30、人工智能在借款人贷款违约预测及远程指导物理任务中的应用研究

人工智能在借款人贷款违约预测及远程指导物理任务中的应用研究

在当今金融和工业领域，人工智能技术正发挥着越来越重要的作用。一方面，在贷款违约预测方面，通过对大量贷款数据的分析和建模，可以更准确地评估借款人的违约风险；另一方面，在远程指导物理任务中，借助计算机和网络技术，实现远程专家对现场工作人员的实时指导。本文将深入探讨这两个领域的相关研究。

贷款违约预测

数据处理

贷款违约预测的数据来源广泛，涵盖了借款人的各种信息。例如，还款次数、特定日期的债务余额、首次提款时的债务余额以及申请卡类型等。在使用这些数据之前，需要进行一系列的清洗和预处理操作：
1. 去除冗余属性 ：由专家识别并去除那些对预测结果贡献不大的属性，减少数据的复杂性。
2. 处理高相关性属性 ：通过两两分析，去除相关性过高的属性，避免数据的重复和干扰。
3. 数据修正 ：对数据中的错误或异常值进行修正，确保数据的准确性。
4. 处理缺失值 ：去除包含缺失值的数据行或采用合适的方法填充缺失值。

经过这些处理后，数据集从最初的 47749 行 67 列减少到 45670 行 45 列。同时，数据集中包含字符串（类别）和数值（整数、浮点数）两种数据类型。对于类别数据，使用独热编码器将其转换为数值类型；对于数值属性，由于其尺度不同，在建模前需要进行重新缩放，以确保各属性在模型中的权重相对公平。

模型评估指标

由于贷款违约数据通常是不平衡的，其中违约（目标变量值为 1）的比