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針對傳統的金融信貸風險評估系統存在的評估數據誤差率較大的問題，以下開展了基于AHP-模糊數學模型的金融信貸風險評估系統的設計。首先，從信貸業務服務器、網絡連接設備、內部客戶機3個方面進行系統硬件結構的設計，其次，提取金融信貸風險數據，采用計算風險權重值的方式對實現對風險的有效評估。最后采用設計對比實驗的方式驗證該系統在實際應用過程中可有效的降低評估的誤差率。經濟的快速的發展在一定程度上對金融行業起到了推動的作用，雖然市場內的各行業均處于快速提升階段，但在實際運營過程中仍存在很多不可估量的風險。AHP又稱層次化分析法，最早是由美國著名的經濟學家提出，在一些定量問題的分析方面，AHP可采用多種準則決策的方式，將問題中一些較為復雜的因素按照其結構模式對其進行層次化的劃分，使問題變得通俗易懂，進而實現將專業化的建議與客觀性的分析兩種動態化的結合到一起，并通過賦予加權值的方式，對每一層數據進行權值的計算及排序。上述提出的問題解決方式在實際的應用中可有效的降低解決問題的難度，進行起到提高解決效益的作用，目前該種方法已經被廣泛的應用到金融信貸風險的評估中，并隨著技術的不斷優化，已經在市場內各個行業均開始廣泛的應用。但進行數據要素之間的關鍵信息對比的過程中，仍存在的兩個不相關要素對比困難的問題有待解決[1]。因此，下述將基于AHP-模糊數學模型，開展金融信貸風險評估系統設計的研究，為金融信貸企業在市場的可持續發展提供技術方面的指導。
1.基于AHP-模糊數學模型的金融信貸風險評估系統硬件設計
為了實現基于AHP-模糊數學模型的金融信貸風險評估系統的設計，以下將進行系統的整體硬件設計。首先，信貸業務服務器作為維持系統穩定運行的關鍵硬件設備，在進行設計過程中，應全方面的考慮其該設備在系統運行過程中具備的延展性能及開放性能，因此，對其的內存要求相對較高，在該設備自身的16GB內存的基礎上，增設256GB的外設硬盤，并采用Web數據管理器對收集的數據進行存儲，因此RISC芯片結構的配置選型應在4CPU以上，磁盤的列陣應在350T以上。為了提升系統運行的穩定性，硬件設備的運行環境選擇安全性能較高、生產成本較低的UNIX操作環境[2]。其次，結合網絡連接設備在系統中的應用，下述將進行金融信貸通信中網絡連接設備的設計，通常情況下，以PC及單機芯片作為維持該設備運行的核心零件，在持續運行過程中，可利用微芯片處理技術實時監測行業的風險數值，并將屋外部通信設備與內部服務器進行網絡上的鏈接，在進行評估過程中，由該設備為網絡運行提供PRS或LORa-iot兩條道路，為系統的運行提供后臺幫助。最后，根據評估系統的實時運行狀態，下述將進行企業內部客戶機的設計，該部分主要包括數據收集端口、數據整理芯片、電路狀態檢修模塊等，由設備進行市場內金融行業變化趨勢數據的收集，采用云端平臺提供的大數據技術進行收集數據的出具，將負荷數據通過轉接設備轉換成電子數據，并將處理后的數據從輸出端口傳出，實現金融信貸風險評估系統硬件的設計。
2.基于AHP-模糊數學模型的金融信貸風險評估系統軟件設計
結合上述設計的系統硬件，下述將基于AHP-模糊數學模型，從提取金融信貸風險數據、計算風險權重值、實現金融信貸風險評估3個方面，開展金融信貸風險評估系統軟件的設計。
2.1提取金融信貸風險數據
隨著金融行業在市場的發展，企業在正常運營狀態下，會產生大量的生產運營管理數據，為了實時監測數據中是否攜帶風險因子，應采用有效的方式對金融信貸行業中出現的大批量數據集合進行數據的提取及處理。首先，結合硬設備中設計的網絡連接設備的設計，采用多種現代化手段收集轉接設備中依附的數據[3]。其次，對收集的數據整理分類，采用云端數據處理數據的方式進行數據集的預處理，并提取出現解碼異常的數據。最后，依照互聯網傳輸協議，對收集的數據集合進行有效的篩查，并采用加密連接的方式，對數據進行封裝處理，避免出現行業中數據泄露的現象。除此之外，將最終風險數據進行綜合檢測，為系統的運行奠定基礎。
2.2基于AHP-模糊數學模型計算風險評估權重值
整理上述提取的數據，下述將基于AHP-模糊數學模型，進行風險數據權重值的計算。
2.3實現金融信貸風險評估
最后依照上述計算公式，采用判斷矩陣的方式的進行層次之間的元素權重數值的對比，在實際的應用中，結合市場不同運行條件下設計的風險評價指標，對計算的權重數值進行劃分，確定金額信貸風險評估過程中每個元素對于上一層數據的權重比例。除此之外，結合金融行業專家對金融信貸風險的評估，采用加權算法對權重數值進行正向量對比，實現金融信貸風險的最終評估。
3.實驗論證分析
以下將采用設計對比實驗的方式，驗證文章設計的基于AHP-模糊數學模型的金融信貸風險評估系統在實際運行中存在的一定的實用性。首先，隨機選取市場內某一金融企業作為此次實驗的研究對象，采用傳統的金融信貸風險評估系統對該企業在市場運營的風險值進行在線監測，收集三組實驗數據，并對其進行數據的綜合性評估，忽略其它影響實驗結果的因素，將評估后的數據與市場數據進行對比，分析評估存在的誤差率，并設定該組為此次實驗的對照組。其次，采用本文設計的金融信貸風險評估系統進行相同步驟的操作，將其記為實驗組?？梢悦黠@的看出，相比傳統的評估系統，本文設計的基于AHP-模糊數學模型的金融信貸風險評估系統，在實際應用過程中可降低評估數據的誤差率，進而起到提升評估準確率的作用。
4.結束語
隨著金融行業在市場內的快速發展，文章開展了基于AHP-模糊數學模型的金融信貸風險評估系統的設計，從提取金融信貸風險數據、計算風險權重值、2個方面進行了詳細的研究。最后采用設計對比實驗的方式驗證本文設計的評估系統在實際應用過程中可降低評估數據的誤差率，因此在后期的發展中，應加大該系統在金融信貸風險評估中的應用。
作者:易存曉
