1. 数据层
- 数据源整合：集成来自不同渠道的数据源，如银行交易记录、信用报告、社交媒体信息、消费行为数据等。
- 数据存储：选择适合大规模数据存储和快速检索的数据库解决方案，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）或关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）。
- 数据清洗与预处理：实施ETL（Extract, Transform, Load）流程，确保数据质量，去除噪声，填充缺失值，统一数据格式。
2. 分析层
- 数据分析：运用统计学方法和高级分析工具对数据进行深度挖掘，发现潜在模式和趋势。
- 特征工程：从原始数据中提取有意义的特征，用于训练机器学习模型。
- 实时数据分析：建立流式数据处理平台（如Apache Kafka + Spark Streaming），支持实时风险评估。
 3. 模型层
- 机器学习算法：应用监督学习（如随机森林、梯度提升树）和非监督学习（如聚类分析）算法来预测违约概率、信用评分等。
- 深度学习框架：探索使用TensorFlow、PyTorch等框架构建复杂的神经网络模型，提高预测精度。
- 模型验证与优化：通过交叉验证、网格搜索等手段不断迭代改进模型性能，防止过拟合。