机器学习视角下的信贷风险识别方法

以大数据为基础,运用机器学习进行风险管理是银行数字化转型的重要部分。消费特征能够反映客户的经济情况和消费习惯,是信用数据较少或缺失情况下判断客户信贷风险的重要依据。基于此,在信贷风险识别任务中引入消费特征,提出了一种基于消费特征的客户信贷风险识别模型。通过XGBoost实现特征转换,并利用多层感知机对数据特征进行高阶表达,深入挖掘数据特征中的潜在知识,提高了模型的分类能力,提升了信贷风险识别的准确率。