基础学习

B/S架构

软件开发流程

征信

依法成立的征信机构，依法对个人或企业用户征信数据进行采集和加工，最终向依法用户提供个人信用信息查询和信用评估的活动

分类

个人征信行业：覆盖面更广泛，征信业务也更为复杂。

企业征信行业：

常见的征信模式

• 公共征信模式

中国人民银行征信中心

缺陷：覆盖范围小，系统的耦合性差，征信中心无法对征信节点上传的个人信用数据提供真实性保证

优势：准确、可信的个人信用数据

• 民营征信模式：

蚂蚁金服的芝麻信用、京东金融的小白信用、腾讯征信

缺陷：征信平台缺乏独立性，与平台自身有千丝万缕的关系，破坏独立第三方原则

优势： 通过互联网广泛获取个人信息、覆盖面广

• 当前个人征信体系形成了公共征信和民营征信并存的局面。由于传统公共征信机构与民营机构之间采用不同的征信体系，民营征信机构之间也存在一定的商业竞争，因此对于敏感商业数据无法直接共享，形成“信息孤岛”。

存在问题

• 数据真实性不足
• 平台独立性差
• 征信机构间信息阻隔

国内外发展

19世纪，第一家征信事务所

1968年，Experian提供信用报告和信用评分查询服务

09年，大数据时代的征信代表ZestFinance

相较于国外征信行业的发展，国内征信行业起步较晚

80年代后期-00年，数据来源单一，征信服务简单

03年，征信管理局成立，奠定公共征信体系基础

15年，首批民营征信机构进入行业

18年，百行征信挂牌，公共与民营融合

信用评分

信用评分是一种二分类技术，根据收入、年龄、还款情况、贷款情况等特征可以将客户分为两类：信用风险高的客户和信用风险低的客户。

###　信用评分方法

主要有两种，分别是统计学方法和机器学习的方法统计学方法包括判别分析法和逻辑回归法等，这些方法由于出现的时间长，易于理解等特点，在信用评分领域使用很广泛。机器学习的方法[包括决策树、神经网络、K 近邻支持向量机等，以及最近在各种机器学习竞赛中比较热的集成学习模型。研究者发现集成学习模型在信用评分领域的预测结果比单一的分类器表现得更好

常用的信用评分方法传统的人工审核的方式信用评分卡的方式这种评分卡一般是根据国外已经成熟的 FICO 征信体系建立的，评分卡的开发需要消耗大量的时间，并且具有一定的局限性，不能快速地处理多场景或者很多业务同时申请的情况

研究现状

对信用评分模型的研究

对不平衡数据集的算法研究

传统分类算法在对平衡数据集进行预测时，预测效果良好。但是，在现实生活中，我们需要处理的数据集大多是不平衡的，比如说本文要处理的个人征信数据，发生违约的客户相对较少，只占到了全部数据的 6.68%。而在实际的信用风险预测中，银行更加关注的就是会发生违约的客户能否被准确地识别出来

区块链

区块链是一个新兴的技术手段，作为一种多种技术融合的新产物，其中涉及到的关键技术主要包括密码学，分布式存储，共识算法和智能合约技术等。

概念	解释
交易	区块链数据存储的基本单位
区块	区块链数据存储的主要单位
节点	构建分布式区块链网络的基本单位
共识算法	对交易达成共识的算法逻辑或机制 区块链的核心模块
记账权	添加区块链账本记录的权利
智能合约	基于区块链共识的逻辑代码

拜占庭将军问题：在缺少可信任的中央节点和可信任的通道的情况下，分布在网络中的各个节点应如何达成共识

分布式存储技术对照表

	传统分布式存储技术	区块链分布式存储技术
数据存储方式	数据分布或数据复制	数据复制
数据操作支持	读 写 删	读 写
共识算法	分布一致性算法	区块链共识算法
拜占庭将军问题	不考虑	考虑

参考文献

《基于区块链技术的高校毕业生征信系统设计_李常》

以个人征信领域中所涉及的几点痛点问题作为切入点，设计一种基于区块链技术的征信系统。在区块链技术的基础上，划分一种基于分布式的区块链分层模型，并对系统中各个模块的功能进行了分析和总结。在保证个人征信业务功能得到提高的同时，也完成了对个人征信行业中存在的数据真实性以及信息孤岛等问题进行了研究，并提出了基于区块链进行解决的方法，从而完善征信系统的设计。

