Automatiserad kreditbedömning och riskhantering

1. Implementera automatiserade system för att bedöma kunders kreditvärdighet och förhindra risken för förluster.

Genom att implementera automatiserade kreditbedömningssystem kan företag snabbt bedöma en kunds kreditvärdighet baserat på historiska data, transaktionsmönster och andra ekonomiska indikatorer. Detta minskar arbetsbördan och minimerar risken att godkänna kunder som är troliga att gå i konkurs.

Exempel på Python-kod för automatisk kreditbedömning:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# Exempeldatan för kunder (kredit historia, inkomst, existerande skulder)
data = {'Customer_ID': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Credit_History': ['Good', 'Bad', 'Good', 'Average', 'Bad'],
        'Income': [50000, 30000, 70000, 45000, 20000],
        'Existing_Debts': [1000, 5000, 2000, 3000, 6000],
        'Approved': [1, 0, 1, 0, 0]}  # 1 = godkänd, 0 = nekad

df = pd.DataFrame(data)

# Omvandla kategoriska data till numeriska
df['Credit_History'] = df['Credit_History'].map({'Good': 1, 'Average': 0, 'Bad': -1})

# Funktioner och målvariabel
X = df[['Credit_History', 'Income', 'Existing_Debts']]
y = df['Approved']

# Dela upp i tränings- och testdata
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Random Forest Classifier för kreditbedömning
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# Förutsägelser
predictions = model.predict(X_test)

# Utvärdering
print("Model Evaluation:\n", classification_report(y_test, predictions))

# Exempel på kreditbedömning för nya kunder
new_customers = pd.DataFrame({'Credit_History': [1, 0, -1], 'Income': [60000, 40000, 25000], 'Existing_Debts': [2000, 3000, 7000]})
new_predictions = model.predict(new_customers)
print("\nKreditbedömningsresultat:", new_predictions)  # 1 = godkänd, 0 = nekad

Denna kod använder en Random Forest Classifier för att förutsäga om en kund bör godkännas baserat på deras kredit historia, inkomst och befintliga skulder. Det automatiserar beslutsprocessen och sparar tid på manuella bedömningar.

2. Använd maskininlärning för att förutsäga och hantera risker vid affärstransaktioner.

Genom att implementera maskininlärningsmodeller kan företag identifiera potentiella risker under affärstransaktioner, som bedrägerier, förlustrisker eller finansiell instabilitet. Genom att använda dataanalys kan företag förutse hög-risk transaktioner och vidta åtgärder för att minimera förluster.

Exempel på att använda en maskininlärningsmodell för riskförutsägelse:

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Exempeldatan för transaktioner (transaktionsbelopp, kundbeteende, tidigare bedrägeri)
transaction_data = {'Transaction_Amount': [1000, 200, 5000, 300, 1500],
                    'Customer_Behavior': [0, 1, 1, 0, 0],  # 0 = Normal, 1 = Suspekt
                    'Past_Fraud': [0, 1, 0, 0, 1],  # 0 = Nej, 1 = Ja
                    'Risk': [0, 1, 0, 0, 1]}  # 1 = Hög risk, 0 = Låg risk

df = pd.DataFrame(transaction_data)

# Funktioner och målvariabel
X = df[['Transaction_Amount', 'Customer_Behavior', 'Past_Fraud']]
y = df['Risk']

# Förbehandling av data
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Dela upp i tränings- och testdata
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Support Vector Machine (SVM) modell för riskförutsägelse
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# Förutsägelser
predictions = model.predict(X_test)

# Utvärdering
print("Model Evaluation:\n", classification_report(y_test, predictions))

# Exempel på riskbedömning för nya transaktioner
new_transactions = pd.DataFrame({'Transaction_Amount': [1000, 2000, 3000], 'Customer_Behavior': [0, 1, 0], 'Past_Fraud': [0, 0, 1]})
new_predictions = model.predict(new_transactions)
print("\nRiskbedömningsresultat:", new_predictions)  # 1 = Hög risk, 0 = Låg risk

Denna kod använder en Support Vector Machine (SVM) för att förutsäga risken i affärstransaktioner baserat på transaktionsbelopp, kundens beteende och tidigare bedrägerier. Genom att använda denna automatiserade riskbedömning kan företag minska riskerna och optimera sina affärsbeslut.