基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制技術(shù)研究與應(yīng)用
發(fā)布時間:2025-04-27 01:37
在泛金融領(lǐng)域,風(fēng)險控制是任何開展信貸業(yè)務(wù)企業(yè)內(nèi)最為關(guān)注的核心環(huán)節(jié)之一。如今計算機技術(shù)迅速發(fā)展,利用大數(shù)據(jù)手段進行風(fēng)險控制建模已成為行業(yè)內(nèi)共識。目前信貸大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制技術(shù)多依賴于不同企業(yè)間用戶信貸隱私數(shù)據(jù)的交換與融合,然而,隨著國內(nèi)外數(shù)據(jù)監(jiān)管與隱私保護的逐步加強,這種嚴(yán)重泄漏用戶隱私的數(shù)據(jù)融合方式將不再被允許。本文針對大數(shù)據(jù)風(fēng)控領(lǐng)域陷入的數(shù)據(jù)孤島問題,探索建立信貸風(fēng)控場景下的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng),并基于此設(shè)計風(fēng)控模型,在保證用戶數(shù)據(jù)安全的前提下提升企業(yè)的風(fēng)險控制能力。首先,本文對信貸領(lǐng)域大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀進行了剖析,針對業(yè)內(nèi)存在的數(shù)據(jù)異構(gòu)、數(shù)據(jù)隱私安全等問題提出了統(tǒng)一數(shù)據(jù)接入格式、數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型分離以及聯(lián)邦建模等解決思路;接著,探討了聯(lián)邦學(xué)習(xí)在風(fēng)險控制領(lǐng)域的可行性,并構(gòu)建了適合信貸風(fēng)控場景的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng);最后,基于此設(shè)計了一種基于風(fēng)險序列嵌入表示循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Embeddding Sequence Recurrent Neutral Network,ESRNN)的信貸風(fēng)控模型,該模型基于對領(lǐng)域數(shù)據(jù)的深刻理解,通過深度建模用戶風(fēng)險序列模式,可有效克服以往風(fēng)控模型對于序列數(shù)據(jù)建模不足的缺陷,進而提升風(fēng)控效果...
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 本文工作
1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)綜述
2.1 大數(shù)據(jù)概念及技術(shù)
2.1.1 大數(shù)據(jù)概念
2.1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)
2.2 聯(lián)邦學(xué)習(xí)概念及技術(shù)
2.2.1 聯(lián)邦學(xué)習(xí)概念
2.2.2 聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)
2.3 風(fēng)險控制概念及技術(shù)
2.3.1 風(fēng)險控制概念
2.3.2 傳統(tǒng)風(fēng)險控制技術(shù)
2.3.3 大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制技術(shù)
2.4 本章小結(jié)
第3章 適合信貸場景的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)
3.1 信貸異構(gòu)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀
3.1.1 異構(gòu)數(shù)據(jù)源介紹
3.1.2 問題分析
3.2 解決思路
3.2.1 統(tǒng)一數(shù)據(jù)接入格式
3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型分離
3.2.3 聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可行性分析
3.3 聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)
3.3.1 整體架構(gòu)
3.3.2 異構(gòu)數(shù)據(jù)接入層
3.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理層
3.3.4 樣本對齊層
3.3.5 聯(lián)邦學(xué)習(xí)層
3.4 本章小節(jié)
第4章 信貸模型在聯(lián)邦場景中的應(yīng)用
4.1 任務(wù)定義
4.2 數(shù)據(jù)集描述
4.2.1 ITFIN數(shù)據(jù)集
4.2.2 BANK數(shù)據(jù)集
4.3 模型描述
4.3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.3.2 基于ESRNN的風(fēng)控模型
4.4 實驗方案
4.4.1對比實驗
4.4.2 評價指標(biāo)
4.4.3 實驗環(huán)境
4.4.4 參數(shù)設(shè)定
4.5 實驗結(jié)果分析
4.5.1 非聯(lián)邦建模結(jié)果分析
4.5.2 聯(lián)邦建模結(jié)果分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間的主要研究成果
致謝
本文編號:4041680
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 本文工作
1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)綜述
2.1 大數(shù)據(jù)概念及技術(shù)
2.1.1 大數(shù)據(jù)概念
2.1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)
2.2 聯(lián)邦學(xué)習(xí)概念及技術(shù)
2.2.1 聯(lián)邦學(xué)習(xí)概念
2.2.2 聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)
2.3 風(fēng)險控制概念及技術(shù)
2.3.1 風(fēng)險控制概念
2.3.2 傳統(tǒng)風(fēng)險控制技術(shù)
2.3.3 大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制技術(shù)
2.4 本章小結(jié)
第3章 適合信貸場景的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)
3.1 信貸異構(gòu)大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀
3.1.1 異構(gòu)數(shù)據(jù)源介紹
3.1.2 問題分析
3.2 解決思路
3.2.1 統(tǒng)一數(shù)據(jù)接入格式
3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型分離
3.2.3 聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可行性分析
3.3 聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)
3.3.1 整體架構(gòu)
3.3.2 異構(gòu)數(shù)據(jù)接入層
3.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理層
3.3.4 樣本對齊層
3.3.5 聯(lián)邦學(xué)習(xí)層
3.4 本章小節(jié)
第4章 信貸模型在聯(lián)邦場景中的應(yīng)用
4.1 任務(wù)定義
4.2 數(shù)據(jù)集描述
4.2.1 ITFIN數(shù)據(jù)集
4.2.2 BANK數(shù)據(jù)集
4.3 模型描述
4.3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.3.2 基于ESRNN的風(fēng)控模型
4.4 實驗方案
4.4.1對比實驗
4.4.2 評價指標(biāo)
4.4.3 實驗環(huán)境
4.4.4 參數(shù)設(shè)定
4.5 實驗結(jié)果分析
4.5.1 非聯(lián)邦建模結(jié)果分析
4.5.2 聯(lián)邦建模結(jié)果分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間的主要研究成果
致謝
本文編號:4041680
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