基于迁移学习的客户信用评估模型研究

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1、第２４卷第２期运筹与管理Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．２２０１５年４月ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥＡｐｒ．２０１５基于迁移学习的客户信用评估模型研究朱兵，贺昌政，李慧媛（四川大学商学院，四川成都６１００６４）摘要：客户信用评估是银行等金融企业日常经营活动中的重要组成部分。一般违约样本在客户总体中只占少数，而能按时还款客户样本占多数，这就是客户信用评估中常见的类别不平衡问题。目前，用于客户信用评估的方法尚不能有效解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡。本研究引入迁移学习技术整合系统内外部信息，以解决少数类样

2、本稀缺带来的类别不平衡问题。为了提高对来自系统外部少数类样本信息的使用效率，构建了一种新的迁移学习模型：以基于集成技术的迁移装袋模型为基础，使用两阶段抽样和数据分组处理技术分别对其基模型生成和集成策略进行改进。运用重庆某商业银行信用卡客户数据进行的实证研究结果表明：与目前客户信用评估的常用方法相比，新模型能更好地处理绝对稀缺条件下类别不平衡对客户信用评估的影响，特别对占少数的违约客户有更好的预测精度。关键词：客户信用评估；类别不平衡；迁移学习；数据分组处理技术中图分类号：Ｃ９３１文章标识码：Ａ文章编号：１００７-３２２１（２０１５）０２-

3、０２０１-０７ResearchonCreditScoringModelBasedonTransferLearningＺＨＵＢｉｎｇ，ＨＥＣｈａｎｇ-ｚｈｅｎｇ，ＬＩＨｕｉ-ｙｕａｎ（BusinessSchoolofSichuanUniversity，Chengdu６１００６４，China）Abstract：Ｃｕｓｔｏｍｅｒｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｄａｉｌｙｂｕｓｉｎｅｓｓａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｆｏｒｆｉｎａｎｃｉａｌｃｏｍｐａｎｉｅｓｓｕｃｈａｓｂａｎｋｓ．Ｄｅｆａｕｌｔｃｕｓｔｏｍｅｒｓｕｓｕａｌｌ

4、ｙｍａｋａｅｕｐｔｈｅｍｉｎｏｒｉｔｙｏｆｔｈｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｗｈｉｌｅｃｕｓｔｏｍｅｒｓｏｆｔｉｍｅｌｙｒｅｐａｙｍｅｎｔｍａｋｅｕｐｔｈｅｍａｊｏｒｉｔｙ，ｗｈｉｃｈｉｓｃａｌｌｅｄａｃｌａｓｓｉｍｂａｌａｎｃｅｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｃｕｓｔｏｍｅｒｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇ．Ｅｘｉｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｃａｎｎｏｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖｅｔｈｅｉｓｓｕｅｏｆｃｌａｓｓｉｍｂａｌａｎｃｅｃａｕｓｅｄｂｙａｂｓｏｌｕｔｅｓｃａｒｃｉｔｙｏｆｔｈｅｍｉｎｏｒｉｔｙｃｌａｓｓ．Ｉ

5、ｎｏｕｒｓｔｕｄｙ，ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇｔｏｉｎｔｅｇｒａｔｅｔｈｅｅｘｔｅｒｎａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｔｒｙｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｉｓｓｕｅｏｆｃｌａｓｓｉｍｂａｌａｎｃｅｃａｕｓｅｄｂｙａｂｓｏｌｕｔｅｓｃａｒｃｉｔｙｏｆｔｈｅｍｉｎｏｒｉｔｙｃｌａｓｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｘｐｌｏｉｔｔｈｅｍｉｎｏｒｉｔｙｓａｍｐｌｅｏｕｔｓｉｄｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓ

6、ｅｄｏｎｔｈｅｅｎｓｅｍｂｌｅｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｒａｎｓｆｅｒｂａｇｇｉｎｇ．Ａｔｗｏ-ｓｔａｇｅｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｇｒｏｕｐｍｅｔｈｏｄｏｆｄａｔａｈａｎｄｌｉｎｇａｒｅｕｓｅｄｉｎｔｈｅｎｅｗｍｏｄｅｌｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｂａｓｅｍｏｄｅｌｓ．Ｔｈｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｎｔｈｅｃｒｅｄｉｔｃａｒｄｄａｔａｓｅｔｆｒｏｍａｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎ

7、ｅｗｍｏｄｅｌｃａｎｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｉｓｓｕｅｏｆｃｌａｓｓｉｍｂａｌａｎｃｅｃａｕｓｅｄｂｙａｂｓｏｌｕｔｅｓｃａｒｃｉｔｙｂｅｔｔｅｒｉｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｗｉｔｈｏｔｈｅｒｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇａｎｄｐｒｏｖｉｄｅａｂｅｔｔｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｒｅｄｉｔｓｔａｔｕｓｏｆｄｅｆａｕｌｔｃｕｓｔｏｍｅｒｓ．Keywords：ｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇ；ｃｌａｓｓｉｍｂａｌａｎｃｅ；ｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇ；ｇｒｏｕｐｍｅｔｈｏｄｏｆｄａｔａｈａｎｄｌｉｎｇ０引

8、言客户信用评估是银行等金融企业日常经营活动中的重要组成部分。一个好的客户信用评估模型，能够精确识别出违约客户，使企业规避信用风险，获取更多利润。因此，对客户信用评估模型的研究具有重要的意义。收