商業(yè)銀行信用風險模型改進

25/271"商業(yè)銀行信用風險模型改進"第一部分商業(yè)銀行信用風險模型介紹 2第二部分模型存在的問題與挑戰(zhàn) 3第三部分基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型 6第四部分深度學習在信用風險評估中的應用 9第五部分風險評估指標的優(yōu)化與改進 11第六部分信用評分系統(tǒng)的開發(fā)與應用 15第七部分信用風險模型的實證研究 17第八部分信用風險模型的應用前景 19第九部分對未來發(fā)展的思考與建議 22第十部分結論及未來研究方向 25

第一部分商業(yè)銀行信用風險模型介紹標題：商業(yè)銀行信用風險模型介紹

一、引言

隨著經(jīng)濟全球化的深入發(fā)展，銀行業(yè)的競爭日益激烈。為了應對市場環(huán)境的變化，商業(yè)銀行需要建立有效的信用風險管理體系，以便及時識別、計量和控制信貸風險。其中，信用風險模型是商業(yè)銀行風險管理的重要工具。

二、信用風險模型的基本原理

信用風險模型是一種通過數(shù)學方法來預測和度量借款人違約概率的模型。其基本原理是根據(jù)借款人的歷史信用記錄、財務狀況以及其他相關信息，運用統(tǒng)計學和機器學習技術構建出預測模型。

三、信用風險模型的應用

信用風險模型可以應用于貸款審批、貸款定價、資產(chǎn)組合管理等多個方面。例如，在貸款審批階段，銀行可以通過信用風險模型預測借款人的違約概率，從而決定是否批準該筆貸款；在貸款定價階段，銀行可以根據(jù)信用風險模型的結果，調(diào)整貸款利率以補償潛在的風險損失；在資產(chǎn)組合管理階段，銀行可以通過信用風險模型對不同的資產(chǎn)進行分類，以便優(yōu)化資產(chǎn)配置。

四、信用風險模型的發(fā)展趨勢

隨著科技的進步和大數(shù)據(jù)的普及，信用風險模型正在向更加精準和智能化的方向發(fā)展。一方面，新的數(shù)據(jù)源和技術手段不斷涌現(xiàn)，為信用風險模型的建立提供了更為豐富的信息和計算手段；另一方面，深度學習、人工智能等新技術也在信用風險模型的開發(fā)和應用中發(fā)揮了重要作用，使得信用風險模型能夠處理更復雜的信用風險問題。

五、結論

信用風險模型作為商業(yè)銀行風險管理的重要工具，對于維護金融穩(wěn)定和保障消費者權益具有重要意義。未來，隨著科技的發(fā)展和金融市場的變化，商業(yè)銀行需要不斷創(chuàng)新和完善信用風險模型，以適應市場的挑戰(zhàn)和機遇。第二部分模型存在的問題與挑戰(zhàn)一、引言

隨著金融市場的不斷發(fā)展，商業(yè)銀行面臨著越來越大的信用風險。因此，建立科學、準確、實用的信用風險模型對于商業(yè)銀行來說具有重要意義。然而，現(xiàn)有的信用風險模型存在一些問題和挑戰(zhàn)，需要進一步改進。

二、模型存在的問題與挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：銀行在構建信用風險模型時，依賴于大量的歷史貸款數(shù)據(jù)，但由于各種原因，這些數(shù)據(jù)可能存在缺失、錯誤或者不完整等問題，從而影響模型的準確性。

2.標準化問題：不同的客戶、不同的行業(yè)可能會有不同的信用風險特征，但現(xiàn)有的信用風險模型往往缺乏對這種差異的考慮，使得模型無法準確地預測不同客戶的信用風險。

3.風險分散問題：雖然銀行可以通過發(fā)放大量貸款來降低單個貸款的風險，但這并不意味著所有的貸款都具有相同的風險。如果銀行沒有有效地進行風險分散，那么當某個貸款出現(xiàn)問題時，可能會導致整個銀行面臨嚴重的信用風險。

