基于BP神经网络的人工智能对信用评级的影响

• 作者: 覃镇峰 颜菲
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: BP算法 人工智能 信用评级 分析 影响 总结
• 年，卷（期）: 2019,（39）
• 所属期刊栏目: 信息数据与电子工程
• 页码范围: 117,119
• 页数: 2页
• 字数: 1694字
• 语种: 中文

摘要

随着科学技术的发展,人工智能逐渐进入人们的生活中,潜移默化地影响着人们的生活.BP神经网络下的人工智能和信用评级之间存在着密切的关系.信用交易能够促进企业经济效益的提升,但在带来好处的同时也给企业埋藏着巨大的经营风险.那么企业如何规避相应的风险使自身能够安全的运营和发展呢?实践证明,企业对客户的信用加强管理是解决此问题的关键行为.如何对客户的信用进行评级是做好信用管理工作的重点,同时这个问题一直也是大多数的企业需要进行改善和学习应用的问题.本文从企业的信用状况进行相应的分析,应用BP神经网络技术对客户信用评级建立一定的模型,分析出和客户信用表现联系比较近的因素,对其进行探索,进而促进信用评级工作的顺利进行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃镇峰		5	1	1.0	1.0
2	颜菲		14	8	2.0	2.0