《基于区块链的个人征信系统设计与实现_曹颖》

背景：

随着个人征信行业的蓬勃发展，当前行业中存在的数据真实性不足，平台独立性差以及征信机构间的信息孤岛等问题日益突出。区块链技术提供了一种构建分布式信任的系统架构方法，而当前区块链技术还处在初步发展阶段，急需寻求适当的应用场景促使区块链技术落地。本课题旨在利用区块链技术，为应对当前个人征信行业中存在的痛点问题提供解决方案。

功能模块：身份管理、数据采集、信用评分、评分融合、报告生成

创新点：基于分布式信任的区块链分层抽象模型分析方法，一般征信智能合约模型实现方案以及两层区块链征信网络设计。除此之外，还设计了个人征信系统区块链方案

本系统是在当前个人征信体系下提出的基于区块链的个人征信系统。当前公共征信机构中国人民银行征信中心开具的个人信用报告不能保证数据的真实性和准确性，只能为个人信用状况提供参考依据[35]。而当前以企业为主的民营个人征信系统中，大多采用集中式的征信方案，即广泛地收集个人征信数据，在企业自家平台上构建征信评分模型得出征信报告。但是这样的征信模式导致系统架构与企业业务粘性过高，因而直接影响征信结果的权威性[36]。区块链技术是一种可以建立分布式信任的系统架构技术，通过将区块链技术引入到当前个人征信领域，可以为当前个人征信行业中存在的关键问题提供新的解决思路。本系统旨在实现基于区块链的个人征信系统，在满足基本个人征信业务功能的同时，利用区块链技术解决当前行业中存在的关键问题。

大数据背景下的个人征信系统已经在个人征信行业中渐渐得到广泛的应用，由于本系统旨在探索区块链技术在个人征信系统中的应用，因此将着重分析区块链技术在个人征信领域应用的可行性。 区块链作为一种新兴的信息技术手段，将区块链技术合理的引入到当前的信息系统中，充分发挥区块链的技术特性，有效地解决当前信息系统中存在的关键问题，才是区块链技术发挥作用的关键[37]。因此在分析本系统的可行性时，将重点关注当前个人征信行业以及个人征信系统中存在的痛点问题，思考结合区块链技术能否有效改善此类问题，从而为后来区块链研究者提供更广阔的思路。当前的个人征信行业正在蓬勃发展，但是受限于当前技术发展，依旧存在几个行业痛点问题需要得到更多的关注。

总结：

本选题为当前个人征信领域存在的部分痛点问题设计了一种基于区块链技术的 解决方案，并完成原型系统的实现与测试。首先，在理论层次，本文在对区块链技术 相关理论总结梳理的基础上，创新性地提出一种基于分布式信任的区块链分层抽象模 型划分方法，并基于此模型对区块链技术的应用场景进行系统分析。其次，针对现有 个人征信方案的不足，本文创新性地提出了基于区块链的解决方案，其中主要的创新 工作包括两层区块链征信网络设计和一般征信智能合约模型建立方法。最后，本文完 成了系统主要功能模块的设计与实现，包括身份管理模块、数据采集模块、信用评分 模块、评分融合模块和报告生成模块，并基于原型系统完成测试。 本方案在保障基本个人征信业务功能的同时，针对个人征信行业中存在的征信数 据真实性不足、征信平台独立性弱和信息孤岛问题，提供了基于区块链的解决办法。

不足（展望）：

缺乏实际业务数据 后台管理和前端人机交互不足 区块链系统性能不足

《高校学生信用评价系统关键技术研究_段光强》

高校学生不诚信现象屡出，因此，大学生这一特殊群体的个人信用问题不该被被忽略

学生普遍对信用认知不足，大多缺少个人收入，其经济来源主要依靠父母，同时也无可抵押资产，当前自我偿债能力较低。因此，高校学生的信用评价标准不能以普通借贷人和企业的信用评价指标作为评价标准，同理信用评价模型也不能完全适用。

本文，重点研究了高校学生信用评价指标和模型、多源异构信用数据的融合、高校学生信用评分系统的实现等

《基于电信运营商大数据的用户信用评分卡的设计与实现_吴佳辉》

背景意义：

客户拖欠费用和坏账的频繁发生使得个人信用风险分析和评估极为重要

传统的银行和保险行业，据个人的信用数据建立信用模型

互联网公司主要根据用户在各公司使用相应产品时产生的个人行为数据建立个人信用评级，数据缺乏全面性、覆盖面不足，限制了个人信用评分的发展

因此，个人信用评分市场的发展需要依靠更全面的数据来建立更准确、更科学、更全面的信用评级，以满足市场经济的需要。

电信业务运营产生海量、稳定、快速增长的数据，透支额度等业务产品的不断创。新因此，在保证用户数据安全性、隐私性的基础上，充分有效地利用电信运营商大数据对电信用户进行信用评估，对内部的传统业务提供信用服务，对新兴业务提供准确、及时的账户套费侦测，从而有效控制高风险用户账户额度，降低运营商坏账率，对电信运营商具有重要的现实意义。