4.法規(guī)限制問題：在某些國家和地區(qū)，法律可能對商業(yè)銀行的信貸行為有一定的限制，如禁止發(fā)放高風險貸款、限制貸款期限等，這都會影響信用風險模型的構建和應用。

三、模型改進的方向

為了克服上述問題和挑戰(zhàn)，我們可以從以下幾個方面改進信用風險模型：

1.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量：首先，我們需要通過數(shù)據(jù)清洗和預處理技術，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。其次，我們可以通過大數(shù)據(jù)技術和人工智能技術，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價值，以更好地理解客戶的信用風險。

2.引入標準化因素：為了減少模型的偏差，我們需要引入更多的標準化因素，如客戶的年齡、性別、教育水平、收入水平、職業(yè)類型等，以更全面地評估客戶的信用風險。

3.建立有效的風險分散機制：我們可以通過組合貸款、發(fā)行理財產(chǎn)品等方式，建立有效的風險分散機制，以降低單一貸款的風險。

4.遵守法規(guī)限制：我們需要了解并遵守相關的法律法規(guī)，以避免因違反規(guī)定而帶來的風險。同時，我們也需要制定相應的風險管理策略，以應對可能出現(xiàn)的風險。

四、結論

總的來說，盡管現(xiàn)有的信用風險模型存在一些問題和挑戰(zhàn)，但我們可以通過改進模型，以更準確地預測客戶的信用風險，從而保護銀行的利益。同時，我們還需要遵守相關法律法規(guī)，以確保銀行的穩(wěn)健運營。第三部分基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來，傳統(tǒng)的信用風險評估方法已經(jīng)無法滿足日益復雜的風險管理需求?；诖髷?shù)據(jù)的信用風險模型作為一種新興的信用風險管理工具，逐漸被廣泛應用到銀行和其他金融機構中。

一、什么是基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型

基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型是一種將大量歷史交易數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)信用評分模型相結合的方法，通過使用大數(shù)據(jù)挖掘技術和機器學習算法，對客戶的信用狀況進行深入分析，從而預測其未來的違約概率。

二、基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型的優(yōu)勢

1.更準確的風險預測：基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型能夠從更廣泛的維度分析客戶的信用狀況，如社交網(wǎng)絡行為、消費習慣等，從而提高風險預測的準確性。

2.降低運營成本：傳統(tǒng)的信用風險評估需要大量的人工審核工作，而基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型可以自動化的處理大量的數(shù)據(jù)，降低了運營成本。

3.提高服務效率：基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型可以快速的對客戶的信用狀況進行評估，提高了服務效率。

三、如何構建基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型

構建基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型一般包括以下幾個步驟：

1.數(shù)據(jù)收集：首先需要收集大量的歷史交易數(shù)據(jù)，包括客戶的基本信息、交易記錄、負債情況等。

2.數(shù)據(jù)預處理：然后需要對收集的數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，去除異常值，填充缺失值，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等。

3.特征工程：接著需要根據(jù)業(yè)務需求選擇合適的特征，并對其進行構造和提取。

4.模型訓練：最后需要使用機器學習算法對數(shù)據(jù)進行訓練，得到一個可以預測信用風險的模型。

四、基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型的應用案例

以某銀行為例，該行利用基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型對其信用卡用戶進行了信用風險評估。結果顯示，該模型能夠更準確的預測用戶的違約概率，同時也能提高審批效率，降低運營成本。

五、結論

基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型是一種有效的信用風險評估工具，它不僅可以提高風險預測的準確性，還能降低運營成本，提高服務效率。然而，構建和應用基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型也面臨著一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全問題、模型解釋性問題等，這些問題需要我們在未來的研究中進一步解決。

總的來說，基于大數(shù)據(jù)的信用風險模型是銀行和其他金融機構提升風險管理能力的重要途徑，我們應當積極研究和應用這種新型的信用風險評估方法。第四部分深度學習在信用風險評估中的應用標題：深度學習在商業(yè)銀行信用風險評估中的應用

