試論貝葉斯網絡在用戶信用評估中的應用

張潔琳

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試論貝葉斯網絡在用戶信用評估中的應用

張潔琳

（中年民族大學計算機科學學院，湖北 武漢 430070）

近年來隨著我國經濟的不斷進步與發展，越來越多的人開始使用信用消費，住房貸款、購車貸款等等一系列個人消費貸款行為都需要由個人信用當擔保。當前我國已經將個人信用制度列入到國家信用體系當中，為個人信用消費打造了良好的平臺。當前個人信用評估是個人信用制度的重要組成部分，實際應用過程中最主要的目的就是對有可能出現的信用風險進行定性方面的分析，同時進行科學嚴謹的計算，將消費者的違約概率計算出來，為授信方的決策提供相應的依據。基于概率估計的貝葉斯以及相應的貝葉斯網絡分析模型在實際工作的過程中有著其他數據挖掘工具所不具備的優勢。通過對貝葉斯網絡進行分析，以最小風險決策準則作為基本原則，在對用戶進行信用評估時建立了一種全新的用戶信用評估模型。在對數據進行采集的過程中，通過交叉驗證的方式對數據進行了驗證，最終檢測結果表明，在對用戶進行信用評估的過程中基于最小風險準則的貝葉斯以及貝葉斯網絡分類模式可以有效的降低信用評估的風險。

數據挖掘；貝葉斯網絡；用戶信用評估；分析；研究

0 引言

在貝葉斯公式的實際應用過程中，為了不斷提高樸素貝葉斯分類其實際的工作性能，相應的科學技術人員不斷提出相應的技術與方法。在實際研究過程中有人提出了具有樹狀結構的分類器，這類結構使得樸素貝葉斯中的獨立假設性條件進行了有效的拓展，將整個樸素貝葉斯結構進行了顯著的擴展，可以讓每個屬性結點可以依賴一個非類節點。此結構具備良好的綜合性能，可以在學習效率與非類精度之間進行合理的調節。但是此種算法在實際應用的過程中首先需要構造一個以條件信息為權的完全無向圖，然后構造最大權最終生成一種樹狀結構，得到一個TAN模型。通過實驗對此類算法進行驗證，在實際應用過程中若是選取的根節點不同最終分類性能會存在著極大的差別。因此，此類模型結構方法在實際應用過程中不能很好的反映各個屬性之間的依賴關系。相應的科學技術人員在研究過程中通過依賴關系設定相應的方向，并且還將有向樹算法引入到TAN分類器的構造當中，最終研究出一種新的TAN模型構造方法法。

1 在用戶信用評估當中應用貝葉斯的意義以及具體應用方法

在實際進行個人信用評估工作時，不僅需要對消費者信貸的分類最大限度的作出正確的判斷，還需要明確若是判斷失誤會帶來什么樣的后果。若是在對用戶進行信用評估時把信用良好的用戶誤判為信用差的用戶，這種判斷失誤最多是讓銀行失去一個客戶，可若是將信用不好的用戶錯誤的判斷為信用良好的用戶，造成銀行的錯誤授信，進而給銀行帶來一定的的損失，我們通過分析可以了解到顯然后者出現失誤時對銀行的損失更大[1]。

由于信用評估這項工作十分復雜，并且實際的應用性十分高，因此當前在對個人信用進行評估時逐漸開始采用貝葉斯網絡對用戶信用進行評估，此種技術的應用極大程度的降低了在信用評估過程中出現錯誤的概率。在實際進行分類分類決策的過程中，盡可能的降低出現錯誤的概率是十分必要的。但是在實際應用過程中還有比錯誤概率更加廣泛的概念，那就是風險。在銀行對用戶進行信用評估時，可以將用戶“違約”類的樣本錯誤的定義為“不違約”給銀行帶來的直接損失與“不違約”類樣本錯度的定義為“違約”樣本存在著很大的差別。因此當前以樸素貝葉斯分類模型以及貝葉斯網絡分類模型為基礎，引入了最小決策風險分類準則，并且在實際的應用過程中對相應的數據集進行了科學合理的測試。在當前對用戶進行信用評估的過程中將決策風險分類準則進行合理的應用之后，TAN結果算法實際應用性能最好。

想要在實際應用過程中不斷降低出現錯誤判定的概率，需要在實際應用過程中對于損失函數進行充分的考量。損失函數可以將每個具體的算法步驟進行充分的考量，并且將概率轉換為一種判定手段。在實際應用過程中由一定的數集表示可能采取的行為集，相應的損失函數可以用來描述某一特定行為出現風險的幾率。通過決策理論當中術語對其進行表述，一個預期到的損失情況可以可以當做一種風險，可以將其稱為條件風險。在設定公式的過程中x為隨機向量的觀察值，在面對不同的觀察值時采用不同的決策替代值[2]。

