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量化模型与非结构化数据结合的风险评估方法

引言

传统的信用风险评估往往依赖于人为设计的规则和指标进行分析，且处理的数据量有限。而人工智能，特别是机器学习和深度学习算法，能够在海量数据中挖掘潜在的关联性，并通过自动化的方式优化评估过程。例如，人工神经网络（ANN）可以通过学习历史数据的模式，自动发现复杂的非线性关系，从而实现对风险的精确预测。

人工智能算法依赖于大规模的高质量数据进行训练和优化。实际中很多企业的数据质量较差，存在缺失值、异常值等问题，甚至有些企业在某些指标上没有足够的历史数据可供训练。在这种情况下，采用数据清洗和补全技术、利用半监