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| 机器学习视角下的信贷风险识别方法 | |
| 引用本文： | 王夕萌,王静芳,张圆圆,宋爽,熊菲.机器学习视角下的信贷风险识别方法[J].信息技术与信息化,2023(2):6-9. |
| 作者姓名： | 王夕萌 王静芳 张圆圆 宋爽 熊菲 |
| 作者单位： | 1. 中国邮政储蓄银行网络金融部;2. 中国邮政储蓄银行云南省分行;3. 北京交通大学电子信息工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（61872033）； |
| 摘 要： | 以大数据为基础，运用机器学习进行风险管理是银行数字化转型的重要部分。消费特征能够反映客户的经济情况和消费习惯，是信用数据较少或缺失情况下判断客户信贷风险的重要依据。基于此，在信贷风险识别任务中引入消费特征，提出了一种基于消费特征的客户信贷风险识别模型。通过XGBoost实现特征转换，并利用多层感知机对数据特征进行高阶表达，深入挖掘数据特征中的潜在知识，提高了模型的分类能力，提升了信贷风险识别的准确率。 |
| 关 键 词： | 机器学习 信贷风险 特征工程 消费特征 |