一、引言

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，金融市場的規(guī)模日益擴大，金融機構面臨著前所未有的信用風險挑戰(zhàn)。信用風險是商業(yè)銀行面臨的主要風險之一，它可能影響銀行的資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力和市場地位。因此，對信用風險的有效管理是商業(yè)銀行穩(wěn)健運行的基礎。近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的發(fā)展，深度學習作為一種強大的機器學習方法，被廣泛應用于信用風險評估領域。

二、深度學習的基本原理

深度學習是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習技術，通過多層次的數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)自動特征提取和復雜模式識別。深度學習的核心思想是構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡，每一層都對輸入數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換和抽象，最終得到一個高度抽象的輸出結果。這種“層級”結構使得深度學習具有很好的非線性建模能力，能夠處理復雜的、高維度的數(shù)據(jù)。

三、深度學習在信用風險評估中的應用

1.數(shù)據(jù)預處理

在信用風險評估中，大量的原始數(shù)據(jù)需要進行清洗、整合和轉(zhuǎn)換，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模。深度學習可以通過自動化的方式，快速、高效地完成這些任務。

2.特征提取

深度學習可以自動從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，而不需要人工設計特征工程。這種方法大大簡化了模型的構建過程，提高了模型的準確性和泛化能力。

3.風險預測

通過對歷史信用數(shù)據(jù)的學習，深度學習模型可以預測未來的信用違約概率。這種方法對于大規(guī)模的信用風險評估任務具有很大的優(yōu)勢，因為它可以在海量數(shù)據(jù)上實現(xiàn)高效的預測。

四、深度學習的優(yōu)勢與局限性

優(yōu)點：

1.處理復雜數(shù)據(jù)：深度學習能夠處理大量的、高維度的數(shù)據(jù)，對于信用風險評估來說，這是非常重要的。

2.自動特征提?。荷疃葘W習可以自動從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，無需手動設計，大大簡化了模型的構建過程。

3.高準確率：深度學習模型通?？梢垣@得較高的預測準確率，這對于信用風險評估是非常有利的。

局限性：

1.訓練時間長：深度學習模型通常需要大量的計算資源進行訓練，這可能會導致訓練時間較長。

2.可解釋性差：深度學習模型通常是黑箱模型，其決策過程難以解釋，這對一些敏感領域的應用（如信用風險評估）可能造成問題。

3.過擬合風險：深度學習模型容易過擬合，如果訓練數(shù)據(jù)不足或者第五部分風險評估指標的優(yōu)化與改進Title:Improving商業(yè)銀行信用風險模型throughoptimizationandmodificationofriskassessmentindicators

Abstract:

Thispaperdiscussestheimprovementofcreditriskmodelsincommercialbanksbyoptimizingandmodifyingkeyriskassessmentindicators.Itiscrucialtoenhancetheseindicatorstoaccuratelymeasureandmanagerisksinthebankingsector.Thepaperaimstoprovideanoverviewofexistingmethodsandbestpracticesforimprovingriskassessmentindicatorsincommercialbanks,aswellasprovidingrelevantdatatosupportthearguments.

Introduction:

Commercialbanksplayasignificantroleinfinancialsystemsaroundtheworld.Theytakedepositsfromcustomersandlendmoneytoborrowers,oftenwiththeexpectationthattheloanswillberepaid.However,thisprocessinvolvesacertainlevelofrisk,asborrowersmaydefaultontheirloansorexperiencefinancialdifficulties.Assuch,itisessentialforcommercialbankstohaveaccurateandreliablemethodsformeasuringandmanagingtheircreditrisk.

RiskAssessmentIndicators:

Riskassessmentindicatorsareusedbycommercialbankstoassessthelikelihoodofborrowerdefaultandthepotentialimpactonthebank'sbalancesheet.Theseindicatorsincludemeasuressuchasdebt-to-equityratio,interestcoverageratio,andloan-to-valueratio(LTV).Byevaluatingtheseindicators,bankscanidentifyhigh-riskborrowersandadjusttheirlendingpoliciesaccordingly.

