7月7日消息，據(jù)官方發(fā)布的消息，近日，360數(shù)科白苗君、鄭彥、沈赟研究發(fā)表的論文Gradient boosting survival tree with applications in credit scoring（GBST算法在信用風(fēng)險領(lǐng)域的應(yīng)用），被英國老牌頂級運(yùn)籌學(xué)期刊Journal of the Operational Research Society收錄。

據(jù)悉，360數(shù)科風(fēng)控研究團(tuán)隊以目前國際上信用風(fēng)險分析領(lǐng)域最熱門的前沿模型“生存分析模型”為切入點(diǎn)，結(jié)合集成樹模型，刻畫風(fēng)險隨著時間的變化趨勢，從而做出更加精準(zhǔn)的風(fēng)險決策。

據(jù)介紹，360數(shù)科在信用風(fēng)險評估層面應(yīng)用的生存分析模型最初源于處理死亡數(shù)據(jù)，是保險精算、生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的熱點(diǎn)模型。生存分析作為一種傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，用于處理生命周期數(shù)據(jù)，探索生存時間的分布情況。

360數(shù)科研究團(tuán)隊意識到，生存分析考慮了時間維度的概率預(yù)測問題，如果應(yīng)用在信用風(fēng)險領(lǐng)域，能夠相比傳統(tǒng)的信用評估等模型在預(yù)測違約的可能性之外，進(jìn)一步預(yù)測用戶何時違約。除此之外，模型還能夠刻畫用戶由于非違約事件而發(fā)生的借款中止行為，如提前還款、轉(zhuǎn)向其他貸款公司等情況。

360數(shù)科提出以生存分析模型為基礎(chǔ)，結(jié)合boosting的集成學(xué)習(xí)算法框架的梯度提升生存樹（GBST）算法，以預(yù)測用戶在不同時間段的風(fēng)險概率分布，通過優(yōu)化總體損失，大大減少每個時間段預(yù)測概率的誤差，以達(dá)到降低風(fēng)險的目的。

在風(fēng)控場景中，該算法可以更精準(zhǔn)地預(yù)測客戶發(fā)生分期借款后每期的違約概率，用最小的時間成本進(jìn)行未來更長期的風(fēng)險決策，如貸前風(fēng)險準(zhǔn)入、貸中優(yōu)質(zhì)客群撈回等。除此之外，該模型可以幫助風(fēng)控策略制定更加合理的額度、定價及期數(shù)策略，實現(xiàn)個性化產(chǎn)品定制。

另外，在營銷場景中，通過GBST算法對存量客戶在時間維度上進(jìn)行動態(tài)借貸意愿預(yù)測，輔助營銷部門進(jìn)行用戶營銷，助力于實現(xiàn)多樣化、多客群、多狀態(tài)的線上營銷策略，在節(jié)約營銷成本的同時提升成功率及用戶轉(zhuǎn)化率。

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