2 貝葉斯網絡的理論基礎分析

在實際應用過程中，降低的實際應用過程中的錯誤率，其實正是貝葉斯網絡的實際應用核心目標。但在貝葉斯網絡的理論基礎建設過程中，其主要考慮的不單單是錯誤率的高與低，更為重要的是，考慮比錯誤率更為廣泛的一個概念體系風險。尤其是將貝葉斯網絡理論基礎以及實踐應用技能應用到個人的信用評估過程中，在對消費者貸款進行分類時不僅要盡可能地對消費者自身信用評估作出正確判斷，還要考慮到當作出錯誤判斷后如何進行解決。同樣還要考慮到做出錯誤判斷后所產生的后果，以及機構所要承擔的額外風險。簡單舉個例子，如果將信用好的人評定為信用差的人。那么會對結果造成一定量的損失，但是后果是可以進行后期處理，甚至是能夠減輕風險歸零，但如果將信用差的人評定為信用好的人，那么所產生的后果以及危害將會大大影響到評定機構自身的效益。同樣是錯誤，卻會產生不同的影響結果。貝葉斯網絡在進行使用過程中，不單單是屬于對個人信用評定的一種方式與技能，更為重要的是在評定信用過程中避免風險的產生。要想使誤判函數得到有效控制，就要考慮該種運算模式。在運算過程中對系統參數的把控[3]。

3 構建貝葉斯網絡用戶信用評估模型的相關介紹

3.1 個人信用評估指標集選擇的五大原則介紹

從個人信用體系以及評估體系建立以來，我國的信用評估機構以及信用評估系統一直都依據著五 大選擇原則對個人的信用進行綜合評估。第一，個人品質，品質原則在信用評估過程中，其主要表現為借貸人按期還款以及自身誠實守信的程度，或者是按照借款時所簽定合同歸屬內容之內，準時還清貸款的意向。而該種的評估原則也是個人信用體系在進行評估過程中最重要的一項評估原則，對消費者主要從三方面來進行其個人品質的鑒定，穩定性，信貸歷史，職業以及個人聲望。第二，選擇原則就是對消費者的個人能力進行評估，在對個人信用評估過程中，一定要考慮到消費者自身是否擁有能夠還清貸款的能力，或者其自身能否進行管理更為龐大的貸款業務，在進行考察過程中這些都是消費者自身的業務能力所體現出來的。第三，評估原則就是對消費者自身的資本進行詳細審核，消費者自身的資本能夠很好的體現出消費者是否具有良好的貸款能力以及還款能力，通過對消費者的資本進行審核與鑒定，可以更好地展現出消費者自身的綜合信用水平，不僅能夠通過消費者自身的資本總價值進行衡量，同時也能夠通過對資本總價值的衡量，展現出消費者自身的能力是否足夠支撐消費者自身的信貸業務的。在我國，像吳京的個人資本審核過程中，其中有一個問題是針對個人資本現金情況進行詳細設定的，這個問題就是當借貸人以及消費者自身由于某些原因導致自身的收入產生大幅度變化，借貸人自身是否還擁有其他手段來償還相應貸款，而在此次個人信用評估過程中對資本評估最主要的體現，就是在個人的財務報表上。第四，原則擔保品，在進行對個人信用評估過程中一定要考慮到個人的總體資本是否符合信貸標準，而擔保品也屬于個人所有資產的一種[4]。對個人擔保品審核過程中，審核內容主要有擔保品種類，擔保品自身還有價值，自身價值的上升空間，擔保品的市場效益。第五個原則也就是個人條件，個人條件在個人信用評估過程中，其主要指的就是外在環境以及在外的因素對個人償還貸款能力的影響條件。以上提到的五種原則其組成部分不僅有發散性屬性指標同時也包括離散型屬性指標，而在貝葉斯網絡用戶信用評估模型的建立過程中，一定要考慮到上述五個選擇原則對模型的影響，在對模擬對象選擇過程中也一定要根據上述五個原則來進行篩選[5]。

