互聯(lián)網(wǎng)金融客戶信用評(píng)估模型構(gòu)建1.引言互聯(lián)網(wǎng)金融（如網(wǎng)貸、消費(fèi)金融、供應(yīng)鏈金融）的快速發(fā)展，打破了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)客戶信用評(píng)估的壟斷。其核心優(yōu)勢(shì)在于覆蓋傳統(tǒng)征信體系之外的群體（如中小微企業(yè)、個(gè)體創(chuàng)業(yè)者、年輕消費(fèi)者），但也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)：這些用戶缺乏銀行流水、征信報(bào)告等傳統(tǒng)信用數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)信用評(píng)估模型（如FICO評(píng)分）難以有效預(yù)測(cè)其違約風(fēng)險(xiǎn)。構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融客戶信用評(píng)估模型，成為解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵。該模型需整合多源數(shù)據(jù)（如行為、社交、電商數(shù)據(jù)），利用機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。其價(jià)值不僅在于降低金融機(jī)構(gòu)的逾期率，更在于推動(dòng)普惠金融發(fā)展——讓更多無(wú)傳統(tǒng)征信記錄的群體獲得公平的金融服務(wù)。2.互聯(lián)網(wǎng)金融客戶信用評(píng)估的理論基礎(chǔ)2.1傳統(tǒng)信用評(píng)估模型概述傳統(tǒng)信用評(píng)估模型以結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)為核心，主要包括：邏輯回歸（LogisticRegression）：線性模型，解釋性強(qiáng)，適合處理二分類問(wèn)題（如“違約”vs“正?！保?，但難以捕捉非線性關(guān)系。決策樹(shù)（DecisionTree）：非線性模型，通過(guò)遞歸分割特征空間實(shí)現(xiàn)分類，易過(guò)擬合，需通過(guò)剪枝或集成方法優(yōu)化。支持向量機(jī)（SVM）：通過(guò)核函數(shù)映射到高維空間，解決線性不可分問(wèn)題，對(duì)高維數(shù)據(jù)敏感，參數(shù)調(diào)優(yōu)復(fù)雜。隨機(jī)森林（RandomForest）：集成多棵決策樹(shù)，通過(guò)投票或平均降低過(guò)擬合，適合處理非線性數(shù)據(jù)，但解釋性較弱。這些模型的局限性在于：依賴傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)，無(wú)法處理互聯(lián)網(wǎng)金融中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如行為、社交數(shù)據(jù)），且難以適應(yīng)實(shí)時(shí)評(píng)估需求。2.2互聯(lián)網(wǎng)金融下的信用評(píng)估新需求互聯(lián)網(wǎng)金融的客戶信用評(píng)估需滿足以下新要求：數(shù)據(jù)來(lái)源多元化：需整合內(nèi)部數(shù)據(jù)（平臺(tái)交易、行為數(shù)據(jù)）與外部數(shù)據(jù)（征信、社交、電商、公共事業(yè)數(shù)據(jù)）；數(shù)據(jù)類型多樣化：需處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如貸款余額）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如點(diǎn)擊日志）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如社交文本）；實(shí)時(shí)性要求高：需支持實(shí)時(shí)審批（如用戶申請(qǐng)貸款時(shí)，10秒內(nèi)返回信用評(píng)分）；可解釋性要求：需向用戶（如“您的信用評(píng)分低因逾期次數(shù)多”）和監(jiān)管機(jī)構(gòu)（如“模型未歧視某一群體”）解釋預(yù)測(cè)結(jié)果。2.3信用評(píng)估的核心數(shù)據(jù)要素互聯(lián)網(wǎng)金融信用評(píng)估的數(shù)據(jù)維度遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)金融，主要包括：個(gè)人基本信息：年齡、性別、職業(yè)、教育程度、婚姻狀況；金融交易數(shù)據(jù)：貸款記錄、還款記錄、逾期次數(shù)、貸款余額、信用卡使用情況；行為數(shù)據(jù)：登錄時(shí)間、點(diǎn)擊行為、瀏覽記錄、申請(qǐng)貸款的時(shí)間與頻率；社交數(shù)據(jù)：好友數(shù)量、社交互動(dòng)頻率、好友信用狀況、社交文本（如朋友圈內(nèi)容）；其他數(shù)據(jù)：電商購(gòu)物記錄（購(gòu)買(mǎi)金額、退貨率）、公共事業(yè)繳費(fèi)記錄（水電煤逾期次數(shù)）、地理位置數(shù)據(jù)（常居地、出行軌跡）。