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中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.3 另一方面,机器学习模型的自动训练和实时性,可以大幅度提高预测信用评分准确性。

简介:

1.3 另一方面,机器学习模型的自动训练和实时性,可以大幅度提高预测信用评分准确性。

人工智能可以在毫无人工干预的情况下自动训练模型。消费金融客户特征随着时间变化,有非常明显的时间效应。因此,信贷模式必须紧跟客户人群的变化,迭代发展。传统信贷模式的人工建模过程过于复杂,银行信用评分卡模型每半年才会人工更新一次。目前,秦苍科技每天用最新有表现的移动窗口客户群来训练信贷模型,比每半年换一次模型的预测准确率(AUC)能够至少提升5%~10%。

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