26年CH金融科技基于K-Means与随机森林的银行个贷风控授信决策研究终稿全日制(27713字).docx

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I摘要随着商业银行个人信贷业务的持续扩张，客户群体的异质性与风险表现的复杂性日益凸显，传统依赖单一标签的线性风控模型已难以满足精准管理的要求。尤其是在信贷数据缺乏风险标签、特征间存在复杂非线性关系的情况下，传统风控方法的有效性面临严重挑战，难以精准识别潜在高风险客户，导致银行面临误拒优质客户或授信于高风险客户的双重风险。本研究首先采用 K-Means 算法对信贷客户进行无监督分群，利用肘部法则与轮廓系数确定最优聚类数为 4，并生成包含潜在风险信息的聚类标签。随后，将这些聚类标签作为具有先验知识的新特征与原始数据融合，输入随机森林模型...

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