基于深度学习的信用卡逾期风险预测的方法研究与实现

资 源 简 介

基于深度学习的信用卡逾期风险预测的方法研究与实现

详 情 说 明

信用卡逾期风险预测是金融风控领域的核心问题之一。传统方法主要依赖逻辑回归、决策树等机器学习算法，但面对复杂的用户行为模式和多元数据特征时，这些方法的预测精度往往有限。近年来，深度学习技术在该领域展现出显著优势。

深度学习模型能够自动从海量数据中提取高阶特征，包括用户消费行为、还款记录、社交网络等多维度信息。与传统的浅层模型不同，深度学习通过多层神经网络结构可以捕捉非线性关系，从而提升预测的准确性。常用的模型架构包括深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）以及长短期记忆网络（LSTM），它们能够有效处理时序数据并识别潜在的风险模式。

在实际应用中，信用卡逾期预测通常面临数据不平衡的问题，即逾期样本远少于正常样本。针对这一挑战，可以采用过采样、欠采样或生成对抗网络（GAN）等技术来平衡数据集。此外，模型的解释性也是金融领域关注的焦点，可借助SHAP值或LIME等方法增强模型的可解释性，帮助风控人员理解模型的决策依据。

深度学习方法的另一个优势在于其端到端的特性，能够减少人工特征工程的工作量。通过合理设计网络结构和损失函数，模型可以直接从原始数据中学习并输出风险评分。然而，这一技术也面临计算资源消耗大、训练时间长等挑战，需要在准确性和效率之间做出权衡。

未来，随着联邦学习等隐私计算技术的发展，深度学习在信用卡风险预测中的应用将更加广泛。这些技术可以在保护用户隐私的前提下，实现跨机构的数据协作建模，进一步提升预测模型的泛化能力。