基于因果推断与强化学习的智能信贷额度动态调控方法

本发明公开了基于因果推断与强化学习的智能信贷额度动态调控方法，包括：采集客户的多源异构数据，并进行结构化整合与因果建模；基于构建的因果图，利用因果推断方法对额度调整行为进行干预分析，评估额度调整对客户违约风险PD和收益REV的真实因果影响；将信贷额度调控抽象为马尔可夫决策过程进行建模，将额度管理问题转化为动态序列决策优化问题；建模完成后，采用强化学习算法对额度调控策略进行优化训练；额度决策完成后，输出调整结果并生成可解释性分析报告。本方案通过因果推断识别关键信用因子并进行干预分析，量化额度调整对风险的真实影响，确保决策的因果合理性，结合强化学习实现了授信额度的动态调控与风险控制。