基于机器学习的债务风险管理体系构建与应用
在内生需求与外部压力推动下，浙江省交通投资集团有限公司以《中央企业全面风险管理指引》为理论基石，利用系统打通业务单位、风险管理职能部门、内部审计部门三道防线的信息流和业务流渠道，构建起债务风险信息收集、债务风险量化评估、债务风险管理策略制定、债务风险解决方案实施、债务风险管理进度监督的线上债务风险管理闭环，从而提升债务风险管理体系运转效率与运行效果；以机器学习算法为技术核心，充分结合交通集团所涉业务特点和债务风险管理理论，提炼行业通用与专用债务风险特征指标，筛选具有特征代表性的训练样本，融合各级机构管控需求设置管理阈值，并利用数据分析技术对模型做泛化与改善，构建起满足外部与内部管控要求、兼顾针对性与普适性的债务风险量化评估与预警智能模型，从而提升债务风险管理精度与质量。
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| 出版日期 | 2024年05月28日 |
| 单位 | 浙江省交通投资集团财务共享服务中心 |
| 作者 | 姚慧亮、孙华明、沈国良、陈再敏、刘玲娜 |
| 正文范围 | 30页以上 | 关键词 | 债务风险；共享平台；机器学习 |
| 案例类型 | 现场案例 |