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融合ESG因素的企业信用风险评价体系构建

引言

未来，企业信用风险评价将不再局限于传统的财务数据和企业运营情况，而是将整合更多跨领域的数据，如社会信用、消费者行为、市场动态等。通过跨领域的数据整合，企业能够获得更加全面的信用风险分析框架，从而更精准地评估信用风险，并制定相应的应对策略。

在传统的评估模型中，特征选择通常依赖于专家经验和主观判断，可能会导致遗漏一些重要的风险因素或过度依赖某些单一指标。而人工智能算法，特别是基于树的模型（如随机森林、XGBoost等），能够自动评估各个特征对风险预测的重要性，并对特征进行优化，从而提高模型的准确性。