基于堆栈降噪自编码网络的个人信用风险评估方法

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.

关键词：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

所属期刊栏目：46

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB1400701 ,国家社会科学基金重点项目资助13AXW010

在线出版日期：2019-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：7-13