神经网络与专家系统结合的银行贷款风险管理决策系统

项目将人工智能的专家系统（ES或KBS），神经网络及其两者相结合方法运用于银行贷款风险管理决策中。主要研究有：1、建立用于银行贷款内部监管稽核的KBS原型系统。2、用神经网络BP模型对贷款风险中财务因素进行分析；而对非财务因素用专家系统进行描述。项目并将两者结合应用于对企业信用评价设计和基于指标预警法的预警系统。3、并同样用于新近提出的贷款风险分类（我国98年后开始逐步推行）研究。以上研究对加强银行贷款风险防范与控制，提供了有效的决策支持，并使管理决策具有智能化特征。研究结果有其一定实用性和应用前景。本研究已撰写、发表论文21篇。项目研究显示，初步是成功的。但同时也有一些问题尚待进一步去研究和探讨。