本文围绕某电信运营商的特定业务场景，基于用户身份信息数据、历史消费数据、位置信息数据等，将金融领域的信用记分卡应用到电信领域，并使用机器学习的方法处理数据样本，进行特征选择，基于信用评估模型构建电信用户信用评分卡，为运营商建立准确高效的信用评价体系提供了可靠的思路。

研究内容：

本选题对个人信用发展现状、信用风险评估模型进行了系统的比较，并针对电信领域用户数据的特点进行数据处理和特征选择，并选择合适的评估模型转换为评分卡形式。重点围绕如何处理不平衡数据集，如何对有效特征进行选择，如何将评估模型转换为信用评分卡形式进行研究

《中小企业借贷信用分析系统的设计与实现_秦晓琳》

本文的目的是建立一个中小企业借贷信用分析系统，方便借贷机构查看企业的基本情况、经营状况、负债状况和违约情况等，并给出企业的信用评分值。评分系统的建立对于借贷机构而言，可以对企业的信用进行批量评估、实时监控，从而减少借贷成本，对于企业自身而言，可以帮助企业保持良好的信誉，提高社会公信力

本系统开发运用Ｄｊａｎｇｏ框架，利用Ｓｃｍｐｙ框架爬取第三方数据，结合Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ和ｊＱｕｅｒｙ技术开发前端界面，ＭｙＳＱＬ为数据存储，企业信用评分则是通过ＸＧＢｏｏｓｔ模型结合企业的定性指标和定量指标进行预测

功能模块：数据采集模块 数据分析模块 风险评估模块 风险预警模块

风险评估模块是为企业经营指数服务的。其中，企业经营指数是由企业信用评分模型计算得出，企业信用评分模型是本系统的最重要的地方，包括数据预处理、特征选择、模型训练以及模型评估四个方面。

《基于XGBoost算法的信用评级系统设计与实现_牛彩芳》

研究意义：

银监会《资本管理办法》，商业银行在对客户提供贷款之前，需要对申请贷款的客户实行信用评级

希望在互联网金融蓬勃发展的今天，可以通过机器学习的方法好好利用大数据，改变传统的信用评分方法，使银行可以更好地服务于客户

相关技术：

不平衡数据学习方法 重采样技术

集成学习 Bagging与随机森林 Boosting 与XGBoosting算法

开发技术 Django Bootstrap MySQL

《基于集成学习算法的个人信用评分研究_陆健健》

个人信用评分的基本概念

集成学习的基本概念.

Bagging(Bootstrap Aggregating)集成思想 基于 NR-SMOTE 算法的个人信用不平衡数据方法研

Boosting 集成思想.基于 XGBoost 算法的个人信用评分模型研究

选择性集成算法 基于 Stacking 算法的个人信用评分研究

《数字金融下的消费者#信用评分现状与展望_刘新海》

• 国内信用评分现状
  • 信用评分起步晚
  • 信用评分有较大提升空间
• 国内信用评分存在的问题
  • 信用评分在国内传统信贷领域的应用深度不够、研究缺乏
  • 信用评分概念混乱
  • 信用评分市场供需不平衡，有市无价
  • 消费者对于信用评分的关注与日俱增
• 国内信用评分发展趋势
  • 数字经济时代消费信贷的新特点给信用评分带来新挑战
  • 互联网的规模化和虚拟化效应
  • 消费信贷呈现额度小、周期短、频率高、分散化的特点
  • "次级”贷款的兴起
  • 出现了金融科技信贷和大科技信贷

《金融机构个人信贷风险管理系统设计与实现_岳丽》

数据准备

Kaggle 机器学习大赛中的 15 万条征信数据

纠错

参考页面

摘要

信用评分的意义

国内外信用评分现状

本文结构流程

设计技术、算法

1 绪论

1.1 选题背景及目的

国家经济不断发展，金融业发生也在变革 银监会政策 《资本管理方法》 关于信用评级的条例 要求商业银行贷款前 采取信用评级。

银行传统 互联网金融机构创新 相比之下 竞争力低下。

着国家提出“大众创业、万众创新”的战略举措， 中小企业的的地位 ，中小企业所拥有的问题：融资 成分混乱 财务不完整 不愿意借贷 基本信息、经营状况、负债状况、违约逾期记录

