國際信用研究會議每兩年舉辦一次,至今已有30多年的歷史,是全球關于信用評分和信用控制方向最有影響力的國際信用研究會議。受疫情影響,本次國際信用研究大會于線上線下同時舉行,吸引了來自世界40多個國家超過300位頂尖學者與行業(yè)代表踴躍參加,產(chǎn)學研各界在會議上共同交流最新產(chǎn)業(yè)動態(tài)和學術成果。本年度CSCCC的論文提交總數(shù)超百篇,數(shù)量與質量均超往年,競爭空前激烈。本篇論文由追光實驗室李琨博士、鄭方蘭博士、大數(shù)據(jù)部負責人田江博士和公司副總經(jīng)理向小佳博士共同完成,介紹因果正則化穩(wěn)定評分卡的設計與實踐應用成果,經(jīng)會議專家委員會評審,最終成功入圍,這也使得光大科技成為該會議本年度中國唯一金融科技(FinTech)企業(yè)代表。
報告演講中,李琨博士指出,人工智能模型依賴于獨立同分布假設,在未知環(huán)境下模型的穩(wěn)定性將受到限制。不同于利用新環(huán)境先驗知識的遷移學習方法,引入因果關系發(fā)現(xiàn)思想的穩(wěn)定學習方法是在保證模型平均準確度的前提下,降低模型性能在各種不同樣本分布下的準確率方差,從而保證模型的穩(wěn)定性。信用評分在信貸領域,特別是消費金融領域扮演著無可替代的角色,加入因果正則化的穩(wěn)定評分卡,可以為信用評分問題提供先進的解決方案。光大科技率先將因果學習理論應用于信用評分實踐,通過在合成數(shù)據(jù)和實際業(yè)務數(shù)據(jù)的測試結果分析,發(fā)現(xiàn)該算法相比于其他傳統(tǒng)算法可以有效降低未知抽樣偏置,提高模型在不同環(huán)境下的穩(wěn)定性?；谠撍惴ㄉ傻男庞迷u分卡可以在業(yè)務發(fā)展的早期就預知風險并控制風險,從而幫助業(yè)務方在新業(yè)務跨場景等復雜環(huán)境中,基于數(shù)據(jù)智能做好風險管控。
光大科技追光實驗室定位知識驅動的算法創(chuàng)新,通過基于業(yè)務知識的持續(xù)技術創(chuàng)新,積極參與金融和科技領域的專業(yè)會議,不斷擴大在金融科技領域的技術影響力,始終致力于建立光大科技的技術品牌與能力護城河。
