LSTM-CNN融合模型在个人信用评分中的应用

"基于LSTM和CNN融合的深度神经网络个人信用评分方法" 本文介绍了一种新的个人信用评分方法，该方法结合了长短期记忆（LSTM）神经网络和卷积神经网络（CNN）的优点，旨在提升信用风险评估的准确性。在互联网行业的用户行为数据分析背景下，该方法首先对每个用户的多维度行为数据进行编码，形成一个包含时间维度和行为维度的矩阵。矩阵的数据来源于用户的在线活动，如购物、支付等，这些行为数据反映了用户的信用行为模式。 LSTM网络擅长处理序列数据，能够捕获用户行为的时间序列特征。而CNN网络则善于捕捉局部特征，适用于从行为数据矩阵中提取关键的局部模式。通过将这两种模型融合，研究者设计了一个基于注意力机制的LSTM模型和CNN模型的子模型结构。注意力机制允许模型更加专注于与信用评分相关的重要行为片段，从而提高模型的预测能力。 实验结果表明，该融合模型在真实数据集上的表现优于传统的机器学习算法（如决策树、随机森林等）以及单一的LSTM或CNN模型。具体来说，模型的Kolmogorov-Smirnov（KS）指标和曲线下面积（AUC）都得到了显著提升，这两个指标是评估信用评分模型性能的关键标准。更高的KS和AUC值意味着模型在区分高风险和低风险用户方面具有更高的准确度。 此方法的成功应用验证了LSTM和CNN结合在个人信用评分领域的有效性和可行性，为金融机构和信用评级机构提供了更精准的风险评估工具，有助于降低坏账风险，同时也有助于提升金融服务的效率和质量。未来的研究可以进一步探索如何优化这种融合模型，或者引入其他深度学习技术来处理更复杂的用户行为数据，以实现更精确的信用评估。