介绍信用评分： 目的 两种主流方法

综上 本文目的 构建模型 节省时间，降低成本

大多数网贷小公司停留在感性决策层面，错判率高

不合理的KPI考核标准

很多领导人或KPI考核人员不懂得损失成本与收益，贷前审核过于严格 易导致错失好客户 影响金融机构收入 信用评分系统帮助区分得到最多的好客户以及最少的坏客户

2022年信用卡逾期新规，

• 软暴力催收入刑法 任何金融机构在对欠款人进行催收时，不得使用软暴力或暴力手段进行催收。如果催收人员在对欠款人实施软暴力或暴力催收手段，

• 高额罚息取消 明确规定当信用卡逾期后所产生的滞纳金变更为违约金。违约金应按照每月最低还款额的5%收取，避免了利滚利的情况

• 停息分期还款《商业银行信用卡业务监督管理办法》第70条在特殊情况下，确认信用卡欠款金额超出持卡人还款能力、且持卡人仍有还款意愿的，发卡银行可以与持卡人平等协商，达成个性化分期还款协议。止每月罚息的上涨，停掉催收

第七十条 在特殊情况下，确认信用卡欠款金额超出持卡人还款能力、且持卡人仍有还款意愿的，发卡银行可以与持卡人平等协商，达成个性化分期还款协议。个性化分期还款协议的最长期限不得超过5年。

个性化分期还款协议的内容应当至少包括：

（一）欠款余额、结构、币种；

（二）还款周期、方式、币种、日期和每期还款金额；

（三）还款期间是否计收年费、利息和其他费用；

（四）持卡人在个性化分期还款协议相关款项未全部结清前，不得向任何银行申领信用卡的承诺；

（五）双方的权利义务和违约责任；

（六）与还款有关的其他事项。

双方达成一致意见并签署分期还款协议的，发卡银行及其发卡业务服务机构应当停止对该持卡人的催收，持卡人不履行分期还款协议的情况除外。达成口头还款协议的，发卡银行必须留存录音资料。录音资料留存时间至少截至欠款结清日。

金融机构贷款余额稳步上涨

人民银行统计，2021年末，金融机构人民币各项贷款余额192.69万亿元，同比增长11.6%；全年人民币贷款增加19.95万亿元，同比多增3150亿元。

据中国人民银行数据显示，2021年中国广义货币(M2)余额238.29万亿元，较2020年增长19.61万亿元；狭义货币(M1)余额64.74万亿元，较2020年增长2.18万亿元；

智研咨询发布的《2022-2028年中国个人贷款行业市场竞争现状及发展趋势分析报告》

小额贷款行业回归

中国人民银行公布的《2021年小额贷款公司统计数据报告》显示：截至2021年末，全国共有小额贷款公司6453家。贷款余额9415亿元，全年增加550亿元，同比增加5.93%。

不难发现，2018年国家整治互联网金融业务以来，全国小额贷款公司数量呈现逐年下降趋势，但贷款余额在2019年、2020年连续下跌之后，2021年迎来反弹，当前贷款余额已回归至2018年末。

2021年小额贷款行业集中度为何大幅提升？或与银保监会联合人民银行发布的《网络小额贷款业务管理暂行办法（征求意见稿）》有关。根据《暂行办法》要求：经营网络小额贷款业务的小贷公司注册资本不低于10亿元，且为一次性实缴货币资本；经营跨省网络小额贷款业务的小贷公司注册资本不低于50亿元，且为一次性实缴货币资本。

据开甲财经年前报道，截至2022年1月末，全国共有10家网络小贷注册资本达50亿元。其中，蚂蚁集团、度小满、美团、京东、苏宁旗下网络小贷注册在重庆，腾讯、字节跳动旗下网络小贷注册在广东，360数科注册在福建。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

美国Fico风控评分模型

1.2.2 国内研究现状

存在问题：我国评分仍处于初步发展阶段 系统不完善 不同机构评分结果也有差异 政府缺乏相关法律法规发布， 市场上缺乏强力的征信机构 信用评分在国内传统信贷领域的应用深度 信用评分概念混乱 信用评分市场供需不平衡，有市无价 ，但由于国 内对分析模型的价值判断以及知识产权保护等问 题，信用评分并非能够卖上很好的价钱 不够、研究缺乏

