光大科技追光實驗室論文《可解釋評分卡模型的縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法及其在信用評分的應(yīng)用》(A Vertical Federated Learning Method for Interpretable Scorecard and Its Application in Credit Scoring)被首屆信用評分與信用評級會議(The First Credit Scoring and Credit Rating Conference, CSCR I)錄用,并于10月29-30日亮相西南財經(jīng)大學(xué)。該論文由光大科技追光實驗室鄭方蘭、額日和、李琨、大數(shù)據(jù)部負責(zé)人田江和公司副總經(jīng)理向小佳共同完成。

　　會議上,光大科技追光實驗室技術(shù)骨干李琨與額日和現(xiàn)場分享了信用評分場景下縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的算法創(chuàng)新和應(yīng)用,介紹了相應(yīng)算法創(chuàng)新在與光大銀行、云繳費科技公司合作中的應(yīng)用實踐及智能大數(shù)據(jù)產(chǎn)品陽光評分。本次會議與“國際金融科技論壇”(SWUFE&CDAR 2020)聯(lián)合舉辦,光大科技參加論壇并與產(chǎn)學(xué)研各界參會嘉賓密切交流,切磋金融科技行業(yè)焦點問題洞察與思考。

　　光大科技追光實驗室論文亮相首屆信用評分與信用評級會議(CSCR I)

　　實體經(jīng)濟的信貸供給是經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵動力,信用風(fēng)險管理對金融機構(gòu)至關(guān)重要,金融科技驅(qū)動現(xiàn)代銀行智能決策高速發(fā)展。同時,國內(nèi)外監(jiān)管環(huán)境逐步加強數(shù)據(jù)保護,重視數(shù)據(jù)隱私和安全已成大勢所趨。在此背景下,光大科技追光實驗室針對金控集團業(yè)務(wù)應(yīng)用實際需求,提出信用評分在縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下實踐應(yīng)用中的創(chuàng)新算法,并編纂整理為實驗室論文《可解釋評分卡模型的縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法及其在信用評分的應(yīng)用》(A Vertical Federated Learning Method for Interpretable Scorecard and Its Application in Credit Scoring)。

　　追光實驗室技術(shù)骨干李琨博士于CSCR I會議分享論文成果

　　論文提出,信用評分模型根據(jù)客戶已有信用表現(xiàn)和資料,經(jīng)過加權(quán)平均計算出具體分數(shù),用以反映客戶的信用水平。當應(yīng)用于金融場景時,由業(yè)務(wù)需求帶來的模型可解釋性要求對模型系數(shù)有相應(yīng)的要求;一旦模型的系數(shù)無法滿足業(yè)務(wù)解釋性要求,則需要反復(fù)篩選訓(xùn)練迭代。尤其在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下,聯(lián)合訓(xùn)練時間成本已經(jīng)較高,反復(fù)訓(xùn)練將耗費巨大時間成本。

　　為解決上述問題,追光實驗室將信用評分模型的可解釋性要求,轉(zhuǎn)化成對目標函數(shù)的約束優(yōu)化問題,并在縱向聯(lián)邦的框架下實現(xiàn)求解。改進后的方法保證了模型可解釋性,同時節(jié)省了訓(xùn)練開銷,加速了訓(xùn)練過程。目前,該模型算法已應(yīng)用于集團及成員單位的聯(lián)合建模實踐中,在可控的時間成本下,保證聯(lián)合建模效果提升與模型可解釋性。

　　《可解釋評分卡模型的縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法及其在信用評分的應(yīng)用》論文作者

　　光大科技追光實驗室通過基于業(yè)務(wù)知識的持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新,積極參與金融及科技領(lǐng)域?qū)I(yè)會議,不斷擴大金融科技領(lǐng)域技術(shù)影響力,致力于建立光大科技的技術(shù)品牌與能力護城河。

　　信用評分與信用評級會議CSCR I

　　首屆信用評分與信用評級會議(The First Credit Scoring and Credit Rating Conference, CSCR I)由西南財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院主辦,愛丁堡大學(xué)商學(xué)院、中央財經(jīng)大學(xué)商學(xué)院、天津財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院協(xié)辦,會議以“Bridge the Gap”為主題,搭建信貸領(lǐng)域?qū)W術(shù)界和實業(yè)界的橋梁,邀請國內(nèi)外來自銀行和消費金融業(yè)、債券和信貸衍生品市場、金融科技、征信評級機構(gòu)等方面的專家和學(xué)者一起討論交流,分享與信用評分、信用評級和信貸資產(chǎn)的風(fēng)險管理相關(guān)的研究成果。此次會議特別關(guān)注新穎的數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)算法在風(fēng)險預(yù)測上的應(yīng)用,以及新冠疫情對信用風(fēng)險的影響。

　　第三屆“國際金融科技論壇”

　　(SWUFE&CDAR 2020)

　　第三屆“國際金融科技論壇”(SWUFE&CDAR 2020)由西南財經(jīng)大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校國際風(fēng)險數(shù)據(jù)分析聯(lián)盟(Consortium for Data Analytics in Risk,簡稱CDAR)、成都市地方金融監(jiān)督管理局聯(lián)合主辦。本次論壇從政府與監(jiān)管機構(gòu)、金融行業(yè)、金融學(xué)界三方視角,圍繞金融科技與實業(yè)、金融科技與證券、金融科技與銀行三個議題,邀請相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者與業(yè)界領(lǐng)袖進行深度探討與交流,探討金融科技在疫情期間發(fā)揮的正向積極作用以及“后疫情時代”推動全球經(jīng)濟更快復(fù)蘇,展望金融科技未來發(fā)展的機遇與挑戰(zhàn)。