3.互聯(lián)網(wǎng)金融客戶信用評(píng)估模型構(gòu)建步驟模型構(gòu)建是一個(gè)迭代優(yōu)化的過(guò)程，需經(jīng)歷數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、特征工程、模型選擇與訓(xùn)練、模型驗(yàn)證與優(yōu)化、部署與監(jiān)控五大步驟（見(jiàn)圖1）。3.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理3.1.1數(shù)據(jù)收集內(nèi)部數(shù)據(jù)：平臺(tái)自身的交易系統(tǒng)（如貸款記錄）、行為日志系統(tǒng)（如用戶點(diǎn)擊記錄）、用戶畫(huà)像系統(tǒng)（如基本信息）；外部數(shù)據(jù)：通過(guò)API對(duì)接征信機(jī)構(gòu)（如央行征信、百行征信）、社交平臺(tái)（如微信、微博）、電商平臺(tái)（如淘寶、京東）、公共事業(yè)部門(mén)（如水電煤公司）的數(shù)據(jù)。3.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理預(yù)處理的目標(biāo)是清洗臟數(shù)據(jù)，為后續(xù)特征工程奠定基礎(chǔ)，主要包括：缺失值處理：數(shù)值型特征用中位數(shù)（抗異常值）填充，categorical特征用mode（眾數(shù)）填充或新增“未知”類別；異常值處理：用箱線圖（IQR=1.5）識(shí)別異常值，替換為上下限（如“近3個(gè)月平均還款金額”超過(guò)10萬(wàn)元，替換為10萬(wàn)元）；重復(fù)值處理：刪除重復(fù)記錄（如同一用戶的多次申請(qǐng)記錄）；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時(shí)間差（如“距離上次還款的天數(shù)”），將categorical數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)（如“職業(yè)”轉(zhuǎn)換為one-hot編碼）；標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化：將數(shù)值型特征轉(zhuǎn)換為0-1范圍（Min-Max歸一化）或均值為0、方差為1（Z-score標(biāo)準(zhǔn)化），避免不同特征尺度影響模型（如“貸款余額”（萬(wàn)元級(jí)）與“點(diǎn)擊次數(shù)”（次）的尺度差異）。3.2特征工程特征工程是模型性能的關(guān)鍵，其目標(biāo)是從原始數(shù)據(jù)中提取有預(yù)測(cè)價(jià)值的特征，主要包括：3.2.1特征提取從原始數(shù)據(jù)中衍生新特征，例如：從交易數(shù)據(jù)中提取“近6個(gè)月逾期次數(shù)占比”（逾期次數(shù)/總還款次數(shù)）、“最大貸款金額”；從行為數(shù)據(jù)中提取“日均登錄次數(shù)”（總登錄次數(shù)/近30天）、“貸款頁(yè)面點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率”（點(diǎn)擊貸款頁(yè)面次數(shù)/總登錄次數(shù)）；從社交數(shù)據(jù)中提取“好友平均信用評(píng)分”（好友信用評(píng)分的均值）、“與高信用好友互動(dòng)頻率”（與信用評(píng)分≥80分的好友互動(dòng)次數(shù)/總互動(dòng)次數(shù)）；從電商數(shù)據(jù)中提取“近3個(gè)月平均購(gòu)買(mǎi)金額”、“退貨率”（退貨次數(shù)/總購(gòu)買(mǎi)次數(shù)）。3.2.2特征選擇去除無(wú)關(guān)或冗余特征，減少模型復(fù)雜度，常用方法：過(guò)濾法：用皮爾遜相關(guān)系數(shù)（數(shù)值型特征）、卡方檢驗(yàn)（categorical特征）篩選與目標(biāo)變量（如“是否逾期”）相關(guān)性高的特征；包裹法：用遞歸特征消除（RFE）迭代刪除對(duì)模型性能貢獻(xiàn)小的特征；嵌入法：用L1正則化（如Lasso回歸）或隨機(jī)森林的特征重要性（FeatureImportance）選擇特征。3.2.3特征編碼將categorical特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征，常用方法：One-Hot編碼：適合類別較多且無(wú)順序的特征（如“職業(yè)”：教師、醫(yī)生、程序員），生成二進(jìn)制向量（如教師→[1,0,0]）；LabelEncoding：適合類別較少且有順序的特征（如“教育程度”：小學(xué)→1、初中→2、高中→3、大學(xué)→4）；TargetEncoding：用目標(biāo)變量的均值編碼（如“地區(qū)”特征，計(jì)算該地區(qū)用戶的逾期率作為編碼值），適合類別較多的特征。