AI技术在征信解读与信贷模型中的应用探索

"这篇文档是关于AI技术在征信解读中的应用，由算法高级专家卓正兴在DataFunSummit上的演讲内容。文档涵盖了征信数据的构成，如信贷交易明细、非信贷信用信息和个人基本信息等，并介绍了信贷模型在不同场景下的应用。此外，还探讨了模型结构优化、预训练方法的应用、风险排序模型设计以及复杂模型的可解释性。文档中提到了两种不同的模型架构，Model1和Model2，分别采用不同的方式处理时间序列数据和信息抽取。" 在征信领域，AI技术已经成为解析和评估个人或企业信用状况的重要工具。征信数据通常包括信贷交易明细，如贷款和信用卡的使用情况，非信贷信用信息如公积金缴纳记录，以及个人基本信息如学历、婚姻状况和工作单位等。这些信息被用于构建信贷模型，以便对借款人的偿债能力进行评估。 信贷模型的应用场景多样，主要分为A/B卡和经营类模型，评估指标包括KS（Kolmogorov-Smirnov统计量）、PSI（Payment Status Index）和swap in/out等。模型构建过程中，特征工程与复杂模型的结合是常用的方法，有时也会采用端到端的模型设计。 文档中提到的Model1是一种基于Transformer结构的模型，通过TEXTSeqEncodingLayer、KQV（Key-Query-Value）和多个MHA（Multi-Head Attention）层来处理信息。这种模型能够捕获不同数据集（如LoanList、CreditList和QueryList）之间的交互特征，并对UserProfile、SummeryInfo、Occup/Addr/HfrList等信息进行综合分析。 另一方面，Model2则利用GRU（Gated Recurrent Unit）单元来处理时间序列数据，如贷款、贷记卡和查询记录，将这些数据按时间切分为session，并在session内部和之间捕捉变化信号。模型通过CONCAT、Dense层和AverPooling操作来提取和融合信息。 预训练方法在优化征信模型中也起到关键作用，可以提升模型对新数据的理解和泛化能力。而风险排序模型设计则专注于将用户按照信用风险进行排序，这对金融机构的风控决策至关重要。复杂模型的可解释性是另一个重要议题，因为理解模型的决策过程有助于增强模型的信任度并满足监管要求。 AI技术在征信解读的应用旨在通过高效、精准的模型设计，深入挖掘和理解复杂的信用数据，从而提高信贷决策的准确性和效率。