目前国内大多数银行信用卡部门采取人工审批作业形式，效率低而又面临很大的违约风险，无法进行风险分级管理，影响风险控制的能力及灵活度，难以在风险与市场之间寻求合适的平衡点。

方案介绍

本方案使用分布式人工智能平台MaximAI建立信用卡评分模型，运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，对目标客户的基本申请信息，信用历史记录等特征进行系统的分析，以发掘符合自身市场目标的客户和预测其未来的信用表现。信用评分不仅能够帮助银行划分借款户的信用等级，而且能够直接预测借款户的违约概率。

方案功能

MaximAI平台集成了多种机器学习算法，包括广义线性模型，分布式随机森林，梯度提升模型，朴素贝叶斯，K-means，主成分分析，深度学习等。

客户在使用过程中可以先将数据放入不同的算法模型中训练，选出最优的模型。

在此模型上调节参数，在覆盖银行全量在线交易数据情况下，MaximAI 平台大大的提高了原违约模型的风险预测能力。只要输入用户相关信息，在几秒中内自动评估新客户的信用风险程度，给出推荐意见。