银行贷款违约风险预测数据集-Indessa银行-贷款申请人-时间未知
数据来源：互联网公开数据
标签：银行,贷款,违约,风险预测,机器学习,金融,数据分析,信贷,违约风险,不良资产
数据概述：
本数据集旨在帮助Indessa银行预测贷款申请人的违约风险。该银行在过去三个季度业绩不佳，不良资产（NPA）达到历史新高，导致投资者信心下降，股价下跌。通过分析，发现大部分NPA源于贷款违约。为了解决这个问题，银行决定利用机器学习技术，从多年收集的混乱数据中找出违约风险高的贷款申请人，并制定相应的风险管理计划。数据集中包含了贷款申请人的相关信息，以及贷款是否违约的标签。值得注意的是，该银行的贷款由银行和投资者共同审核批准。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建和训练贷款违约风险预测模型。金融机构可以利用此数据开发预测模型，识别高风险贷款申请人，从而优化贷款审批流程，降低不良资产比例，改善财务业绩。具体应用场景包括：风险评估、信贷决策支持、贷款组合优化、客户信用评分、违约预警系统等。此外，该数据集也适用于机器学习算法的实践和教学，帮助学习者掌握风险预测模型的构建和评估方法。
