transformer信用风险模型

Transformer模型在信用风险评估中被广泛应用，它源于深度学习领域，特别是自然语言处理中的自注意力机制，能够处理序列数据并捕捉到长期依赖关系。在信用风险模型中，Transformer通常用来：

1. **特征嵌入**：将贷款申请、历史还款记录等文本或数值特征转化为高级抽象表示。
2. **注意力机制**：通过自注意力机制，模型可以对不同特征的重要性进行动态赋权，有助于发现潜在的相关性和异常模式。
3. **序列建模**：对于时间序列数据，Transformer能捕捉到时间步之间的关联，这对于分析客户的信用历史和行为趋势很有帮助。
4. **预测能力**：基于以上处理，模型能够预测客户的违约概率或信用评分。

然而，构建Transformer信用风险模型涉及的关键步骤包括：
- 数据预处理
- 特征工程
- 模型训练与调优
- 结果解释与验证