3.2 模型構造的相關分析

模型構造以及建設過程中一定要考慮兩方面，第一，確定網絡的結構，第4學習屬性變量條件概率分布以及確定類先驗概率。

首先，在該種方法的模型建設過程中，一定要選取兩類不同樣本，簡稱兩類人。同時，兩類人的總體人數比例要達到一比一持平的效果，然后對這兩類人的整體生活評估整體信用評估以及對個人的整個消費情況進行仔細的掌握與了解，在進行分散性分裂過程中，要采取樹狀圖形式將兩類人進行區別分類，根據該種網絡模型的運算方法，將每個人的信貸情況以及信貸變化參數設為未知量x，然后將其運用到建立系統的運算算法當中，通過信貸變化參數不同來計算出兩類人，其自身的信貸服務區間，然后根據服務區的范圍不同，將兩類人分別進行仔細規劃與分類，通過數據對比可以更好的觀察出兩類人之間所存在的信貸使用情況的變化范圍。通過特殊算法與計算，可以將這類人的整體評估風險進行數據顯示，通過該算法可以更好地將人們的評估信用。通過數字范圍變化區間的方式展現到，自身的資本評估上，可以幫助評估機構更好地了解于掌握借貸人的自身整體信息，也可以更好地有效控制錯誤率[6]。

4 仿真實驗

在進行模型建立之后，可以開展相應的仿真實驗，進而采用不同的信用評估借貸方法，可以讓人們真正的了解到自身的信用效果，同時也可以在開展過程中使評估機構選擇更好的評估方法來真正和對人們的自身信貸信息，而同樣通過此次的方面實驗，大大展現出貝葉斯網絡在用戶信用評估中擁有更好的應用市場與應用前景，能夠更加準確的分析出用戶自身的綜合信用，保證系統在進行信用評估以及信用分類，使更加準確減少失誤率[7]。貝葉斯網絡必須通過相應的模型建立，然后經過后期的仿真實驗才能夠真正體現出該種運算方法以及信用評估方法，可以真正將人們的自身信用信息進行綜合總結，更好地展現出人們的信貸結果，幫助我國相應的信貸機構以及銀行更好的控制人們的銀行信貸情況，在我國傳統的信用評估過程中說采取的方法在很大程度上不能夠準確地將人們自身信貸結果進行仔細分類與劃分，大大影響相應工作機構的工作開展[8]。比如傳統的銀行再進行消費者信貸評估過程中對消費者自身的信用情況評估的并不是十分準確，導致很多負債累累的消費者依然可以通過銀行進行貸款，對銀行自身的效益產生不良影響。而將貝葉斯網絡計算方法應用到人們的信用評估過程中可以更好更精確的對人們的信用情況進行仔細評估，保證人們通過貝葉斯網絡評估方法評估之后，可以更好的將自身的信用情況反應給銀行，保證銀行自身工作的工作效率，減少銀行等其他機構的工作失誤，維護社會信用體系正常發展[9-10]。

5 結論

貝葉斯網絡在用戶信用評估中的應用，不僅提高了用戶信用評估的準確度同時也大大提高了銀行以及等其他評估機構的自身工作效率，促進我國社會信用制度的穩定發展，保證了我國的人們信用評估機制得到有序的發展以及更好地完善，希望通過本文的仔細論述，可以起到拋磚引玉的作用，為我國的相應工作開展提供更好的幫助，同時也提高銀行等其他機構對人們借貸情況或者是信用評定情況工作的精準度，保證我國金融行業以及信貸行業的穩定發展，使各行各業的發現能夠有一個穩定性較高的金融后盾。

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Discussion on Application of Bayesian Network in User Credit Evaluation

ZHANG Jie-lin

(Computer Science School, Middle-aged University for Nationalities, Wuhan, Hubei 430070)

In recent years, with continuous progress and development of China's economy, more and more people begin to use credit consumption, a series of personal consumption loans，including and housing loans, car loans, need to be guaranteed by personal credit. At present, personal credit system has been included in the national credit system in our country, which has created a good platform for personal credit consumption. Personal credit evaluation is an important part of personal credit system, with main purpose of qualitative analysis of possible credit risks in practical application, and providing corresponding basis for decision-making of the creditor based on default probability of consumers through rigorous scientific calculation. Bayesian network analysis model based on probability estimation has advantages that other mapreduce tools can not compete in actual work process. Based on Bayesian network analysis and principle criterion of minimum risk decision, the article establishes a new user credit evaluation model when evaluating users'credit. During data collection process, result of data verification through cross-validation shows, Bayesian and Bayesian network classification model based on minimum risk criterion can reduce credit evaluation risks in credit evaluation process of users effectively.

Mapreduce; Bayesian network; User credit evaluation; Analysis; Research

P413

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.12.044

張潔琳(1992-)，女，研究生，研究方向：數據挖掘。

張潔琳. 試論貝葉斯網絡在用戶信用評估中的應用[J]. 軟件，2018，39（12）：194-197