虽然国内信贷市场起
步较晚， 但是信用评分在国内逐步应用，促进了信贷 市场的健康发展。消费者对于信用评分的关注与日俱增 作为最大发展中国家，国内经济水平的稳步提升，数字经济时代下大数据应用，带动了国内新金融尤其是互联网金融的快速发展，信用评分技术在国内有着广泛yu出色的发展潜力

但在国外基础上，评分体系逐渐发展起来，

例如 央行征信中心，曾开发出与费埃哲公司合作开发的评分算法，但作为政府机构，碍于体制上的麻烦，虽然信用评分质量和性能得到保障，但对外谨慎度高，开发程度低。

作为互联网金融信用评分的代表 蚂蚁金服 芝麻信用 芝麻信用评分从 数据到评分模型与传统的征信机构信用评分或特定信贷机构的信用评分差别都比较大 是一种新型的信用评分意识 不仅仅在借贷受益，为用户在租赁、购物、出行、生活等场景提供优质便利的服务 芝麻企业信用 帮助中小企业建立及展示可信的信用档案，建立良好的企业评级机制，使企业获取更好的商业合作与服务

发展方向，

1. 针对次级贷人群解决征信问题 搜集网络小贷的消费者信贷 数据，进行整合加工，提供征信服务
2. 引入宏观经济因素
3. 目标违约率最小化向利益最大化转化
4. 完善贷后服务追踪

可借鉴

1.3 主要研究内容

本文的研究内容包括对信贷行业背景意义的探讨、信用评分模型的理论研究、信用评分算法的建模以及系统的设计与实现。

做了啥

数据来源于Kaggle竞赛

1.5 论文组织构成

2 理论基础与相关技术分析

2.1 系统体系与设计框架

b/s架构即浏览器/服务器架构。 对C/S的改进 交互界面通过浏览器实现 逻辑事务 极少在前端展现 主要逻辑事务在服务端实现

优点：简化客户端电脑载荷，维护和升级方式简单。 减轻系统维护成本 不需要安装任何客户端软件 只需要上网 由管理员配置系统的用户名和密码 即可使用 或 在线申请，通过安全认证 进入系统

相比于C/S架构（即客户端/服务器架构） 客户端不再是输入输出设备 而具有一定数据处理和存储能力 可以降低网络通信量 和服务器计算量

数据安全 C/S安全性是令人无法接受的 客户端保存业务数据，数据库连接信息 对应用数据安全由影响。

数据实时性，

部署简易性

极度适合型企业管理软件

B/S结构的大型管理软件势必在将来的几年内占据管理软件领域的主导地位。

mvc模式

微服务架构

与微服务应用对应的是单体应用， 通常跟微服务相对的是单体应用，即将所有功能都打包成在一个独立单元的应用程序。 相同业务逻辑的重复代码。接口调用关系杂乱 数据库表结构被多个应用依赖，无法重构和优化 所有应用都在一个数据库上操作 开发、测试、部署、维护愈发困难。即使只改动一个小功能，也需要整个应用一起发布。

使整个系统的分工更加明确，责任更加清晰，

服务数量变多导致其中一个服务出现故障的概率增大，并且一个服务故障可能导致整个系统挂掉。事实上，在大访问量的生产场景下，故障总是会出现的。

服务数量非常多，部署、管理的工作量很大

应用分散成多个服务，定位故障点非常困难

springcloud 微服务架构集大成者

• 服务注册与发现
• 服务调用
• 服务熔断
• 负载均衡
• 服务消息队列
• 配置中心管理
• 服务网关
• 服务监控
• 全链路追踪
• 自动化构建部署
• 服务定时任务操作

2.2 开发语言与技术

Java 、、 MySQL、

SpringBoot、 SpringCloud、 MybatisPlus 、 MVC模式

2.3 信用评分模型

信用评分技术

是什么 利用先进的数据挖掘技术、数理统计技术通过对消费者信用历史记录、交易记录、行为记录等大量数据进行系统的分析，挖掘历史数据与未来客户信用表现之间的相关性，从而获得到预测性模型，以评分或评级来综合评估一个消费者的信用表现。目前应用最广泛的的就是评估银行或借贷机构给消费者或企业授予贷款的风险性。具有70多年历史，消费信贷的信用评分促进了信贷行业的飞速发展，使人民突破当前生活状况与经济能力制约，提前步入优质美好的生活，信贷行业成为国民经济的支柱产业。

