随着互联网行业的发展,金融机构信息化转型的需求也越来越大,互联网金融业务应运而生。互联网金融业务改善了传统金融交易模式,促使金融业的发展和变革。然而,大量互联网金融业务的涌现也直接导致了风险问题的集中爆发。信用卡欺诈、贷款逾期、贷款坏账等不良金融事件时常发生。为了维护经济市场秩序,保障金融行业持续发展,我国政府高度重视互联网金融业务出现的问题,颁布相应法律法规等文件,针对风险问题开展专项整治工作。由此可见,建立一个有益于金融行业健康发展的标准化体系从而做到风险的事前预警是十分重要的。本文主要是针对以下四个金融风险问题进行设计和建模的:问题一,目前金融风控模型大多基于单数据集进行建模,常使用单一机器学习模型（如决策树、支持向量机等）、同质集成模型和大体量的异质集成模型,这些模型虽能保证一定的预测准确性,但是在稳定性、泛化能力、计算和存储代价等方面仍有不足;问题二,随着新兴金融业务的发展,金融机构对风控模型的需求也日渐增长,然而新业务往往存在数据量小、信息收集不全面的情况,难以使用该数据建立较好的业务风控模型。并且新业务往往会针对客户进行新一轮的信息收集,这就导致了新数据与旧数据特征空间不一致的情况,新数据不能使用已经训练好的模型进行预测;问题三,由于数据隐私问题,各金融机构仅能使用有限的本地数据进行建模和风险监测,这就使得大规模的协作建模方式难以实现。如何在保证参与方（银行、证券等金融机构）数据安全性的同时建立共享模型是风控领域的重点问题。并且参与方的数据信息由于在收集时并未制定统一的标准,因此会出现特征分布不一致的问题;问题四,各类金融风控场景虽存在描述不同的情况,但若进行具体分析可以发现其中的相同之处,因此若可以在新场景出现时利用分析得出的场景定义与现有模型进行快速匹配,可以有效增加模型的应用场景,提升建模效率。针对第一个问题,本文建立了一个基于AHC算法和Metropolis准则的异质集成风控模型。该模型在stacking的两层基础上加入了第三层为投票层,学习器筛选往往在第一层进行。首先通过研究选择出多个适用于金融风控领域的单一学习器,使用AHC算法通过临近簇合并的结果对基学习器种类进性选择,保证学习器的差异性和稳定性。然后引入模拟退火中的Metropolis准则思想,设定由准确率和Kappa系数组成的度量值,在迭代中对学习器进行二次筛选,该度量指标既保证了学习器的性能,也进一步约束了学习器的种类差异性。该部分提出的基于层次聚类和模拟退火的选择集成风控模型,可在确保模型准确性的同时提升模型的稳定性和泛化能力,节省计算和存储的开销。针对第二个问题,采用迁移学习的思想。将新业务数据定义为目标领域,旧业务数据定义为源领域。引入流形学习思想,通过计算源域和目标域之间的流形结构建立特征的自适应空间。自适应空间为领域间特征对齐的桥梁,将数据从原有维度向空间中进行映射,从而实现数据特征的自适应对齐。然后将经过数据特征对齐的数据输入至第一个问题提出的AHC-Metropolis集成学习模型中,通过集成学习模型的优势,进一步提升模型预测的准确度。该部分提出的基于特征自适应对齐的迁移集成风控模型,可有效消除迁移过程中特征空间不一致为建模带来的障碍,并保证了模型的稳定性和预测的准确性。针对第三个问题,引入了联邦学习思想。模型依托于分布式的联邦学习框架,通信过程中共享数据参数但不共享本地数据。每次通信抽取一定比例的客户端进行模型参数和模型名称的分发,客户端利用本地数据建模,底层模型采用卷积神经网络,并采用梯度下降的方式更新参数随后上传。在参数聚合处理方面,引入联邦平均算法对参数进行计算。并且在初始的数据处理时,使用特征自适应对齐的迁移算法对参与方特征空间进行处理,为全局模型的建立提供数据处理方面支持。该部分提出的基于深度学习的联邦迁移模型,确保了数据的隐私安全,建立可共享的全局风控模型。针对第四个问题,建立规则库。将信用卡欺诈、贷款逾期、多企业建模等多个场景的场景定义、特征含义、标签含义存储在场景库中,将成熟模型作为基础建设存储在模型库中。当需要针对风控场景建模时,通过规则匹配流程进行模型的选取,执行规则并运行模型得到最终的结果。该部分提出了基于规则的金融风控场景模型,提升模型选择的效率,为跨业务、跨机构的信息化平台建设提供参考价值。通过实证分析得出,本文提出的模型在解决各自的问题时均有较为显著的表现,可为建立助力我国金融行业发展的风险监管标准化体系提供可供参考的解决方案。