021年各商业银行的不良贷款率和不良贷款余额都呈双升的趋势，商业银行面临的处置不良贷款的紧迫性较2020年更为紧迫[6]。在服务实体经济推行普惠金融中，商业银行从科学全面的视角对项目风险进行识别和度量，提高风险管理监控和应对能力，为解决上述现状、问题与要求，本文具有强烈的现析、权重线性加和的回归模型建立评分卡模型进行贷款项目逾期风险的识别和管理，随着人工智能的发展，机器学习应运而生，标志产物就是基于统计学习理论的支持向量机、随机森林、类神经网络、K-means等集成分类方法，拥有更强的特征拟合能力，不仅能提高建模的复杂度还能进一步增强模型稳定性，对非线性特征和交叉特征有更好的处理能力，强大的数据处理能力迫使传统金融机构不得不向机器学习技术突围，面对激励的市场竞争，尤其是发展迅速的互联网金融，银行需要在客户门槛审核时提高精准度，降低贷款的违约风险，把握优质客户，拥抱新金融，使用机器学习加工新的特征，以传统风控为体，机器学习为用，使用大规模样本结合机器学习，力图保证银行逾期模型的稳定和泛化。
1.2.1国外研究现状
1、银行信用风险管理理论
在银行面临的所有风险中，信用风险仍然是银行倒闭的主要驱动因素，仍然是银行业务中最重要的风险。当借款人无力偿还贷款或信用评级恶化时，就会出现这种情况[7]。信用风险暴露的度量是银行管理领域的一项非常重要的任务，银行通常针对不同类型的信贷项目进行专项逾期风险研究[8]。银行必须对信贷项目风险进行检查，并控制风险，否则将导致不良资产的增加，最终导致银行破产[9]。研究发现，为了使贷款损失最小化，降低信用风险，商业银行有必要建立一个有效的信用风险管理体系，建立一个框架确定公司优先思想贷款审批流程，建立信用风险评级制度贷款审查机制和综合报告制度[10]。Prof.Ekaterina Orlova在研究中提出信贷业务是银行业务的基础，是银行收入的重要组成部分。
2文献综述与理论基础
2.1文献回顾
2.1.1信用风险管理理论的相关研究
信用风险通常是指在贷款的过程中，或者进行证券交易以及其他金融交易时，由于某些原因无法或者不愿意履行原有合同，从而给交易的另有一方带来不同程度的损失的风险[27]。信用风险有广义和狭义之分，由于客户违约带来的风险称为广义的信用分险，而狭义的信用风险一般指信贷风险[28]，当贷款人向金融机构提供信用卡贷款、抵押贷款以及其他贷款方式时，存在着贷款人无法偿还的分险[29]。通常可以根据贷款交易中对手方的违约风险来估计其经济资本，即在不严重中断业务的情况下克服危机时期所必需的资本[30]。
随着金融环境的不断发展和进步，信用风险在金融活动中起着举足轻重的作用，现在更是成为一些行业投资供应链金融的重大障碍，尤其是对中小企业而言[31]。2008-2009年美国金融危机的爆发就是一次由于房地产经济泡沫破灭引起强大的次贷危机，让各行各业受到严重影响，尤其是对进出口行业的影响最为直接，也最为严重。从而造成的企业倒闭、通货膨胀等经济问题也使人们的支付能力下降，还不起房贷的人越来越多，人们的生活水平和消费能力也大幅下降，而这次危机背后隐藏的原因则是次级房屋信贷危机，从而造成违约剧增和信用紧缩，导致全球金融流动性问题。银行、投行、基金、保险公司等金融公司相互交叉，错综复杂，早已融为一体，一个环节出问题，其他环节都会受损失。就像蝴蝶效应产生的影响一样，不仅仅影响着美国的经济，整个世界的经济都遭到了重创，雷曼兄弟宣布破产，造成多家持有雷曼兄弟公司企业债券的中国的银行也遭受了损失。
2.2机器学习模型
近年来，机器学习的商业应用取得了显著进展，特别是在图像识别、自然语音处理、语言翻译、文本分析和自学习等领域，机器学习被认为是人工智能研究中最重要技能，相比传统的学习，在2019年，一台不起眼的台式计算机可以从32 GB的内部存储器中快速检索和处理数据，并且具有绝对的保真度，不会像人一样感觉到疲倦，给定一个适当构建的程序来执行即可[49]。早期的机器学习是亚瑟·塞缪尔提出，是以统计模式辨认为核心的算法学习，让计算机能够不依赖准确编码就能对数据自动辨认、解释、分类或者分群。现代机器学习的定义是由Tom Mitchell提出的，他认为程序从经验中学习，进而解决任务，达到一定性能度量值（P值），有了经验，并经过P值评判后，程序在处理任务时的性能则有所提升[50]。
