【摘 要】
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人工智能和金融科技的发展,对金融产品和业务模式产生了颠覆性的影响,为人们带来便利的同时也产生了大量的信用风险问题。因此,如何高效准确的评估和预测信贷违约风险成了银行等金融机构亟需解决的问题。而通过对借款人基本属性、借贷相关等海量信息进行归集,并利用机器学习算法建立风控模型,是当前金融风控领域研究的一个主流方向之一。本文基于串行融合策略和Stacking模型融合思想,提出了深度异构Stacking模
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人工智能和金融科技的发展,对金融产品和业务模式产生了颠覆性的影响,为人们带来便利的同时也产生了大量的信用风险问题。因此,如何高效准确的评估和预测信贷违约风险成了银行等金融机构亟需解决的问题。而通过对借款人基本属性、借贷相关等海量信息进行归集,并利用机器学习算法建立风控模型,是当前金融风控领域研究的一个主流方向之一。本文基于串行融合策略和Stacking模型融合思想,提出了深度异构Stacking模型融合方法,该方法利用多个可以自动进行特征组合的集成模型,作为特征生成器来构造新特征,并将新特征与原始训练集合并,继续训练下一级多个集成模型,通过不断地更新训练集实现多层融合,最后使用逻辑回归作为预测模型输出结果。本文利用Datawhale与天池联合发起的金融风控比赛数据集,通过数据清洗、缺失值填充、分箱编码、特征选择等确定17个入模特征。然后使用随机森林、Light GBM、XGBoost作为每一级的基学习器,构建了3个深度异构Stacking信贷违约检测模型,相较于基学习器和其他模型融合方法,效果得到了明显提升。特别地,2层深度异构Stacking模型的性能最好,对比基学习器中性能最好的Light GBM,评估指标KS、AUC、F1分别提升3%、1.4%、1.6%。此外,本文使用Kaggle上“Give Me Some Credit”信用比赛数据集进一步验证了该方法的有效性。本文提出的深度异构Stacking模型融合方法可以综合多类算法的优点,在稳健性和样本区分能力上都表现较好,在预测信贷违约风险的问题上有较高的普适性和应用价值。
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