基于机器学习的信用卡逾期预测研究

银行等信贷机构希望利用客户的信用卡数据构建模型对目标客户的逾期行为进行预测,将预测为“未逾期”的客户作为重点发展客户。针对传统机器学习模型预测为“未逾期”客户的可信度不高问题,文章构建了基于PR曲线的随机森林模型。在数据预处理时,使用独热编码对类别数据进行量化处理,并使用SMOTE方法对样本数据作平衡化处理。然后,基于PR曲线选择最优特征数以及使得分最大的最佳阈值0.182,构建随机森林模型,并通过网格搜索法进行超参数调优。实证结果表明:文章所提出模型的召回率为0.854、可信度为0.918,相对传统机器学习模型的预测效果有显著提升,更有利于银行对客户进行批量评估以及筛选优质客户。

多种集成算法融合的贷款逾期预测模型

通过结合运营商的客户通信信息与商业银行的客户逾期情况,构建贷款逾期预测模型,并帮助商业银行对贷款客户进行贷前风险审查,判断客户是否有可能产生逾期的风险。尝试构建一种混合模型,这种模型首先通过不同的集成算法训练得到多个基础模型,然后将多个基础模型融合成一个高层模型,用这个高层模型来做用户贷款逾期预测。实验表明,高层模型的预测效果高于基础模型,具有实际应用价值。

基于逻辑回归模型的信用卡逾期风险预测及优化

信用卡逾期风险预测对金融机构的风险管理至关重要。文章基于8731个信用卡用户的逾期行为数据,分析了7个关键申请人特征,并采用逻辑回归模型对逾期风险进行了精准预测。针对数据不平衡及预测可信度问题,采用独热编码技术处理类别数据,并通过样本平衡化技术加以解决。在模型调优方面,综合考虑模型的拟合优度和复杂度,精细调整模型参数,显著提升了预测的可靠性。相较于AIC模型75.494%的精度,优化后的逻辑回归模型展现出更出色的预测性能。此外,还利用ROC曲线对模型性能进行了全面评估。实验结果表明,优化后的逻辑回归模型在信用卡逾期风险预测方面表现优异,为金融机构的风险管理和决策提供了有力支持。

基于XGBoost的贷前逾期识别模型及可解释性研究

当前互联网经济迅速发展,网络信贷规模不断扩大,贷前识别作为网贷平台风控的重要一环,也成为大家研究的热点问题。论文将集成学习算法XGBoost应用于识别客户贷前逾期风险的问题,选取P2P平台LendingClub数据库中2019年的贷款记录为研究样本,选取12个变量构建贷前预测模型,并引入了SHAP解释框架对模型进行可视化表达,并将最终的结果与XGBoost模型输出的特征重要性作比较,进一步对模型结果进行解释,可以帮助贷款平台更好地进行客户贷款风险判断,从而降低逾期风险。

逾期风险预测的宽度和深度学习

逾期风险控制是信用贷款服务的关键业务环节,直接影响放贷企业的收益率和坏账率。随着移动互联网的发展,信贷类金融服务已经惠及普罗大众,逾期风控也从以往依赖规则的人工判断,转为利用大量客户数据构建的信贷模型,以预测客户的逾期概率。相关模型包括传统的机器学习模型和深度学习模型,前者可解释性强、预测能力较弱;后者预测能力强、可解释性较差,且容易发生过拟合。因此,如何融合传统机器学习模型和深度学习模型,一直是信贷数据建模的研究热点。受到推荐系统中宽度和深度学习模型的启发,信贷模型首先可以使用传统机器学习来捕捉结构化数据的特征,同时使用深度学习来捕捉非结构化数据的特征,然后合并两部分学习得到的特征,将其经过线性变换后,最后得到预测的客户的逾期概率。所提模型中和了传统机器学习模型和深度学习模型的优点。实验结果表明,其具有更强的预测客户逾期概率的能力。