机器学习法在信贷风险预测识别中的应用_孙存一

资 源 简 介

机器学习法在信贷风险预测识别中的应用_孙存一

详 情 说 明

信贷风险预测是金融机构核心业务之一，传统方法依赖专家经验和统计分析，而机器学习技术通过数据驱动方式显著提升了识别精度。本文以孙存一的研究为基础，探讨机器学习在信贷风控中的关键应用场景和技术路径。

核心思路是通过监督学习算法（如随机森林、XGBoost等）分析借款人的多维特征，包括历史还款记录、收入水平、消费行为等结构化数据。模型训练阶段会重点关注特征重要性排序，例如发现收入稳定性比单次逾期记录对违约预测的贡献度更高。

与传统逻辑回归相比，机器学习模型能自动捕捉非线性特征交互，例如年轻用户的高消费与低储蓄组合可能形成特定风险模式。同时引入集成学习方法可降低过拟合风险，通过交叉验证确保模型在未知数据上的泛化能力。

实际应用中需注意数据质量和时效性，建议建立动态更新机制，当经济环境变化时重新评估特征权重。未来可结合图神经网络分析用户社交关系链，或利用迁移学习解决中小机构样本不足的问题，这些都是机器学习赋能信贷风控的延伸方向。