深度学习驱动：时间序列模型在金融风控中的应用与提升

"在2021年5月15日的DataFunSummit技术峰会上，陈小天作为资深算法工程师，探讨了2-4+时间序列模型在金融领域的广泛应用。随着金融科技的发展，金融机构积累了大量的结构化和非结构化时序数据，如借还款记录、客服互动、设备埋点等，这些都是风险控制中的关键信息来源。传统的方法依赖人工经验进行特征提取，但随着数据量的增加和复杂性的提高，这种方法的效率和创新性受到了挑战。 过去，手动从人行征信报告中生成的手工特征数量庞大，但边际收益逐渐降低，导致模型性能受限。同时，设备埋点数据虽然详尽，包含页面id、名称和高精度的时间戳，但手工特征的构建往往过于稀疏，且单个特征的独立贡献较低，无法构建出高效的评分卡。 为了解决这些问题，该团队引入了深度学习技术，特别是时间序列模型，如RNN（循环神经网络）或LSTM（长短时记忆网络），来自动捕捉时序数据中的复杂模式。通过嵌入和注意力机制的结合，提升了模型对业务数据的理解和表示能力，显著提高了模型在实际业务场景中的表现，如贷前授信、贷中交易和贷后服务中的风险评估。 未来，他们计划建立一套全面的时间序列数据应用体系，实现数据处理的端到端流程，将深度学习模型与传统的手工特征相结合，形成互补共生的数据生态，以实现更深层次的人机交互。这一系列的改进不仅提升了风控模型的准确性，也为金融机构提供了更高效、更具洞察力的数据驱动决策支持。" 这个主题涵盖了金融风控领域如何通过技术创新来应对数据挑战，展示了深度学习在时序数据分析中的重要作用，并描绘了未来在模型集成、数据处理和智能决策方面的战略方向。