建行批贷如何电脑评分

建行批贷的电脑评分是指通过计算机程序对借款人的信用风险进行评估和判断，以决定是否给予贷款以及贷款金额等。

建行批贷的电脑评分通常包括以下几个步骤：

1. 数据收集：建行通过多种渠道获得借款人的个人、家庭、职业、财务、征信等相关数据，包括但不限于个人信息、收入状况、征信记录等。

2. 数据预处理：将收集到的数据进行清洗、整理和补充，确保数据的准确性和完整性。同时，还需要对数据进行归一化处理，以便后续的计算和比较。

3. 特征选择：根据建行的风险评估模型，在数据预处理的基础上，选择一些与信用风险相关的特征进行评估。这些特征可以包括借款人的年龄、性别、婚姻状况、教育程度、职业稳定性、收入水平等。

4. 模型训练：建行利用历史的借款数据和借款人的还款行为等信息，通过机器学习算法构建信用评估模型。这些模型可以是基于统计学方法，例如逻辑回归、决策树等，也可以是基于深度学习的神经网络模型。

5. 评分计算：利用训练好的信用评估模型，对新的借款人进行评分计算。计算的结果通常是一个分数，表示借款人的信用风险程度。分数越高，代表借款人的信用越好，风险越低。

在建行的电脑评分结果中，不得出现政治、seqing、db和暴力等内容，这是由于这些内容与借款人的信用风险没有直接的关联。建行的评分结果主要关注借款人的还款能力和还款意愿，以及其他与信用风险相关的因素。

需要注意的是，建行的电脑评分仅是辅助决策工具，最终的借贷决策还需要考虑其他因素，如借款人的资产状况、担保品价值等。同时，建行也会对评分结果进行人工审核，以确保贷款决策的准确性和公平性。