상업은행의 신용 위험을 위한 자기 학습 BP 신경망 평가 알고리즘

상업은행은 금융 시스템에서 중요한 역할을 하며, 자본 순환, 자본 통합, 자본 자원 할당 및 총 사회 수요 및 공급 조정 과정에서의 역할은 대체할 수 없습니다. 본 논문은 컴퓨터 기술과 관리 이론을 바탕으로 질적 및 양적 분석을 결합하여 상업은행의 신용 위험 평가 시스템을 구축하는 아이디어를 제안합니다. 주요 목표는 신경망의 자기 학습 능력을 활용하여 복잡한 대출 위험 평가를 수행하는 것입니다. BPNN은 자기 학습, 자기 적응 및 지식 습득이 가능하며, 불확실성을 잘 처리할 수 있습니다. 이는 명백한 주관적 및 인위적 요소를 제거하는 비선형 방법으로, 보다 객관적이고 효과적인 평가 결과를 도출합니다. 실험 결과, 설정된 모델이 개인 신용 관리 조정 및 상업 은행의 투자 위험 감소에 효과적이며, 은행의 개인 신용 사업을 위한 새로운 의사 결정 프레임워크를 제공함을 보여줍니다.