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摘要
以大数据为基础，运用机器学习进行风险管理是银行数字化转型的重要部分。消费特征能够反映客户的经济情况和消费习惯，是信用数据较少或缺失情况下判断客户信贷风险的重要依据。基于此，在信贷风险识别任务中引入消费特征，提出了一种基于消费特征的客户信贷风险识别模型。通过XGBoost实现特征转换，并利用多层感知机对数据特征进行高阶表达，深入挖掘数据特征中的潜在知识，提高了模型的分类能力，提升了信贷风险识别的准确率。
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单位北京交通大学; 电子信息工程学院