机器学习可以分为四类：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，分类如下表所示：
3模型总体设计..........................................27
3.1研究背景.................................27
3.1.1建行裕农贷项目.....................................27
3.1.2建行裕农贷款项目办理流程...................................27
4关键算法设计与应用.......................................36
4.1原始数据处理.......................................36
4.2模型设计.........................................37
4.3违约逾期模型训练....................................38
5结论综述与优化建议.............................................48
5.1结论......................................48
5.1.1验证结果说明.........................................47
5.1.2优化建议.......................................48
4关键算法设计与应用
4.1原始数据处理
在本研究的实验和环境中，程序语言部分使用R语言编写数据分析和机器学习模型，本研究的客户贷款数据来自于建设银行S省2021年1月至2021年12月的客户申请数据。本研究使用2021年四个季度的数据进行模型训练和测试。各季度的数据分布如表4-1所示，总数据量为87370。在本研究中，70%的数据进行训练，保留30%的数据用于验证。本研究的目的如下：第一，判断客户在合同到期时是否能够履行其还款义务；第二，准确预测NRR；第三，找出绩效最高的决策支持模型。
获得的原始数据包含92个变量，本研究首先将资料进行清除和预处理，最后选取21个变量作为本研究的特征，分别属于申请人基本情况、家庭收入来源、家庭财务情况等（见表4-2）。我们还将是否有违约和最后还款总额计算所得到的净收益率（NRR）加入资料集作为输出特征。有关特征的特征名称以及整理后外加的违约情形、NRR值的说明见表4-2所示。
5结论综述与优化建议
5.1结论
5.1.1验证结果说明
根据资料显示，为深化农户金融服务，深入贯彻乡村振兴战略，中国建设银行在2020年6月推出全行首个农户专属快贷平台后，按照建总行“搭平台”，分行“建场景、扩用户”的基本思路，建总行乡村振兴金融部总结归纳农户信贷经验及模式，分别打造了“裕农快贷（信用）”、“裕农快贷（抵押）”、“裕农快贷（担保）”以及“裕农快贷（产业链）”等4种主体模式，为裕农通业主、村干部、家庭农场主、返乡退役军人、信用村信用户、特色种植养殖农户以及新型农业经营主体等客群精准画像，结合农业特色生产经营场景，以触达“最后一百米”的小农户为先、以带动产业链条上的规模化种养殖农户为主，打造适用于农户的线上贷款融资利器，旨在攻克农民融资难、融资贵、融资慢的历史难题，助力农户实现致富增收，支持农民生产经营渡过难关，带动乡村产业兴旺，巩固脱贫攻坚成果。
截止2021年3月末，建行裕农快贷授信金额达27.78亿元，惠及2.6万户农户。自建行裕农快贷系列产品上线以来，业务规模不断扩大，增长迅速，获得了农户客群和农业市场的一致肯定。同时的到了政府主管部门的高度认可和大力支持，收到了地方政府、涉农企业的广泛欢迎。建行充分运用自身金融科技优势和数字化经营理念，通过引入土地流转、农业生产补贴、农业保险、农业订单等特色数据，依靠卫星遥感等科技力量，连接土地经营权流转系统、农业产业链订单数据系统等方式，打通农村农户生产、生活、资产数据，推动农业生产数据连接和融合，实现农业农村农民基础数据整合共享，为金融支持乡村振兴贡献了建行智慧、建行方案和建行力量。
参考文献（略）