一种基于深度强化学习的信贷审批策略动态优化方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的信贷审批策略动态优化方法，该方法将信贷审批过程建模为序列决策问题，构建包含历史审批结果、市场环境变化和机构风险偏好的多维状态空间，以及包含审批决策、贷款额度和利率定价的动作空间。采用演员‑评论家深度强化学习算法，其中演员网络负责生成审批策略，评论家网络评估策略价值。通过设计以风险调整后收益为核心的奖励函数，综合考虑利息收入、资金成本、违约损失等因素，使模型能够动态平衡风险与收益。系统实时采集市场数据和机构风险偏好。本发明能够实时响应市场变化，将违约率降低至5%，风险调整后收益提升15%‑20%，自动审批率达80%以上，显著提高了金融机构的审批效率和风险管理水平。