摘要 不良贷款问题持续受到各界广泛关注。我们在传统信贷渠道理论的基础上，基于一个扩展了的利润模型分析了银行等金融机构对个人贷款的信用问题的影响，指出金融机构为追求利润最大化，依靠不同的信用程度判断是否对贷款者进行投放。传统小微金融风控成本高，效率低，误杀率高，漏杀率高。如何将利润最大化关系着一个企业的生死存亡。此文章讲述了利用AI利润模型在贷款申请预测方面的研究，利用机器学习训练，以此将贷款申请利润最大化。
关键词：人工智能;机器学习;利润模型
一、前言
银行贷款是指银行根据国家政策以一定的利率将资金借给需要者，并且按约定日期归还的一种行为，一般要求房屋抵押、收入证明、个人征信良好才可以申请。
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最近几年，政策的进一步开放与人们的消费理念的进步，我国银行业个人消费贷款发展十分快速，私人消费贷款占银行贷款总额的比重一年比一年高，并且逐步成为银行主要的业务和效益来源之一。随着金融证券化的发展，银行业面临着诸多的风险。因此，怎么提高信贷资产的安全性，如何对贷款用户进行风险评估，避免不良贷款的风险，成为一家银行能够正常运行的重中之重。
不良的贷款首先对银行来说是一种极大的利益损害，当银行的不良贷款过多 的时候，就会极大的影响银行的经营运转。对社会而言，不良贷款也起到负面的影响，并形成一系列的不良反应。所以银行想要的便是借款人能够履行合同，能正常还本付息，及时偿还全款的正常贷款。
互联网金融发展越来越快,传统的数据分析方法和已经不能满足金融贷款公司越来越高的成本利润分析要求,大数据技术的出现,满足了金融贷款公司的准确,灵活,实时的分析需求。经研究，影响个人贷款还款的主要因素有：借款人信用状况，借款人就业情况与从业时间，借款人的收入来源与消费能力，借款人的年龄，学历，婚姻家庭状况等。本文将综合上述因素进行分析，利用机器学习，构建贷款模型，尽量降低银行的贷款风险。
二、机器学习
机器学习是人工智能的最重要的技术，是利用人工智能解决现实问题的理论基础。机器学习能够以数据为学习对象，并从得到的数据中挖掘出关键信息从而不断迭代训练，经过大量数据分析可以总结出仅靠人类无法发现的规律和存在的问题，机器学习运用的地方也越来越多。
机器学习中被采用的最广泛的两大机器学习的方法是监督学习和无监督学习。监督学习是已经知道所需数据的输入和输出，运用已知的数据信息训练算法。首先学习算法会获得对应所求输出的数据标签，算法会将实际输出与所求输出进行对比练习，找到错误。然后对现有模型进行修改，通过分类、回归、梯度下降等方法，最终使算法可以通过新的数据来预测可能的结果。 例如，本文就是为了预测什么样的贷款交易是有风险的。
无监督学习，与监督学习恰恰相反，使用无历史标签的相反数据。系统不会被告知正确的输出，算法必须自己探索所求输出。无监督学习对事务性数据的处理效果很好。比如，它可以通过用户数据分析识别有一些具有相同属性的贷款客户群体，或者它可以找到主要属性将客户群体彼此区分开。
三、AI利润模型
根据前文讲述的机器学习的相关内容，我们可以知到机器学习是能够基于数据建模学习的一种方法，对大数据条件下的问题可以通过机器学习算法模型挖掘数据中潜在的价值和信息，从而进行分析和解决。我们再回到贷款申请最大化利润问题，我们需要判断用户是否具有还款能力，从而决定是否给出该用户的借款资格，希望通过用户的个人信息，建立模型给出一个评估结果。尝试通过算法模型分析出一个用户是否具备还款能力。
AI利润模型实现了贷前、贷中到贷后的全流程自动化审批，最大化的降低了出借管理成本，减少了业务前期筹备时间，提高了风险控制效率。
为了得到最小化的损失函数和最优的模型参数值，可以通过梯度下降法的方式进行步步的迭代求解。首先，梯度下降，是采用一步步逼近目标函数的最小值的方法。但因为损失函数不一定是凸函数，这种方式有可能会求得局部的最优解，而不是整个函数全局的最优解。所以还需要对选择方式，学习率和批处理数量进行研究。学习率也就是每一步的步长，可以尽量从小开始，如果还是达不到最优就在减小，但也不能太小徒增计算量，增加计算时间。梯度下降法也大致分为三类，分别是批量梯度下降法，随机梯度下降法及小批量梯度下降法。第一种每次迭代都考虑全部样本，太费时间;第二种迭代速度快，但不一定每次都朝着收敛的方向;最后一种每次选择一小部分样本，既实用又方便。所以我们的处理方式将选择小批量梯度下降法。我们通过大量的数据实验，结合机器学习算法建立贷款申请模型，AI利润模型以利润进行回溯分析来调控过件难度系数(240, 260]，毛利润达到峰值。
四、结束语
本文基于AI利润算法模型再实际场景中建立贷款申请利润最大化，并且表现良好，对最大化银行银行利润起到了不错的参考和指导作用。本文的模型仍存在一些提升空间，基于实验数据集较小，尚未进行大规模数据进行训练测试，未来可以在调节参数，尝试更换一些集成算法上做出优化，本文对正负样本不均衡问题采用的是调整正负样本权重方式，是基于数据样本较小的情况下做出的考虑，最好的办法依然还是尽量获取到更多的数据，从而使模型得到更强的泛化能力。——论文作者：刘四旗，王崴绪，王文武，张曼利，陈梅
