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| 逾期风险预测的宽度和深度学习 | |
| 作者姓名： | 宁婷 苗德壮 董启文 陆雪松 |
| 作者单位： | 华东师范大学数据科学与工程学院 上海200062 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(U1711262,61672234)。 |
| 摘 要： | 逾期风险控制是信用贷款服务的关键业务环节,直接影响放贷企业的收益率和坏账率.随着移动互联网的发展,信贷类金融服务已经惠及普罗大众,逾期风控也从以往依赖规则的人工判断,转为利用大量客户数据构建的信贷模型,以预测客户的逾期概率.相关模型包括传统的机器学习模型和深度学习模型,前者可解释性强、预测能力较弱;后者预测能力强、可解... |
| 关 键 词： | 逾期风险预测 机器学习 深度学习 宽度和深度模型 |
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