8月25-27日,由英國(guó)愛丁堡大學(xué)商學(xué)院信用研究中心主辦的第17屆國(guó)際信用研究會(huì)議(Credit Scoring and Credit Control Conference XVII)在英國(guó)愛丁堡召開,光大科技作為唯一中國(guó)金融科技(FinTech)企業(yè)代表參會(huì)。本次光大科技獨(dú)立撰寫的《因果正則化的穩(wěn)定評(píng)分卡模型(Causal Regularization for Stable Scoring Card Model)》論文經(jīng)過層層篩選成功入圍會(huì)議,追光實(shí)驗(yàn)室李琨博士受邀參加線上會(huì)議并做專題報(bào)告,與國(guó)際信用業(yè)界專家分享論文成果。本次論文在國(guó)際重要會(huì)議上的發(fā)表,不僅代表了國(guó)際學(xué)界對(duì)光大科技數(shù)據(jù)科學(xué)業(yè)務(wù)應(yīng)用成果的充分肯定,更揭開了中國(guó)金融科技企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域自主創(chuàng)新的新篇章。

國(guó)際信用研究會(huì)議每?jī)赡昱e辦一次,至今已有30多年的歷史,是全球關(guān)于信用評(píng)分和信用控制方向最有影響力的國(guó)際信用研究會(huì)議。受疫情影響,本次國(guó)際信用研究大會(huì)于線上線下同時(shí)舉行,吸引了來自世界40多個(gè)國(guó)家超過300位頂尖學(xué)者與行業(yè)代表踴躍參加,產(chǎn)學(xué)研各界在會(huì)議上共同交流最新產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)和學(xué)術(shù)成果。本年度CSCCC的論文提交總數(shù)超百篇,數(shù)量與質(zhì)量均超往年,競(jìng)爭(zhēng)空前激烈。本篇論文由追光實(shí)驗(yàn)室李琨博士、鄭方蘭博士、大數(shù)據(jù)部負(fù)責(zé)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(píng)分卡的設(shè)計(jì)與實(shí)踐應(yīng)用成果,經(jīng)會(huì)議專家委員會(huì)評(píng)審,最終成功入圍,這也使得光大科技成為該會(huì)議本年度中國(guó)唯一金融科技(FinTech)企業(yè)代表。

報(bào)告演講中,李琨博士指出,人工智能模型依賴于獨(dú)立同分布假設(shè),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(yàn)知識(shí)的遷移學(xué)習(xí)方法,引入因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)思想的穩(wěn)定學(xué)習(xí)方法是在保證模型平均準(zhǔn)確度的前提下,降低模型性能在各種不同樣本分布下的準(zhǔn)確率方差,從而保證模型的穩(wěn)定性。信用評(píng)分在信貸領(lǐng)域,特別是消費(fèi)金融領(lǐng)域扮演著無可替代的角色,加入因果正則化的穩(wěn)定評(píng)分卡,可以為信用評(píng)分問題提供先進(jìn)的解決方案。光大科技率先將因果學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于信用評(píng)分實(shí)踐,通過在合成數(shù)據(jù)和實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)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。基于該算法生成的信用評(píng)分卡可以在業(yè)務(wù)發(fā)展的早期就預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)并控制風(fēng)險(xiǎn),從而幫助業(yè)務(wù)方在新業(yè)務(wù)跨場(chǎng)景等復(fù)雜環(huán)境中,基于數(shù)據(jù)智能做好風(fēng)險(xiǎn)管控。

光大科技追光實(shí)驗(yàn)室定位知識(shí)驅(qū)動(dòng)的算法創(chuàng)新,通過基于業(yè)務(wù)知識(shí)的持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新,積極參與金融和科技領(lǐng)域的專業(yè)會(huì)議,不斷擴(kuò)大在金融科技領(lǐng)域的技術(shù)影響力,始終致力于建立光大科技的技術(shù)品牌與能力護(hù)城河。

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