國際信用研究會議每兩年舉辦一次,至今已有30多年的歷史,是全球關(guān)于信用評分和信用控制方向最有影響力的國際信用研究會議。受疫情影響,本次國際信用研究大會于線上線下同時舉行,吸引了來自世界40多個國家超過300位頂尖學(xué)者與行業(yè)代表踴躍參加,產(chǎn)學(xué)研各界在會議上共同交流最新產(chǎn)業(yè)動態(tài)和學(xué)術(shù)成果。本年度CSCCC的論文提交總數(shù)超百篇,數(shù)量與質(zhì)量均超往年,競爭空前激烈。本篇論文由追光實驗室李琨博士、鄭方蘭博士、大數(shù)據(jù)部負(fù)責(zé)人田江博士和公司副總經(jīng)理向小佳博士共同完成,介紹因果正則化穩(wěn)定評分卡的設(shè)計與實踐應(yīng)用成果,經(jīng)會議專家委員會評審,最終成功入圍,這也使得光大科技成為該會議本年度中國唯一金融科技(FinTech)企業(yè)代表。
報告演講中,李琨博士指出,人工智能模型依賴于獨立同分布假設(shè),在未知環(huán)境下模型的穩(wěn)定性將受到限制。不同于利用新環(huán)境先驗知識的遷移學(xué)習(xí)方法,引入因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)思想的穩(wěn)定學(xué)習(xí)方法是在保證模型平均準(zhǔn)確度的前提下,降低模型性能在各種不同樣本分布下的準(zhǔn)確率方差,從而保證模型的穩(wěn)定性。信用評分在信貸領(lǐng)域,特別是消費金融領(lǐng)域扮演著無可替代的角色,加入因果正則化的穩(wěn)定評分卡,可以為信用評分問題提供先進(jìn)的解決方案。光大科技率先將因果學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于信用評分實踐,通過在合成數(shù)據(jù)和實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的測試結(jié)果分析,發(fā)現(xiàn)該算法相比于其他傳統(tǒng)算法可以有效降低未知抽樣偏置,提高模型在不同環(huán)境下的穩(wěn)定性。基于該算法生成的信用評分卡可以在業(yè)務(wù)發(fā)展的早期就預(yù)知風(fēng)險并控制風(fēng)險,從而幫助業(yè)務(wù)方在新業(yè)務(wù)跨場景等復(fù)雜環(huán)境中,基于數(shù)據(jù)智能做好風(fēng)險管控。
光大科技追光實驗室定位知識驅(qū)動的算法創(chuàng)新,通過基于業(yè)務(wù)知識的持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新,積極參與金融和科技領(lǐng)域的專業(yè)會議,不斷擴(kuò)大在金融科技領(lǐng)域的技術(shù)影響力,始終致力于建立光大科技的技術(shù)品牌與能力護(hù)城河。
