基于人工神经网络的商业银行个人信用风险控制模型的开题报告一、研究背景和意义随着我国金融市场的不断扩大和人民生活水平的日益提高，个人信用占比逐步提高，因此，商业银行的个人信用风险管理越来越受到关注。目前，银行在个人信用贷款评定中主要采用一些基础数据分析方法和评分卡模型，这些方法或模型在分析单一维度因素如收入、征信等方面表现良好，但是难以处理多维度、非线性的特征，这种方法面临着通过传统手段难以实现的风险预测的挑战。人工神经网络(ANN)作为一种非线性建模的工具，具有可学习性、鲁棒性和适应性等优点，在预测方面具有显著优势，可以处理复杂多维度的变量，因此在银行信用风险预测中得到越来越广泛的应用。与此同时，基于ANN的信用风险模型也逐渐成为国际上关注的研究热点。因此，本研究拟基于人工神经网络建立商业银行的个人信用风险控制模型，以提高银行风险管理水平，保护银行和客户的共同利益。二、研究方法和技术路线研究方法：本研究将采用基于人工神经网络的风险控制模型来构建商业银行的个人信用评估模型，通过对相关数据的采集、预处理和分析，完成人工神经网络的建立和训练，并使用受试者工作特征曲线（ROC）和累计损失函数（CumulativeLossFunction，CL）评估模型的预测性能。技术路线：1.数据采集和预处理本研究将通过采集与个人信用相关的多种数据，包括个人身份信息、家庭收入和支出、征信记录等，通过数据预处理和清洗，建立清晰、全面、准确的数据集，为后续分析和建模奠定基础。2.建立人工神经网络模型在数据集的基础上，本研究将采用BP神经网络模型，根据数据集的特征，选择适当的激活函数、损失函数和优化算法，建立可靠的个人信用评估模型。同时，考虑到过拟合问题，采用dropout等方法进行优化处理。3.模型评估本研究将通过使用受试者工作特征曲线（ROC）和累计损失函数（CumulativeLossFunction，CL）评估评估模型的预测性能，评估模型的预测准确性和适应性，并进行灵敏度分析。三、预期研究成果本研究将基于人工神经网络构建商业银行的个人信用风险控制模型，对现有的基于数据分析和评分卡模型进行改进和优化。预期的研究成果包括：1.建立一个可靠性更高、性能更优的个人信用风险控制模型。2.为商业银行的个人信用风险控制提供了一种新的思路和方法。3.提高商业银行的风险管理能力，保护银行和客户的共同利益。四、研究计划和进度安排1.第一年完成文献综述，研究BP神经网络模型的原理和各种参数的选取；收集和清洗个人信用相关数据，建立数据集；设计、建立和训练BP神经网络模型。2.第二年通过对BP神经网络模型的训练和调整，建立可靠的个人信用评估模型；使用受试者工作特征曲线（ROC）和累计损失函数（CumulativeLossFunction，CL）评估模型性能；进行灵敏度分析。3.第三年完成实验结果分析、研究成果撰写，并进行论文的撰写和初稿的修改；以及开发一个可视化工具，将预测结果呈现给商业银行分析师的用户界面，以支持分析师自己的分析。