OptimizingRiskAssessmentIndicators:

Thereareseveralwaysinwhichcommercialbankscanoptimizetheirriskassessmentindicators.Oneapproachistousemoresophisticatedstatisticaltechniquestoanalyzelargedatasets.Forexample,machinelearningalgorithmscanbeusedtoidentifypatternsinborrowerbehaviorthatarenotimmediatelyapparenttohumananalysts.Additionally,bankscanincorporatealternativedatasourcesintotheiranalysis,suchassocialmediaactivityorcreditbureaudata,togainamorecomprehensiveviewofborrowerrisk.

ModifyingRiskAssessmentIndicators:

Inadditiontooptimizingriskassessmentindicators,commercialbankscanalsomodifythemtobetterreflectcurrentmarketconditionsandcustomerbehavior.Forinstance,ifinterestratesrisesignificantly,theLTVratiomaybecomelessrelevantasapredictorofcreditrisk.Similarly,iflendingcriteriachange,suchasatighteningofcreditstandards,someriskassessmentindicatorsmaybecomelessuseful.

DataRequirements:

Tooptimizeandmodifyriskassessmentindicatorseffectively,commercialbanksrequireaccesstolargeamountsofhigh-qualitydata.Thisdatashouldincludehistoricalloanperformanceinformation,borrowerdemographicdata,andeconomicindicatorssuchasGDPgrowthandunemploymentrates.Additionally,banksshouldhaverobustdatamanagementsystemsinplacetoensuretheaccuracyandintegrityoftheirdata.

BestPractices:

Thereareseveralbestpracticesthatcommercialbankscanfollowwhenoptimizingandmodifyingtheirriskassessmentindicators.第六部分信用評分系統(tǒng)的開發(fā)與應用一、引言

隨著金融市場的不斷發(fā)展，商業(yè)銀行面臨著更加復雜多變的風險環(huán)境。信用風險作為商業(yè)銀行的主要風險之一，其管理效果直接影響到銀行的經(jīng)營效益和社會穩(wěn)定。因此，開發(fā)和完善信用評分系統(tǒng)，對商業(yè)銀行管理信用風險具有重要意義。

二、信用評分系統(tǒng)的開發(fā)與應用

1.原始信用評分系統(tǒng)

原始信用評分系統(tǒng)主要包括客戶的貸款申請表、財務報表、還款記錄等信息。這些信息經(jīng)過統(tǒng)計分析后，形成一個可以衡量客戶信用狀況的數(shù)值，即信用評分。然而，由于這些信息的主觀性較強，信用評分往往不能全面反映客戶的信用狀況，也不能準確預測客戶的違約概率。

2.新型信用評分系統(tǒng)

新型信用評分系統(tǒng)主要依靠大數(shù)據(jù)、人工智能等技術手段，對客戶的信息進行全面深入的分析，從而提高信用評分的準確性。例如，可以通過機器學習算法，根據(jù)大量的歷史數(shù)據(jù)，建立客戶信用風險的預測模型；通過網(wǎng)絡爬蟲技術，獲取客戶的社交媒體信息，進一步評估客戶的信用狀況。

3.應用實踐

目前，許多商業(yè)銀行已經(jīng)開始使用新型信用評分系統(tǒng)。例如，美國花旗銀行就利用機器學習算法，建立了客戶信用風險的預測模型，有效地降低了信用風險。同時，很多小型金融機構也開始使用網(wǎng)絡爬蟲技術，獲取客戶的社交媒體信息，以更全面地了解客戶的信用狀況。

三、信用評分系統(tǒng)的優(yōu)點與挑戰(zhàn)

1.優(yōu)點

新型信用評分系統(tǒng)能夠有效提高信用評分的準確性，降低信用風險。它可以根據(jù)大量的歷史數(shù)據(jù)，建立客戶信用風險的預測模型，從而更準確地評估客戶的信用狀況。同時，通過網(wǎng)絡爬蟲技術，可以獲取客戶的社交媒體信息，進一步了解客戶的信用狀況。

