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針對傳統(tǒng)的金融信貸風險評估系統(tǒng)存在的評估數(shù)據(jù)誤差率較大的問題，以下開展了基于AHP-模糊數(shù)學模型的金融信貸風險評估系統(tǒng)的設計。首先，從信貸業(yè)務服務器、網(wǎng)絡連接設備、內(nèi)部客戶機3個方面進行系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)的設計，其次，提取金融信貸風險數(shù)據(jù)，采用計算風險權(quán)重值的方式對實現(xiàn)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(tǒng)在實際應用過程中可有效的降低評估的誤差率。經(jīng)濟的快速的發(fā)展在一定程度上對金融行業(yè)起到了推動的作用，雖然市場內(nèi)的各行業(yè)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(jīng)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(jié)構(gòu)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(xiàn)將專業(yè)化的建議與客觀性的分析兩種動態(tài)化的結(jié)合到一起，并通過賦予加權(quán)值的方式，對每一層數(shù)據(jù)進行權(quán)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(jīng)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(yōu)化，已經(jīng)在市場內(nèi)各個行業(yè)均開始廣泛的應用。但進行數(shù)據(jù)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(shù)學模型，開展金融信貸風險評估系統(tǒng)設計的研究，為金融信貸企業(yè)在市場的可持續(xù)發(fā)展提供技術方面的指導。

1.基于AHP-模糊數(shù)學模型的金融信貸風險評估系統(tǒng)硬件設計

為了實現(xiàn)基于AHP-模糊數(shù)學模型的金融信貸風險評估系統(tǒng)的設計，以下將進行系統(tǒng)的整體硬件設計。首先，信貸業(yè)務服務器作為維持系統(tǒng)穩(wěn)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(tǒng)運行過程中具備的延展性能及開放性能，因此，對其的內(nèi)存要求相對較高，在該設備自身的16GB內(nèi)存的基礎上，增設256GB的外設硬盤，并采用Web數(shù)據(jù)管理器對收集的數(shù)據(jù)進行存儲，因此RISC芯片結(jié)構(gòu)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(tǒng)運行的穩(wěn)定性，硬件設備的運行環(huán)境選擇安全性能較高、生產(chǎn)成本較低的UNIX操作環(huán)境[2]。其次，結(jié)合網(wǎng)絡連接設備在系統(tǒng)中的應用，下述將進行金融信貸通信中網(wǎng)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(xù)運行過程中，可利用微芯片處理技術實時監(jiān)測行業(yè)的風險數(shù)值，并將屋外部通信設備與內(nèi)部服務器進行網(wǎng)絡上的鏈接，在進行評估過程中，由該設備為網(wǎng)絡運行提供PRS或LORa-iot兩條道路，為系統(tǒng)的運行提供后臺幫助。最后，根據(jù)評估系統(tǒng)的實時運行狀態(tài)，下述將進行企業(yè)內(nèi)部客戶機的設計，該部分主要包括數(shù)據(jù)收集端口、數(shù)據(jù)整理芯片、電路狀態(tài)檢修模塊等，由設備進行市場內(nèi)金融行業(yè)變化趨勢數(shù)據(jù)的收集，采用云端平臺提供的大數(shù)據(jù)技術進行收集數(shù)據(jù)的出具，將負荷數(shù)據(jù)通過轉(zhuǎn)接設備轉(zhuǎn)換成電子數(shù)據(jù)，并將處理后的數(shù)據(jù)從輸出端口傳出，實現(xiàn)金融信貸風險評估系統(tǒng)硬件的設計。

2.基于AHP-模糊數(shù)學模型的金融信貸風險評估系統(tǒng)軟件設計

結(jié)合上述設計的系統(tǒng)硬件，下述將基于AHP-模糊數(shù)學模型，從提取金融信貸風險數(shù)據(jù)、計算風險權(quán)重值、實現(xiàn)金融信貸風險評估3個方面，開展金融信貸風險評估系統(tǒng)軟件的設計。

2.1提取金融信貸風險數(shù)據(jù)

隨著金融行業(yè)在市場的發(fā)展，企業(yè)在正常運營狀態(tài)下，會產(chǎn)生大量的生產(chǎn)運營管理數(shù)據(jù)，為了實時監(jiān)測數(shù)據(jù)中是否攜帶風險因子，應采用有效的方式對金融信貸行業(yè)中出現(xiàn)的大批量數(shù)據(jù)集合進行數(shù)據(jù)的提取及處理。首先，結(jié)合硬設備中設計的網(wǎng)絡連接設備的設計，采用多種現(xiàn)代化手段收集轉(zhuǎn)接設備中依附的數(shù)據(jù)[3]。其次，對收集的數(shù)據(jù)整理分類，采用云端數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)的方式進行數(shù)據(jù)集的預處理，并提取出現(xiàn)解碼異常的數(shù)據(jù)。最后，依照互聯(lián)網(wǎng)傳輸協(xié)議，對收集的數(shù)據(jù)集合進行有效的篩查，并采用加密連接的方式，對數(shù)據(jù)進行封裝處理，避免出現(xiàn)行業(yè)中數(shù)據(jù)泄露的現(xiàn)象。除此之外，將最終風險數(shù)據(jù)進行綜合檢測，為系統(tǒng)的運行奠定基礎。

2.2基于AHP-模糊數(shù)學模型計算風險評估權(quán)重值

整理上述提取的數(shù)據(jù)，下述將基于AHP-模糊數(shù)學模型，進行風險數(shù)據(jù)權(quán)重值的計算。

2.3實現(xiàn)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(quán)重數(shù)值的對比，在實際的應用中，結(jié)合市場不同運行條件下設計的風險評價指標，對計算的權(quán)重數(shù)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(shù)據(jù)的權(quán)重比例。除此之外，結(jié)合金融行業(yè)專家對金融信貸風險的評估，采用加權(quán)算法對權(quán)重數(shù)值進行正向量對比，實現(xiàn)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(shù)學模型的金融信貸風險評估系統(tǒng)在實際運行中存在的一定的實用性。首先，隨機選取市場內(nèi)某一金融企業(yè)作為此次實驗的研究對象，采用傳統(tǒng)的金融信貸風險評估系統(tǒng)對該企業(yè)在市場運營的風險值進行在線監(jiān)測，收集三組實驗數(shù)據(jù)，并對其進行數(shù)據(jù)的綜合性評估，忽略其它影響實驗結(jié)果的因素，將評估后的數(shù)據(jù)與市場數(shù)據(jù)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(tǒng)進行相同步驟的操作，將其記為實驗組。可以明顯的看出，相比傳統(tǒng)的評估系統(tǒng)，本文設計的基于AHP-模糊數(shù)學模型的金融信貸風險評估系統(tǒng)，在實際應用過程中可降低評估數(shù)據(jù)的誤差率，進而起到提升評估準確率的作用。

4.結(jié)束語

隨著金融行業(yè)在市場內(nèi)的快速發(fā)展，文章開展了基于AHP-模糊數(shù)學模型的金融信貸風險評估系統(tǒng)的設計，從提取金融信貸風險數(shù)據(jù)、計算風險權(quán)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(tǒng)在實際應用過程中可降低評估數(shù)據(jù)的誤差率，因此在后期的發(fā)展中，應加大該系統(tǒng)在金融信貸風險評估中的應用。

作者:易存曉