机器学习在金融风控中的应用与挑战

1. 技术原理

机器学习通过监督学习和无监督学习两种主要方法构建预测模型。其中随机森林和支持向量机在分类任务中表现突出。

1.1 监督学习

• 特征工程：包括缺失值处理和特征选择
• 模型训练：采用交叉验证避免过拟合
• 评估指标：准确率、召回率、F1值

1.2 无监督学习

聚类分析中K-means算法常用于客户分群，需配合轮廓系数验证聚类效果。

2. 实践案例

3. 现存问题

3.1 数据质量

需解决样本偏差和数据漂移问题，建议建立数据质量监控体系。

3.2 模型可解释性

• 使用特征重要性分析
• 结合SHAP值进行解释

4. 未来趋势

联邦学习在隐私保护场景中的应用将更广泛，结合图神经网络提升非结构化数据处理能力。

4.1 技术融合

多模态学习整合文本、图像、时序数据。

5. 参考文献

• 《机器学习实战》作者：Peter Harrington
• 《金融科技与风险管理》编委会