项目目标

构建新一代智能信用评分模型，提升贷款审批效率和风险识别能力。

实施方法

1. 收集并清洗20万+客户历史数据，涵盖消费行为、还款记录、社交信息等多维度特征。
2. 采用随机森林算法对客户信用水平进行量化评估，特征重要性排序显示消费习惯对信用评分影响达43%。
3. 实现模型在线部署，审批时效从原先3小时缩短至5分钟内。

技术难点

• 数据缺失值处理：采用KNN算法填补缺失消费记录，准确率提升12%
• 模型迭代：每季度根据市场变化更新模型参数，2017年Q3版本较上一版欺诈识别率提升15%

项目成果

• 新模型上线后，坏账率下降28%，年节约信贷损失超2亿人民币
• 获集团级技术创新二等奖

项目背景

针对信用卡盗刷、账户盗用等新型欺诈手段，设计实时风险监控系统。

核心技术

1. 构建分布式实时计算平台，基于Flink实现毫秒级交易风险扫描
2. 开发异常行为识别算法，运用LSTM模型分析交易序列，准确识别新型盗刷手段
3. 部署基于TensorFlow的深度学习模型，实现交易风险的动态评分

关键成果

• 系统上线后，欺诈交易拦截率达92%，较传统规则引擎提升40%
• 识别出新型欺诈模式7类，形成《2019金融欺诈白皮书》供同业参考
• 获得深圳市金融科技创新大赛二等奖

研究内容

本研究聚焦于信用风险评估模型的优化，旨在通过机器学习算法提升传统模型的预测准确性，应对金融风控中的高损失风险挑战。

方法

• 收集并清洗了包含50万条历史信贷数据集，涵盖用户 demographics、交易行为和违约记录。
• 应用监督学习算法，包括随机森林和梯度提升决策树（GBDT），并采用特征工程和交叉验证进行模型调优。
• 引入了集成学习策略，以降低模型偏差和方差，确保在不同市场条件下稳健性。

成果

• 模型性能显著提升，AUC（Area Under Curve）从基准值0.75提高到0.85，召回率提升15%。
• 发表于《中国风险管理学报》，并被应用于实际信贷审批系统，帮助金融机构降低坏账率约10%。

研究内容

本研究致力于开发实时欺诈检测系统，利用深度学习技术识别异常交易模式，以应对风控中的动态欺诈威胁。

方法

• 构建了基于LSTM（长短期记忆网络）的时序数据分析框架，整合用户行为特征和交易模式。
• 采用数据挖掘技术，包括异常检测算法和实时反馈机制，确保模型在毫秒级响应。
• 通过A/B测试与传统规则-based系统对比，验证模型的泛化能力和适应性。

成果

• 系统上线后，欺诈事件检测准确率提升至92%，欺诈率降低20%，年化损失减少约15%。
• 获得公司年度创新奖，并在国际金融科技会议上分享研究成果，推动行业标准制定。