【摘 要】
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近年来，对公信贷一直是银行资产投放的重要领域，规模和客户数量稳定增加。随着内外部经济、经营环境的日趋严峻，银行内部人员、信贷流程及内部控制等管理日趋复杂，审计部门利用传统抽样方法、规则模型监测方法等已不能满足风险前瞻预判和日常监督的要求。本文结合审计经验，从商业银行海量经营、管理等信息中选取风险因子，运用XGBoost等人工智能算法，辅助进行对公信贷客户风险监测，以提升审计效能。
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近年来，对公信贷一直是银行资产投放的重要领域，规模和客户数量稳定增加。随着内外部经济、经营环境的日趋严峻，银行内部人员、信贷流程及内部控制等管理日趋复杂，审计部门利用传统抽样方法、规则模型监测方法等已不能满足风险前瞻预判和日常监督的要求。本文结合审计经验，从商业银行海量经营、管理等信息中选取风险因子，运用XGBoost等人工智能算法，辅助进行对公信贷客户风险监测，以提升审计效能。
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