基于深度学习的金融风控模型实践
机器学习金融风控
关联数据集
A股上市公司季度财报
数据的质量直接决定了模型效果的上限。在特征工程阶段，我们从原始数据中提取了超过200个特征，涵盖了财务指标、交易行为、关联网络等多个维度。
关键特征包括：
•**财务比率衍生特征**: 如流动比率、速动比率、资产负债率等，反映企业短期偿债能力和长期财务结构。
•**交易行为序列特征**: 利用LSTM网络捕捉用户近期交易金额、频率、时间的序列模式。
•**社交网络关联特征**: 基于Graph Embedding技术，将用户的社交关系网络转化为向量表示，用于识别团伙欺诈。
3. 模型选择与构建
我们对比了多种模型，包括逻辑回归、XGBoost以及一个定制的深度神经网络（DNN）。
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, BatchNormalization
from tensorflow.keras.models import Model
def create_fraud_detection_model(input_shape):
inputs = Input(shape=(input_shape,))
x = BatchNormalization()(inputs)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.4)(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.4)(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4),
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy', tf.keras.metrics.Precision(), tf.keras.metrics.Recall()])
return model
# 使用模型
# model = create_fraud_detection_model(input_shape=X_train.shape[1])
# history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=50, batch_size=1024)
关联模型
ResNet-50 图像分类模型