文献综述
一、研究背景企业失信预测是银行根据贷款申请者的信息进行分类、判断、预测的过程。
这是各行各业都十分关注的问题，特别是处于金融系统的中心的商业银行需要格外的重视。
随着中国经济的发展，我国的经济已由高速发展阶段变为高质量发展阶段，中小企业成为我国国民经济的重要组成部分，具有规模小、抗风险能力弱、易受市场扰动等特点。
商业银行是以盈利为目的的货币经营企业，提供信贷服务。
然而，商业银行在面临中小企业贷款商业之际，由于不愿承受由信息不对称所带来的信用风险，会存在惜贷问题，从而导致中小企业难以进行贷款，扩大自己的生产经营活动，甚至导致中小企业难以发展。
因此，商业银行需要一种工具，根据可获得的中小企业的数据指标，进行合理的分析、预测，从而最终对中小企业做出合理预测，根据预测结果来指导自身的决策与行动。
在过去，我国主要采用传统的统计方法，然而，大数据时代的到来，传统的统计方法已经无法胜任。
因此，如何在大数据时代结合机器学习的方法来准确预测企业是否会违约失信，并根据此预测结果来调整银行的行为已经是银行业亟待解决的问题。
二、本课题的研究意义随着国家经济社会的发展，越来越多的中小企业随之产生，这为国家经济社会发展带来了一定力量。
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