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智能化对公信贷客户风险监测审计模型研究
文献摘要：
近年来,对公信贷一直是银行资产投放的重要领域,规模和客户数量稳定增加.随着内外部经济、经营环境的日趋严峻,银行内部人员、信贷流程及内部控制等管理日趋复杂,审计部门利用传统抽样方法、规则模型监测方法等已不能满足风险前瞻预判和日常监督的要求.本文结合审计经验,从商业银行海量经营、管理等信息中选取风险因子,运用XGBoost等人工智能算法,辅助进行对公信贷客户风险监测,以提升审计效能.
文献关键词：
商业银行;内部审计;信贷风险;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
于威;戴龙龙;张伟青;陈小其
作者机构：
中信银行股份有限公司,100020
文献出处：
引用格式：
[1]于威;戴龙龙;张伟青;陈小其-.智能化对公信贷客户风险监测审计模型研究)[J].中国内部审计,2022(11):45-52
A类：
B类：
公信,客户风险,风险监测,审计模型,银行资产,投放,户数,经营环境,内部人员,内部控制,审计部,抽样方法,监测方法,日常监督,从商,商业银行,取风,风险因子,XGBoost,人工智能算法,内部审计,信贷风险
AB值：
0.401236
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