企业级智能风控平台深度融合了大数据、人工智能等技术，是金融机构应对数字化浪潮与复杂风险的核心基础设施。在该平台中，模型算法层作为关键组成部分，其优化与应用对风控能力提升具有重要意义。为进一步探索企业级智能风控平台中模型算法的优化与应用，本文针对大规模信贷数据中存在的天然类不平衡问题，开展信贷违约预测模型的相关研究。
传统信贷违约预测模型虽然在整体上具有较高准确率，但这种表现往往源于信贷数据中严重的类不平衡所造成的虚高假象，导致模型倾向于忽略少数类样本。由于传统学习方法难以有效捕捉严重类不平衡信贷大数据中的违约特征，模型常为追求整体准确率而将少数类违约样本误判为正常样本，从而给银行业带来较高的信用风险。
为此，工商银行贵州省分行构建了基于ADASYN_weighted_CatBoost不均衡算法的信贷违约预测模型。实践结果表明，该模型在违约类样本识别准确率与整体预测性能上均显著优于其他对比模型。该类大数据分析模型可进一步扩展应用于信贷业务全流程中的多种风控场景，为大数据分析技术在金融机构智能风控中的深入应用提供理论依据与实践参考，增强银行对业务发展风险的抵御能力，以安全赋能银行业务高质量发展。
一、信贷违约预测模型的
研究背景及意义
随着普惠金融的发展，大数据技术在企业级智能风控平台建设中的重要性日益凸显。模型算法层通过对大数据的深度挖掘，能够有效识别关键风险特征，对于提升企业级智能风控平台智能风控能力、推动业务高质量发展具有重要作用。然而在银行信贷实践中，履约类样本数量通常远多于违约类样本，导致传统分类模型难以准确识别应重点关注的高风险及潜在风险客户。为此，笔者团队首先对客户风险特征进行系统梳理与细分，进而根据细分后客户的风险等级，在模型训练过程中对其给予不同程度的关注，从而有效降低少数类样本的误判率。
笔者团队基于工商银行信贷数据，在完成特征筛选等预处理步骤后，共纳入180070个样本，涵盖客户基本信息、贷款信息、产品基本信息及客户行为信息等49个细分特征。数据类不平衡比例(负类与正类样本量的比例)约为30∶1(远大于10∶1)，属于严重类不平衡数据集。信贷违约预测模型研究流程如图1所示。
图1 信贷违约预测模型研究流程
二、基于违约风险评级的
客户细分方法
基于在行内抽取的严重类不平衡信贷数据，笔者团队采用异构集成学习方法构建客户细分模型，以挖掘违约风险特征。客户细分旨在根据客户的属性、行为、需求、偏好等因素将其划分为不同类别。由于不同客户的违约行为受不同因素影响的程度存在差异，本文从违约风险视角出发，基于异构集成学习思想，设计了一套信贷客户风险评级策略。
首先，使用5个基学习器在预处理后的数据集上进行训练，各基学习器的性能对比结果见表1。
表1 基学习器性能对比结果
然后，通过对比每个样本的预测标签与实际标签，统计5个基学习器中预测正确的数量，据此评定该样本的风险等级(见表2)。
表2 基于异构集成学习的客户风险评级
在违约类样本中，若基学习器正确分类的数量逐渐减少，可能由于该类样本缺乏显著的违约特征，或受样本不平衡的影响，导致模型未能充分学习其违约特征。因此，在训练违约预测模型时需重点关注此类样本。结合风险管理目标，笔者团队依据表2的统计结果，将客户划分为8类细分风险类别，统计每个类别中的样本数量，并确定相应的样本关注系数(见表3)。
表3 8类细分风险客户及其样本量、样本关注系数
三、融合客户风险评级的
信贷违约预测模型构建
在机器学习领域，CatBoost和LightGBM都是具有代表性的梯度提升树框架。在处理包含大量类别特征的数据集时，CatBoost通常是首选，尤其对于类别特征丰富的表格数据，其表现尤为出色。LightGBM则在处理大规模数据集时展现出显著的速度与内存效率优势。此外，SMOTE与ADASYN是解决类不平衡问题的两种先进过采样方法，其核心优势在于通过合成新样本而非简单复制来增强模型对样本的学习能力。
考虑到信贷大数据集的特点，本文将CatBoost与LightGBM作为基线模型，并应用经典的SMOTE和ADASYN过采样方法对类不平衡问题进行初步处理。在训练基线模型时，为违约类与履约类样本分别引入表3所得的样本关注系数。针对类不平衡数据集，采用G-mean和MCC作为模型评估指标，其计算公式如下：
其中，tp、tn、fp、fn分别表示真正例、真反例、假正例、假反例。G-mean同时考虑了正负类样本的分类性能，可有效避免模型在不平衡数据集上的表现被多数类主导。MCC则综合了四种基本分类结果，其取值为-1到1之间，1表示完美预测，0表示随机预测，-1则表示预测与实际观察完全不一致。
笔者团队设计了对比实验以评估不同模型的性能，结果见表4。实验数据表明，改进的基于ADASYN_weighted_CatBoost不均衡算法的模型，在识别违约类样本的准确率及整体性能上均显著优于其他对比模型，体现出其在处理不平衡数据方面的优势。
