基于数据与动态特征优化的集成信贷风险预测.pptx

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第二章 数据基础：多源异构数据的采集与处理
第三章 动态特征建模：时序分析与文本挖掘
第四章 集成模型设计：动态特征优化框架
第五章 应用场景：动态信贷风险管理系统
第六章 结论与展望：动态特征优化的未来方向
01
第一章 绪论：信贷风险预测的重要性与数据驱动方法
信贷风险预测的现状与挑战
全球金融市场的信贷风险现状
数据来源：中国银保监会2022年报告
传统信贷审批流程的局限性
依赖固定信用评分无法满足现代金融需求
动态风险预测的必要性
通过分析借款人行为变化提升风险识别能力
数据驱动方法的优势
利用大数据和机器学习技术优化风险预测
集成学习的应用前景
结合多种模型提升预测准确性和稳定性
本章研究目标
构建基于动态特征优化的信贷风险预测框架
动态特征优化的必要性
时序特征的重要性
通过分析借款人行为变化预测风险
文本特征的价值
从贷款描述中提取风险信号
多源特征融合的优势
结合多种数据源提升预测准确性
动态特征优化方法
通过实时监测借款人行为变化优化风险预测
本章研究方法
结合时序分析和文本挖掘技术优化风险预测
集成模型设计的优势
集成学习的优势
结合多种模型提升预测准确性和稳定性
动态集成方法
通过特征重要性动态调整模型权重
集成模型优化策略
通过超参数调优和特征选择提升模型性能
本章研究内容
设计动态集成模型优化信贷风险预测
02
第二章 数据基础：多源异构数据的采集与处理
多源数据采集现状
数据来源的多样性
包括交易数据、征信数据、社交数据等
数据采集的规模
某银行月均采集交易流水记录超100亿条
数据采集的挑战
数据格式不统一、数据质量参差不齐
数据采集的解决方案
通过ETL工具进行数据清洗和整合
数据清洗与标准化流程
数据清洗的必要性
通过数据清洗提升数据质量
缺失值处理
采用KNN填充等方法处理缺失值
异常值检测
通过孤立森林算法检测异常值
数据标准化
通过归一化等方法统一数据格式
03
第三章 动态特征建模：时序分析与文本挖掘
时序特征建模方法
时序特征的重要性
通过分析借款人行为变化预测风险
滑动窗口特征
通过滑动窗口计算特征值
LSTM模型
通过LSTM捕捉交易序列中的长期依赖关系
图神经网络
通过图神经网络捕捉交易关系