2.挑戰(zhàn)

新型信用評分系統(tǒng)也存在一些挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)安全是一個重要問題。如果數(shù)據(jù)泄露或被濫用，可能會對客戶造成嚴重的傷害。其次，如何保證評分的公正性和透明度也是一個挑戰(zhàn)。如果評分標準不公開，或者評分結果不公平，可能會引發(fā)公眾的質(zhì)疑和不滿。最后，如何將新型信用評分系統(tǒng)融入到現(xiàn)有的信貸流程中，也是一個需要解決的問題。

四、結論

信用評分系統(tǒng)的開發(fā)與應用是商業(yè)銀行管理信用風險的重要手段。雖然新型信用評分系統(tǒng)存在一些挑戰(zhàn)，但是它的優(yōu)點明顯，已經(jīng)在很多商業(yè)銀行中得到了廣泛應用。未來，我們需要繼續(xù)研究和探索新型信用評分系統(tǒng)，以便更好地管理信用風險。第七部分信用風險模型的實證研究本文將主要討論商業(yè)銀行信用風險模型的實證研究。信用風險模型是用來評估商業(yè)銀行貸款違約可能性的一種工具，它通過收集和分析借款人的各種數(shù)據(jù)（如收入、負債情況、信用記錄等），以預測借款人未來是否可能違約。

首先，我們需要明確信用風險模型的構成部分。一個完整的信用風險模型通常包括以下幾個部分：風險識別模塊、風險評估模塊和風險控制模塊。風險識別模塊的主要任務是識別哪些人或?qū)嶓w具有較高的違約風險；風險評估模塊則負責對這些潛在的風險進行定量分析，給出每個貸款項目或客戶的風險等級；風險控制模塊則是根據(jù)風險評估的結果，采取相應的措施來降低風險。

然后，我們來看看實證研究是如何應用到信用風險模型中的。實證研究通常涉及到大量的數(shù)據(jù)收集和分析工作。例如，我們可以從金融機構的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中獲取貸款申請人的各種數(shù)據(jù)，也可以從公開的數(shù)據(jù)源（如信用報告機構）獲取更多的數(shù)據(jù)。然后，我們使用統(tǒng)計學方法（如回歸分析）來分析這些數(shù)據(jù)，找出影響借款人違約風險的各種因素。

在實際操作中，我們常常需要對信用風險模型進行調(diào)整和優(yōu)化。這可以通過修改風險識別模塊、風險評估模塊或風險控制模塊的算法來進行。例如，我們可以引入新的變量來提高風險識別的準確性，或者改變評估標準來更好地反映借款人的還款能力。

然而，信用風險模型并不是完美的，它也存在一些問題。其中最大的問題是模型的預測準確率并不高。這是因為現(xiàn)實世界中有很多因素是我們無法預測的，比如突發(fā)事件、政策變化等。此外，模型也可能因為過度擬合而失去泛化能力，即在訓練集上表現(xiàn)良好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

為了解決這些問題，我們需要不斷更新和優(yōu)化我們的信用風險模型。這包括收集更多的數(shù)據(jù)，改進模型的算法，以及引入更高級的機器學習技術（如深度學習）。同時，我們也需要定期對模型進行審查和測試，確保其在新的環(huán)境和條件下仍然能夠有效地工作。

總的來說，信用風險模型是一種重要的工具，它可以幫助銀行評估貸款的風險并做出決策。盡管這個過程充滿了挑戰(zhàn)，但我們相信通過不斷的實踐和創(chuàng)新，我們可以開發(fā)出更準確、更有效的信用風險模型。第八部分信用風險模型的應用前景標題：信用風險模型應用前景

一、引言

隨著金融市場的快速發(fā)展，商業(yè)銀行面臨著日益嚴重的信用風險。因此，建立和完善有效的信用風險模型成為了商業(yè)銀行必須面對的重要任務。本文將探討信用風險模型的應用前景及其對銀行風險管理的影響。

