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自互联网金融诞生以来,网络贷款得到了快速发展,但是借贷双方的信息不对称增加了网贷的违约风险,同时随着互联网技术的发展网贷用户数据也表现出高维化的趋势,数据处理面临更大的挑战,因此亟需应对该问题并在网贷违约风险上进行准确、稳定的预测。 该文提出了卷积神经网络( CNN) 和一般机器学习模型结合的预测模型,利用 CNN 在数据特征提取上的优势来处理高维的网贷用户信息。 首先采用数值图形化思想对网贷用户数据进行处理并与 CNN 对接,其次调整其超参数选择合适的网络模型,然后基于三种一般机器学习模型与 CNN 的组合进行网贷风险预测测试,最后在真实数据集上使用最优的网贷违约风险预测模型进行预测。 实验结果验证了组合模型的显著性以及 CNN 对一般机器学习模型性能提升的能力,为网贷风险预测提供了一种新思路。

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《基于卷积神经网络的网贷违约风险模型研究》

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文件号：059423

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