7月7日消息，據(jù)官方發(fā)布的消息，近日，360數(shù)科白苗君、鄭彥、沈赟研究發(fā)表的論文Gradient boosting survival tree with applications in credit scoring（GBST算法在信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用），被英國(guó)老牌頂級(jí)運(yùn)籌學(xué)期刊Journal of the Operational Research Society收錄。
據(jù)悉，360數(shù)科風(fēng)控研究團(tuán)隊(duì)以目前國(guó)際上信用風(fēng)險(xiǎn)分析領(lǐng)域最熱門的前沿模型“生存分析模型”為切入點(diǎn)，結(jié)合集成樹模型，刻畫風(fēng)險(xiǎn)隨著時(shí)間的變化趨勢(shì)，從而做出更加精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)決策。
據(jù)介紹，360數(shù)科在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估層面應(yīng)用的生存分析模型最初源于處理死亡數(shù)據(jù)，是保險(xiǎn)精算、生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的熱點(diǎn)模型。生存分析作為一種傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，用于處理生命周期數(shù)據(jù)，探索生存時(shí)間的分布情況。
360數(shù)科研究團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，生存分析考慮了時(shí)間維度的概率預(yù)測(cè)問(wèn)題，如果應(yīng)用在信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，能夠相比傳統(tǒng)的信用評(píng)估等模型在預(yù)測(cè)違約的可能性之外，進(jìn)一步預(yù)測(cè)用戶何時(shí)違約。除此之外，模型還能夠刻畫用戶由于非違約事件而發(fā)生的借款中止行為，如提前還款、轉(zhuǎn)向其他貸款公司等情況。
360數(shù)科提出以生存分析模型為基礎(chǔ)，結(jié)合boosting的集成學(xué)習(xí)算法框架的梯度提升生存樹（GBST）算法，以預(yù)測(cè)用戶在不同時(shí)間段的風(fēng)險(xiǎn)概率分布，通過(guò)優(yōu)化總體損失，大大減少每個(gè)時(shí)間段預(yù)測(cè)概率的誤差，以達(dá)到降低風(fēng)險(xiǎn)的目的。
在風(fēng)控場(chǎng)景中，該算法可以更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)客戶發(fā)生分期借款后每期的違約概率，用最小的時(shí)間成本進(jìn)行未來(lái)更長(zhǎng)期的風(fēng)險(xiǎn)決策，如貸前風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)入、貸中優(yōu)質(zhì)客群撈回等。除此之外，該模型可以幫助風(fēng)控策略制定更加合理的額度、定價(jià)及期數(shù)策略，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化產(chǎn)品定制。
另外，在營(yíng)銷場(chǎng)景中，通過(guò)GBST算法對(duì)存量客戶在時(shí)間維度上進(jìn)行動(dòng)態(tài)借貸意愿預(yù)測(cè)，輔助營(yíng)銷部門進(jìn)行用戶營(yíng)銷，助力于實(shí)現(xiàn)多樣化、多客群、多狀態(tài)的線上營(yíng)銷策略，在節(jié)約營(yíng)銷成本的同時(shí)提升成功率及用戶轉(zhuǎn)化率。
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