基于堆栈降噪自编码网络的个人信用风险评估方法

作     者：杨德杰 章宁 袁戟 白璐 YANG De-jie;ZHANG Ning;YUAN Ji;BAI Lu

作者机构：中央财经大学信息学院北京100081 德国慕尼黑工业大学土木-地质-环境学院慕尼黑80333 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2019年第46卷第10期

页      面：7-13页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划(2017YFB1400701) 国家社会科学基金重点项目资助(13AXW010)资助 

主　　题：信用风险评估 大数据 维度灾难 特征选择 堆栈降噪 深度学习 

摘      要：个人信用历来是银行衡量个人履约风险最重要的因素。近年来,随着我国借贷需求与日俱增,仅依据信用卡信息的传统个人信用评估方式,已不能完全满足银行业的发展需求。因此,为了构建更加丰富的用户信用画像,文中基于银行大数据提取信用风险评估特征。为了解决金融大数据带来的维度灾难和噪声问题,充分考虑了数据特征之间的相关性,对堆栈降噪自编码神经网络模型进行了改进,引入了截断的Karhunen-Loève展开作为噪声传入项,并在某商业银行的大数据平台上进行了一系列数据实验。实验结果显示:相比仅使用信用卡信息,利用银行大数据能使衡量正负样本分离度的指标——K-S值提升约11%;改进的堆栈降噪自编码神经网络方法具有更好的风险评估效果,准确率相比原模型提高了3%左右,验证了在银行大数据环境下进行信用风险评估的有效性。