二、信用風險模型的基本概念

信用風險模型是一種用于評估貸款違約可能性的工具，其主要目標是預測借款人是否能夠按時償還本金和利息。常見的信用風險模型包括內(nèi)部評級法（InternalRating-Based）、外部評級法（ExternalRating-Based）以及基于損失分布的風險模型等。

三、信用風險模型的應用前景

1.市場監(jiān)管要求的推動

近年來，各國央行紛紛加強對銀行業(yè)的監(jiān)管，要求商業(yè)銀行提高風險管理水平，降低信貸風險。在此背景下，信用風險模型的應用將進一步得到推廣和發(fā)展。

2.銀行自身的業(yè)務發(fā)展需要

銀行開展業(yè)務需要大量的資金支持，而貸款則是獲取資金的主要方式之一。然而，貸款風險始終存在，因此，銀行需要借助信用風險模型進行風險控制和管理，以確保自身資產(chǎn)的安全性和流動性。

3.技術進步的驅(qū)動

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的發(fā)展，信用風險模型也正在發(fā)生深刻的變化。通過運用這些新技術，可以更準確地評估借款人的信用狀況，從而提高貸款決策的準確性。

四、信用風險模型的應用影響

1.提高風險管理效率

信用風險模型可以幫助銀行實現(xiàn)自動化的風險評估和控制，從而提高風險管理的效率。同時，通過模型預測和預警，可以及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在的風險，減少不良貸款的發(fā)生。

2.優(yōu)化信貸資源配置

通過對借款人的信用狀況進行全面、客觀的評估，信用風險模型可以幫助銀行優(yōu)化信貸資源配置，將有限的資源投入到風險較小、回報較高的項目中。

3.促進銀行業(yè)務創(chuàng)新

通過應用信用風險模型，銀行可以更好地理解市場動態(tài)和客戶需求，從而推出更多樣化、個性化的金融產(chǎn)品和服務，進一步推動銀行業(yè)務創(chuàng)新。

五、結論

信用風險模型是商業(yè)銀行防范和應對信用風險的有效工具。在未來，隨著技術的進步和社會經(jīng)濟環(huán)境的變化，信用風險模型將會更加完善和智能化，為商業(yè)銀行的風險管理提供更強有力的支持。

六、參考文獻

[1]Xie,Y.,&Guo,M.(2018).Creditriskmodeling:Areviewofthelatestdevelopmentsandfuturetrends.JournalofFinancialStability,47,156-179.

[第九部分對未來發(fā)展的思考與建議一、引言

近年來，隨著經(jīng)濟全球化進程的加速以及金融市場的日益復雜，商業(yè)銀行面臨的信用風險也越來越顯著。為有效應對這一問題，本文將從信用風險模型改進的角度出發(fā)，對未來發(fā)展進行思考，并提出相應的建議。

二、現(xiàn)有信用風險模型存在的問題

當前，商業(yè)銀行使用的信用風險模型存在一些問題。首先，模型構建過程中缺乏對市場環(huán)境的深度理解，導致模型無法準確預測市場變化帶來的信用風險。其次，模型假設過于簡化，忽視了影響信貸風險的重要因素，如客戶的行為特征、市場趨勢等。此外，模型的應用范圍也有限，往往只能應用于特定類型的貸款業(yè)務，對于復雜的金融產(chǎn)品或特殊類型的客戶，效果不佳。

三、對未來發(fā)展思考與建議

面對這些問題，我們需要對現(xiàn)有的信用風險模型進行改進，以更好地適應未來的市場需求和發(fā)展趨勢。以下是一些具體的建議：

1.引入更為復雜的風險因子：為了更準確地預測市場變化帶來的信用風險，我們需要引入更多的風險因子，如宏觀經(jīng)濟狀況、行業(yè)發(fā)展趨勢、客戶需求變化等。這些因素對于信貸風險的影響往往較為復雜，需要通過深入的數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)和應用。

2.優(yōu)化模型構建過程：在模型構建過程中，我們需要加強對市場環(huán)境的理解，包括對市場