前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的金融信贷风险评估系统设计探析，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
针对传统的金融信贷风险评估系统存在的评估数据误差率较大的问题，以下开展了基于AHP-模糊数学模型的金融信贷风险评估系统的设计。首先，从信贷业务服务器、网络连接设备、内部客户机3个方面进行系统硬件结构的设计，其次，提取金融信贷风险数据，采用计算风险权重值的方式对实现对风险的有效评估。最后采用设计对比实验的方式验证该系统在实际应用过程中可有效的降低评估的误差率。经济的快速的发展在一定程度上对金融行业起到了推动的作用，虽然市场内的各行业均处于快速提升阶段，但在实际运营过程中仍存在很多不可估量的风险。AHP又称层次化分析法，最早是由美国著名的经济学家提出，在一些定量问题的分析方面，AHP可采用多种准则决策的方式，将问题中一些较为复杂的因素按照其结构模式对其进行层次化的划分，使问题变得通俗易懂，进而实现将专业化的建议与客观性的分析两种动态化的结合到一起，并通过赋予加权值的方式，对每一层数据进行权值的计算及排序。上述提出的问题解决方式在实际的应用中可有效的降低解决问题的难度，进行起到提高解决效益的作用，目前该种方法已经被广泛的应用到金融信贷风险的评估中，并随着技术的不断优化，已经在市场内各个行业均开始广泛的应用。但进行数据要素之间的关键信息对比的过程中，仍存在的两个不相关要素对比困难的问题有待解决[1]。因此，下述将基于AHP-模糊数学模型，开展金融信贷风险评估系统设计的研究，为金融信贷企业在市场的可持续发展提供技术方面的指导。
1.基于AHP-模糊数学模型的金融信贷风险评估系统硬件设计
为了实现基于AHP-模糊数学模型的金融信贷风险评估系统的设计，以下将进行系统的整体硬件设计。首先，信贷业务服务器作为维持系统稳定运行的关键硬件设备，在进行设计过程中，应全方面的考虑其该设备在系统运行过程中具备的延展性能及开放性能，因此，对其的内存要求相对较高，在该设备自身的16GB内存的基础上，增设256GB的外设硬盘，并采用Web数据管理器对收集的数据进行存储，因此RISC芯片结构的配置选型应在4CPU以上，磁盘的列阵应在350T以上。为了提升系统运行的稳定性，硬件设备的运行环境选择安全性能较高、生产成本较低的UNIX操作环境[2]。其次，结合网络连接设备在系统中的应用，下述将进行金融信贷通信中网络连接设备的设计，通常情况下，以PC及单机芯片作为维持该设备运行的核心零件，在持续运行过程中，可利用微芯片处理技术实时监测行业的风险数值，并将屋外部通信设备与内部服务器进行网络上的链接，在进行评估过程中，由该设备为网络运行提供PRS或LORa-iot两条道路，为系统的运行提供后台帮助。最后，根据评估系统的实时运行状态，下述将进行企业内部客户机的设计，该部分主要包括数据收集端口、数据整理芯片、电路状态检修模块等，由设备进行市场内金融行业变化趋势数据的收集，采用云端平台提供的大数据技术进行收集数据的出具，将负荷数据通过转接设备转换成电子数据，并将处理后的数据从输出端口传出，实现金融信贷风险评估系统硬件的设计。
2.基于AHP-模糊数学模型的金融信贷风险评估系统软件设计
结合上述设计的系统硬件，下述将基于AHP-模糊数学模型，从提取金融信贷风险数据、计算风险权重值、实现金融信贷风险评估3个方面，开展金融信贷风险评估系统软件的设计。
2.1提取金融信贷风险数据
随着金融行业在市场的发展，企业在正常运营状态下，会产生大量的生产运营管理数据，为了实时监测数据中是否携带风险因子，应采用有效的方式对金融信贷行业中出现的大批量数据集合进行数据的提取及处理。首先，结合硬设备中设计的网络连接设备的设计，采用多种现代化手段收集转接设备中依附的数据[3]。其次，对收集的数据整理分类，采用云端数据处理数据的方式进行数据集的预处理，并提取出现解码异常的数据。最后，依照互联网传输协议，对收集的数据集合进行有效的筛查，并采用加密连接的方式，对数据进行封装处理，避免出现行业中数据泄露的现象。除此之外，将最终风险数据进行综合检测，为系统的运行奠定基础。
2.2基于AHP-模糊数学模型计算风险评估权重值
整理上述提取的数据，下述将基于AHP-模糊数学模型，进行风险数据权重值的计算。
2.3实现金融信贷风险评估
最后依照上述计算公式，采用判断矩阵的方式的进行层次之间的元素权重数值的对比，在实际的应用中，结合市场不同运行条件下设计的风险评价指标，对计算的权重数值进行划分，确定金额信贷风险评估过程中每个元素对于上一层数据的权重比例。除此之外，结合金融行业专家对金融信贷风险的评估，采用加权算法对权重数值进行正向量对比，实现金融信贷风险的最终评估。
3.实验论证分析
以下将采用设计对比实验的方式，验证文章设计的基于AHP-模糊数学模型的金融信贷风险评估系统在实际运行中存在的一定的实用性。首先，随机选取市场内某一金融企业作为此次实验的研究对象，采用传统的金融信贷风险评估系统对该企业在市场运营的风险值进行在线监测，收集三组实验数据，并对其进行数据的综合性评估，忽略其它影响实验结果的因素，将评估后的数据与市场数据进行对比，分析评估存在的误差率，并设定该组为此次实验的对照组。其次，采用本文设计的金融信贷风险评估系统进行相同步骤的操作，将其记为实验组。可以明显的看出，相比传统的评估系统，本文设计的基于AHP-模糊数学模型的金融信贷风险评估系统，在实际应用过程中可降低评估数据的误差率，进而起到提升评估准确率的作用。
4.结束语
随着金融行业在市场内的快速发展，文章开展了基于AHP-模糊数学模型的金融信贷风险评估系统的设计，从提取金融信贷风险数据、计算风险权重值、2个方面进行了详细的研究。最后采用设计对比实验的方式验证本文设计的评估系统在实际应用过程中可降低评估数据的误差率，因此在后期的发展中，应加大该系统在金融信贷风险评估中的应用。
作者:易存晓
