金融风控AI建模实战工作坊

金融风控AI建模实战工作坊 一、背景与挑战 金融风控是金融机构的核心能力，传统风控依赖人工规则和静态模型，面临数据维度单一、动态风险识别滞后、模型迭代成本高等痛点随着AI技术的成熟，风控建模正从经验驱动转向数据驱动，亟需构建融合业务逻辑与算法创新的实战能力本工作坊聚焦评分卡建模全流程、特征工程优化、模型可解释性三大核心模块，结合真实业务场景输出可落地的解决方案

二、核心模块与技术实现

1. 评分卡建模全流程 评分卡类型：涵盖申请评分卡（A卡）、行为评分卡（B卡）、反欺诈评分卡（F卡）及催收评分卡（C卡），分别对应贷前准入、贷中监控、反欺诈识别及贷后管理场景 建模流程： 数据预处理：处理缺失值（如基于随机森林RF填充）、异常值检测（箱线图/3σ原则）、样本平衡（过采样SMOTE或欠采样） 特征工程：等频/等距分箱、WOE编码、IV值筛选（IV>0.02的特征保留） 模型构建：逻辑回归为核心算法，通过AUC、KS值评估模型效果，结合SHAP值解释变量贡献度
2. 特征工程与模型优化 动态特征衍生：结合时间序列（如近3个月还款波动率）与图网络（社交关系风险传导）构建高阶特征 模型融合：集成XGBoost、LightGBM等树模型提升泛化能力，通过Stacking策略优化预测结果 隐私保护：采用联邦学习框架，在数据不出域的前提下完成联合建模，满足监管合规要求
3. 大模型与小模型融合实践 场景化应用： 小模型：基于业务规则的高精度逻辑回归模型，用于实时决策（如信用卡交易反欺诈） 大模型：通过微调金融领域大模型（如DeepSeek-R1），实现非结构化数据解析（如合同条款风险识别）及业务报告自动生成 技术栈：HarmonyOS分布式架构支持边缘计算，结合升腾AI算力底座实现毫秒级响应 三、实战案例解析 信用卡欺诈检测：

输入变量：交易金额、地理位置、设备指纹、用户行为序列 模型输出：实时风险评分，触发阈值后冻结账户并推送验证请求，某银行实施后欺诈损失降低30% 小微企业信用评估：

多源数据整合：工商信息、税务数据、供应链物流轨迹 模型创新：图神经网络（GNN）识别关联企业风险传导路径，某平台审批效率提升50% 四、未来趋势与能力升级 技术融合：区块链存证+AI模型审计，确保风控决策可追溯多模态大模型整合文本、语音、图像数据，提升风险识别维度 业务闭环：构建“监测-预警-处置”全链路自动化系统，例如通过智能外呼机器人实现贷后管理 五、结语 本工作坊通过理论+代码+业务场景的三维训练，帮助从业者掌握从数据清洗到模型部署的完整能力参与者将获得可复用的风控建模框架，以及应对监管合规、黑灰产对抗等复杂挑战的实战工具箱

（注：文中案例数据为行业通用示例，不涉及具体机构信息）