表4 不同模型在测试集上的性能
四、大数据分析模型
在银行智能风控中的应用场景与价值
本文提出的基于ADASYN_weighted_CatBoost不均衡算法的信贷违约预测模型，是专门面向严重类不平衡的大规模信贷数据设计的大数据分析模型，该类大数据分析模型能够为银行智能风控等场景提供具有参考价值的分析依据与结论，支撑相关分析与实践。
1.精准化贷前信用评估与反欺诈，提升审批效率与资产质量
在银行信贷业务中，机器学习等大数据分析模型已深度应用于贷前风险评估与授信决策的全流程。这类模型可有效嵌入个人消费贷款、小微企业融资等场景的评估体系，逐步替代传统的人工审批方式，从而提升信贷业务的精准性与效率。大数据分析模型的核心价值在于，能够整合央行征信、企业税务发票、用户行为等多维内外部数据，并基于梯度提升决策树框架，强化对少数类样本(如欺诈或高风险客户)的识别能力。同时，该类模型能够有效捕捉传统方法难以处理的复杂非线性风险特征，满足线上信贷实时审批的响应要求。
在实际应用中，银行可通过构建融合多源数据的大数据清洗流程，提取收入稳定性、关联负债比率等关键指标；继而采用混合建模策略，以大数据分析模型作为信用评分主模型，辅以专项反欺诈模型进行协同判断；最终结合风险评分与监管规则生成差异化决策，从而实现更精准、高效的实时风险评估。
2.动态化贷中风险监测与额度调控，实现风险主动防控
在贷中管理阶段，大数据分析模型通过实时行为监控与动态额度调整，推动风险管控实现从静态防御向智能响应的转型升级。该类模型可应用于信用卡、循环贷等持续性信贷产品，能够实时捕捉客户行为变化，识别潜在风险并优化授信策略。其核心价值在于打破传统定期人工复盘的滞后性，借助实时数据流有效识别诸如消费异常、还款能力变动等风险信号。同时，该类模型基于客户价值画像实施差异化额度管理，可有效控制风险，提升客户体验。
在实际应用中，银行可首先依托流计算平台实时采集交易记录、还款行为、设备指纹等多维数据;然后使用时序模型等检测行为异常情况，并基于集成学习算法评估风险变化趋势；最后借助强化学习方法动态调整额度策略，如对优质客户自动提额，或对风险客户实施降额乃至冻结账户。通过构建“监测—预警—处置”的闭环管理机制，贷中风控将逐渐从被动响应转变为主动预防，在有效保障资产质量的同时，显著提升客户黏性与业务收益。
3.科学化贷后催收策略与资源调配，提升催收回收效能
在贷后管理环节，大数据分析模型可借助智能催收策略与资源优化，推动贷后管理实现从“一刀切”催收向精准化、差异化管理的转变。该类模型适用于信用卡逾期、消费贷违约等场景，作为不良资产处置的智能化解决方案，能够通过预测客户的还款意愿与还款能力，制定个性化催收方案并优化资源配置。
在实际应用中，银行可首先整合客户历史行为、还款记录与外部征信等多维数据，通过生存分析模型预测违约账龄曲线，并运用聚类算法将客户划分为“高意愿低能力”“低意愿高能力”等细分群体;然后构建催收响应预测模型，评估不同催收方式的效果；最后引入运筹优化算法，在合规框架下制定最优的催收路径和资源分配方案。通过构建“预测—分群—策略—优化”的智能催收闭环，银行能够在控制资产质量进一步恶化的同时，显著提升催收效率与客户体验。
4.全局化风控策略与客户价值经营，驱动业务智能决策
在银行全面风险管理体系中，大数据分析模型能够依托全局化风控策略与客户分层经营，推动实现从单点防控向全景式智能风控的跨越式升级。该类模型的核心价值在于突破传统风控中局部优化的局限，通过整合贷前、贷中与贷后全链条数据，在控制整体风险敞口的同时，最大化客户全生命周期价值，从而解决银行长期以来面临的风险与收益难以兼顾的经营难题。
在实际应用中，银行可首先建立企业级客户数据中台，聚合交易、征信、行为、宏观经济等跨周期多维数据;然后运用深度生存分析等方法预测客户全生命周期的风险演变路径，通过集成学习方法构建客户综合价值评分卡；进而借助运筹优化算法，在风险限额约束下动态调整不同客群的信贷政策、定价策略与资源分配；最终通过强化学习方法持续迭代优化全局风控参数。通过形成“数据整合—风险定价—策略优化—价值挖掘”的智能风控闭环，银行能够实现风险管理的全局最优，完成从风险控制向风险经营的战略转型，为行业高质量发展提供创新范式。
本文构建的基于ADASYN_weighted_CatBoost不均衡算法的信贷违约预测模型，通过融合异构集成学习与客户风险分级，有效提升了信贷违约中少数类样本的识别精度，为解决金融数据固有失衡问题提供了创新思路。该类大数据分析模型的方法体系可拓展至信贷全生命周期风控场景，为银行智能风控体系建设提供了兼具理论价值与实践意义的参考路径，助力风险管理从被动防控向主动预判、智能决策转型升级。
