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string(2321) "标题: 基于机器学习的金融风控违约预测
作者: 陈苡暄
关键词: 金融风控、机器学习、违约预测、金融科技
发表日期: 2021-09-19
单位: 上海交通大学
金融安全是国家安全中非常重要的一环。随着互联网金融，智慧金融的迅速发展，金融业务面临的风险挑战越来越大。传统的金融机构在长时间的经营过程中已逐渐积累了海量的用户资源及信息,如何有效地利用这些资源来增强金融机构抵御风险的能力已成为日益关注的重点。大数据时代的到来使得机器学习成为了非常重要的金融风控工具。
本案例在金融安全问题背景下，研究个人信贷违约预测问题，以机器学习支持技术——信用评分模型作为研究目标，采用XGBoost，lightGBM等主流算法，根据金融信贷业务特点，使用公开信贷数据进行建模研究分析，帮助经管类学生了解信贷风控业务流程并指导其对海量数据进行数据清洗、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化及模型融合。该案例旨在结合实际应用业务，从场景分析、数据挖掘、数据处理、数据可视化等多方面内容出发，帮助零编程基础的同学了解金融场景与数据科学的关联应用；同时为具备一定编程基础的同学提供进阶代码的优化思路，开拓学生新的数据思维和数据素养，辅助培养具有商业智能素养的金融科技人才。
本案例以金融风控中的个人信贷为背景，指导学生根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。我们希望通过次案例来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，培养学生的必要数据科学素养，帮助学生掌握交叉学科的分析技能和思路；同时我们也希望同学们能够认识到作为“黑盒子”的机器学习的一些缺点，比如过拟合、算法与现实不一致、固有的偏差、错误的假设等。因此，我们希望同学们能够合理结合金融和统计知识，从实际业务角度出发，提高机器学习模型的可解释性和透明性。
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单位: 上海交通大学
金融安全是国家安全中非常重要的一环。随着互联网金融，智慧金融的迅速发展，金融业务面临的风险挑战越来越大。传统的金融机构在长时间的经营过程中已逐渐积累了海量的用户资源及信息,如何有效地利用这些资源来增强金融机构抵御风险的能力已成为日益关注的重点。大数据时代的到来使得机器学习成为了非常重要的金融风控工具。
本案例在金融安全问题背景下，研究个人信贷违约预测问题，以机器学习支持技术——信用评分模型作为研究目标，采用XGBoost，lightGBM等主流算法，根据金融信贷业务特点，使用公开信贷数据进行建模研究分析，帮助经管类学生了解信贷风控业务流程并指导其对海量数据进行数据清洗、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化及模型融合。该案例旨在结合实际应用业务，从场景分析、数据挖掘、数据处理、数据可视化等多方面内容出发，帮助零编程基础的同学了解金融场景与数据科学的关联应用；同时为具备一定编程基础的同学提供进阶代码的优化思路，开拓学生新的数据思维和数据素养，辅助培养具有商业智能素养的金融科技人才。
本案例以金融风控中的个人信贷为背景，指导学生根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。我们希望通过次案例来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，培养学生的必要数据科学素养，帮助学生掌握交叉学科的分析技能和思路；同时我们也希望同学们能够认识到作为“黑盒子”的机器学习的一些缺点，比如过拟合、算法与现实不一致、固有的偏差、错误的假设等。因此，我们希望同学们能够合理结合金融和统计知识，从实际业务角度出发，提高机器学习模型的可解释性和透明性。
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基于机器学习的金融风控违约预测 - 中国经管实验教学案例平台
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