信用评分技术能给信贷管理人员提供有效的预测性信息，帮助管理人员制定与之相关的管理策略，实现信贷业务的高效益。

逻辑回归

分类模型

实质上是线性回归 + sigmod函数组成。

广泛应用于信用评分 二元性 好与坏客户 自变量可以是连续变量 或 离散变量 y=1数学公式

相比一般的线性模型

逻辑回归的优点

2.4 本章小节

3 智慧金融信用评分系统分析

3.1 设计原则

3.2 可行性分析

​ 在计算机技术时代，任何一个信息产品的价值都不是一成不变的，他会随着技术的发展而不断落后，随着社会观念的进步而贬值。人们对于一个信息产品的要求在不断地提高，因此，信息产品的设计要综合考量当下时代背景的需求性。本文设计的信用评分系统，将不仅仅看重系统的实现复杂度，更看重系统在实际应用过程中是否展现了良好的收益性，是否为管理工作提供了高效性和便利性。因此，针对此次信贷系统的准备工作，从如下三个方面进行可行性分析。

社会

随着大数据技术的快速发展，数字经济的高质量发展，人们的生活条件、思维模式、娱乐方式发生了巨大变化，行为习惯和工作模式也发生了转变。消费者对于未来美好生活的向往，驱使着他们关注信贷行业的策略变动，关注自身的信用情况。信用评分系统的信用查询服务，能够很好的帮助消费者管理自己的金融情况，做到经济状况的未雨绸缪，同时信息系统的便利性，让客户省去了繁杂的申请流程，节省了客户宝贵的时间与耐心。对于信贷机构而言，信息系统的应用有助于顺应信息化时代发展的需求，合理利用网络与管理工作结合，减少信贷审批流程，节省人工处理时间，提升业务人员工作效率。当今互联网时代，大量新型技术人才拥有信息技术能力，对于网络形式的工作也更加熟悉。信息管理系统的使用，对于提高内部技术水平，增强企业核心竞争力也具有积极作用。因此，从社会角度分析，开发本次智慧金融系统是实际可行的。

经济

​ 数字经济的高质量发展，使得我国消费金融的发展迅速。近几年，消费信贷发展形式呈现增速快，规模大的特点。政策上，政府引导金融机构增加对低信贷地区的贷款投放量，落实支持小微企业的市场政策。面对如此庞大的消费信贷市场，金融机构要提升核心竞争力的一大关键就是加强风控管理。风控管理不仅体现在壮大风控人力，还体现在发展风险量化分析工具，信用评分技术成为了信贷行业的重中之重。首先，将客户的数据输入信用评分系统中，快速获取准确的信用评估，为贷款审批提高有力的策略支持。其次，利用信息化的管理系统能减轻员工工作量，减少内部管理人员，利用智能自动的系统显著提高数据存储、管理、传递的质量和效率。尽管信息管理系统的搭建和维护需要一笔不小的资金，但是当系统投入真实的生产环境后，将产出长远的经济效益。因此，从经济角度分析，开发本次智慧金融系统是实际可行的。

技术

​ 本文系统的设计实现技术，选用的都是免费、易上手、高效率的开源技术，如MySQL数据库、J2EE、SSM框架。B/S软件结构是系统具有超强的跨平台能力；微服务思想为服务组件的开发提供便利，使项目的部署与管理变得简易；MVC设计模式使开发用户网络接口的难度降低，使开发人员专注于业务逻辑，提升web应用的可维护性。对于数据挖掘和机器学习的知识内容，网络上提供成体系的丰富的学习资料。因此，从技术角度分析，开发本次智慧金融系统是实际可行的。

3.3 需求分析

3.3.1 业务需求

可画流程图

客户管理

信用评分管理

3.3.2 非功能性需求

3.4 数据流分析

3.5 本章小节

4 系统实现

5 系统测试

5.1 测试准备

5.2.1 测试环境

5.2.2 测试方案

5.2 测试内容

单元 、功能、性能、安全、兼容性

5.3 测试总结

5.4 本章小节

6 总结与展望

参考文献

致谢

功能模块

• 权限管理模块

  • 注册登录
  • 用户管理
  • 角色管理
  • 菜单管理

• 客户信息管理

  • 客户信息录入
  • 客户信息修改
  • 客户信息查询

• 信用评分功能模块