互聯網金融征信中的信用評分模型

摘 要：對于目前的互聯網金融發展來說，其內在的風控模式實際意義區別于一般金融機構的信貸審核機制，與傳統金融行業相比，存在著缺乏組織抵押和實際信息不對稱等問題。現階段，計算機時代到來，呈現出大數據迅猛發展和機器學習算法普及的特點。這造就了智能化進程加快，人工智能化發展正在崛起。本文主要以人工智能背景下互聯網金融信用評分模式為基礎，探討人工智能在互聯網金融方面的實際應效果與存在形式進行分析。計算機時代必將影響整個互聯網金融行業，要充分利用人工智能化技術優勢與信用評分模式完美結合，金融行業風險控制智能化發展必是未來的時代主流。

關鍵詞：互聯網金融 智能化 評分模式

引 言

金融機構面臨的最大問題就是交易風險。傳統分析按評估的主要標準是收入、婚姻、財產狀況。在抵押方面需要有一定價值的物品。現階段互聯網的發展突破以前的黃金準則，把大數據和計算機算法應用其中。人工智能評分模式成為互聯網金融的重要組成部分。本文主要從應用和現實挑戰兩點進行分析研究。

一、互聯網金融征信中的人工智能評分模型

1.模型應用

人工智能在互聯網金融行業得到廣泛使用，主要負責建立真實的業務場景模型，業務模型有自主調節的優點。人工智能的數據分為訓練數據和檢測數據，這兩類數據具有永恒增長性。人工智能的信用評分模式多種多樣，選取以下幾種進行分析：Logit模型。它是（LDV）框架的發展結果，客戶簡單分成“好”和“壞”兩類，0.5是確定他們區間的標準。信用評分模式是衡量客戶未知信用的標準，實際信用是不可測的。實際信用成為潛變量Y*，信用模式就是用函數關系把潛變量數值變成可觀測的結果。人工智能的作用就是保證函數關系轉化的實驗數據貼近Y值。最后確定影響客戶信用的因素并進行評分。

2.LDV的模式框架

LDV的模式框架如下：，這里是潛變量，是轉換函數，它使的取值變成觀測數據.加入0成為觀測數據分類的標準，取值概率如下：。顯然，LDV分析框架下，模型的具體形式就取決于累計分布函數 的形式，如果是 Logistic 分布就是 模型，連接函數 ，因變量取值概率。；模型評價以擬合優度、正確預測百分比和KS曲線為標準 百分比P值0.5，潛變量Y值=1.百分比正確算法就是用正確結果除以總數。而KS曲線表示好壞客戶累積概率差的最大值，是決定模型能力好壞的重要因素。好壞客戶信用分布存在較大差異，好客戶分布在信用評價較高的區域，壞客戶將相反。

3.支持向量機。

（1）支持向量機最早在20世紀90年代由Cortes和Vapnik提出，在以后的發展中廣泛應用。它的實質是智能計算的分類算法。它屬于二分類模型概念，應用原理是在特征空間內利用線性分類器擴大間隔，具體算法是凸二次規劃問題求解過程。支持向量機具有兼顧訓練精度和泛化能力關系的作用。它在很多方面都有很大優勢。比如：小樣本和模式識別等方面。

（2）信用評分模式最常用的手段是線性可支持向量機，這種情況下，訓練數據屬于線性可分范疇，并且能保證此時的解具有唯一性和最優性。在實際的信用評估中，違約和不違約定義成兩分類變量，對訓練數據來說，尋扎具有擴大間隔的分離超平面。假設分離超平面由：表示，那么，這個最優化的分離超平面會由最后化問題得到：對應決策函數是：。

二、面臨挑戰

1.模型泛化能力較弱

互聯網的實際應用場景各不相同，技術人員在建立模型的過程中呈現出過于注重訓練效果和單一業務數據的缺點。這是建模能力偏弱的原因。新建模型在實際操作中會出現缺乏審核能力和模型預測不準確等缺點。有的機構會出現人工審核過程，沒有在實際應用中完成對人工智能評分的發展。

2.新型模型在發展過出現過度復雜和擬合顯現嚴重等問題

人工智能比傳統的信用評分方法在很多方面都存在優勢。比如，以人工智能為基礎的評分模型不需要假設變量假設，也可以直接在訓練數據中獲得數據信息，并且可以快速完成解析。它與傳統的線性評分模式相比，人工智能具有靈活和高效的特點。在現階段信用評分模式的發展中，很多技術人員注重擬合結果，在變量建模方面存在采取過度復雜和過度嚴重的特點。這種情況導致擬合現象不符合實際測評。效果嚴重低于預期目標。

3.交叉驗證機制流于形式

人工智能要想取得良好的學習能力，就需要建立一個合理明確的交叉驗證機制。這個驗證機制需要在訓練數據和檢測數據兩方面進行分析，同時，也要不斷增加建模的學習能力。但是，很多企業只是把數據分成簡單的訓練數據和檢測數據兩方面。企業大部分員工工作能力互不相同，技術水平良莠不齊。這導致企業沒有深入的了解和研究數據生成體系，只是停留在表面階段，在數據模型方面，難免存在誤差。

4.同行業競爭

互聯網金融行業的人工智能模型發展呈現出“百花齊放，百家爭鳴”的繁榮景象。但是，在發展快速的今天，仍然沒有一個全行業都認可的規律體系去維持人工智能工作的標準。這就是人工智能繁榮狀態下的陰影。它是企業只顧發展速度不重質量造成的。這就導致很多行業泡沫的誕生。現階段的人工智能也存在很多不足，比如，進入門檻太低、判斷標準不清、甚至還有很多情況下出現炒作的現象，這都不利于互聯網狀態下金融領域人工智能的全面發展。歸根結底，還是沒有一個行業標準來指導和規范人工智能合理發展。

結束語：在未來的互聯網金融行業發展中，人工智能必將是風險調控的主流。但是，這不說明我們目前我們的互聯網人工智能信用評分模式就沒有問題，現階段，我們的問題主要體現在模型錯用、過擬合現象普遍、泛化能力較弱、泛化誤差較大、技術人才稀缺和現有人員技術水平不高等方面。在人工智能迅猛發展的時代條件下，我們不僅要把握發展機遇，更要注重發展質量。我們要明確人工智能的發展目標和營運領域。

參考文獻：

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作者簡介：余新衛（1983.09—），男，湖北省孝感人，現就職于上海星融財富投資顧問股份有限公司，擔任CTO，是中國電子學會、中國計算機協會會員，專注領域，分布式、微服務、高并發、互聯網金融、區塊鏈。