近年來,消費(fèi)信貸在中國蓬勃發(fā)展。為加速貸款審批,一些金融機(jī)構(gòu)將源于新加坡的信貸工廠模式引入國內(nèi)。信貸工廠中的調(diào)度問題研究有助于優(yōu)化貸款審批流程,提升貸款審批效率。隨著人工智能的快速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域大放異彩。因此本文研究如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于信貸工廠的調(diào)度優(yōu)化,主要包括兩個(gè)方面:訂單調(diào)度的優(yōu)化和人員調(diào)度的優(yōu)化。首先,針對(duì)于信貸工廠中的人員配置問題,本文提出一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)人員配置問題的解決方案。本文將汽車貸款審批問題抽象建模為多個(gè)排隊(duì)隊(duì)列的組合,并基于排隊(duì)論和離散仿真理論搭建起信貸工廠仿真系統(tǒng)。隨后本文利用Prophet時(shí)序分析模型去預(yù)測(cè)信貸訂單下一個(gè)時(shí)段的到達(dá)率并輸入仿真系統(tǒng),然后基于貝葉斯優(yōu)化算法對(duì)仿真系統(tǒng)的人員配置方案進(jìn)行優(yōu)化。最后再將仿真系統(tǒng)中得到的下一時(shí)段的優(yōu)化后的人員配置方案應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)信貸工廠,提高系統(tǒng)的審批效率。結(jié)果表明,算法優(yōu)化后的審批效率相較于隨機(jī)設(shè)置和人為經(jīng)驗(yàn)調(diào)整分別提高了166.7%和38.8%。其次,信貸工廠的訂單調(diào)度屬于NP-hard問題,難以用傳統(tǒng)精確算法得到即時(shí)方案。因而本文將信貸工廠中的訂單調(diào)度問題建模為多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)(MARL)任務(wù)。本文中的MA...

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

圖3-2信貸材料審批流程圖

圖3-1信貸工廠線上平臺(tái)

圖3-3信貸工廠審核環(huán)節(jié)操作界面

圖3-5基于排隊(duì)論視角的信貸工廠流程圖

本文編號(hào)：3887587