3.3模型選擇與訓(xùn)練3.3.1模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求選擇模型（見(jiàn)表1）：模型類型適用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)邏輯回歸解釋性要求高的場(chǎng)景解釋性強(qiáng)、訓(xùn)練快難以處理非線性數(shù)據(jù)隨機(jī)森林非線性數(shù)據(jù)、高維數(shù)據(jù)抗過(guò)擬合、性能穩(wěn)定解釋性弱XGBoost/LightGBM提升模型性能、處理不平衡數(shù)據(jù)精度高、訓(xùn)練快、支持正則化對(duì)參數(shù)敏感GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)捕捉節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系（如好友信用影響）計(jì)算復(fù)雜度高、需圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)踐建議：優(yōu)先選擇集成學(xué)習(xí)模型（如XGBoost、LightGBM），因其在非線性數(shù)據(jù)上的性能優(yōu)于傳統(tǒng)模型；若需處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如用戶的還款記錄隨時(shí)間變化），可結(jié)合LSTM；若需融合社交數(shù)據(jù)，可采用GNN。3.3.2模型訓(xùn)練處理樣本不平衡：若逾期用戶占比低（如5%），可采用SMOTE（合成少數(shù)類樣本）或classweight（給少數(shù)類賦予更高權(quán)重）；正則化：用L2正則化（如XGBoost的`reg_lambda`參數(shù)）減少過(guò)擬合；交叉驗(yàn)證：用5-fold或10-fold交叉驗(yàn)證，評(píng)估模型的泛化能力。3.4模型驗(yàn)證與優(yōu)化3.4.1驗(yàn)證指標(biāo)信用評(píng)估是二分類問(wèn)題，常用指標(biāo)包括：AUC-ROC：衡量模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力（0.5-1，越高越好）；精確率（Precision）：預(yù)測(cè)為正的樣本中真正為正的比例（適合關(guān)注誤判為正的成本高的場(chǎng)景，如貸款審批）；召回率（Recall）：真正為正的樣本中被預(yù)測(cè)為正的比例（適合關(guān)注漏判為負(fù)的成本高的場(chǎng)景，如風(fēng)險(xiǎn)控制）；F1值：精確率與召回率的調(diào)和平均（綜合兩者的性能）；KS統(tǒng)計(jì)量：衡量模型對(duì)正負(fù)樣本的區(qū)分能力（0-1，越高越好，通常要求≥0.3）。實(shí)踐建議：優(yōu)先關(guān)注AUC-ROC（整體性能）和召回率（減少漏判風(fēng)險(xiǎn)）。3.4.2模型優(yōu)化調(diào)參：用網(wǎng)格搜索（GridSearch）或隨機(jī)搜索（RandomSearch）調(diào)整模型參數(shù)，如XGBoost的`learning_rate`（學(xué)習(xí)率）、`max_depth`（樹(shù)深度）、`subsample`（子樣本比例）；模型融合：將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果融合（如stacking、bagging），提升模型的穩(wěn)定性。例如，用XGBoost、隨機(jī)森林、LightGBM的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均（權(quán)重根據(jù)模型性能調(diào)整）；3.5部署與監(jiān)控3.5.1模型部署離線部署：每天生成一次用戶信用評(píng)分，用于批量處理（如定期調(diào)整用戶的貸款額度）；在線部署：將模型封裝為API服務(wù)，用于實(shí)時(shí)處理（如用戶申請(qǐng)貸款時(shí)，調(diào)用API返回信用評(píng)分）。實(shí)踐建議：采用容器化技術(shù)（如Docker）部署模型，提升scalability和可維護(hù)性。3.5.2模型監(jiān)控性能監(jiān)控：定期（如每周）評(píng)估模型在測(cè)試集上的AUC、精確率、召回率等指標(biāo)，若性能下降超過(guò)5%，則重新訓(xùn)練模型；數(shù)據(jù)漂移監(jiān)控：監(jiān)控輸入特征的分布變化（如“近3個(gè)月平均還款金額”的均值變化超過(guò)10%），若發(fā)生漂移，需更新特征工程或重新訓(xùn)練模型；概念漂移監(jiān)控：監(jiān)控目標(biāo)變量的分布變化（如逾期率從5%上升到8%），若發(fā)生漂移，需調(diào)整模型的閾值（如將信用評(píng)分的cutoff值從60分提高到65分）。4.模型構(gòu)建中的關(guān)鍵技術(shù)4.1大數(shù)據(jù)處理技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)金融的數(shù)據(jù)量通常達(dá)到TB級(jí)甚至PB級(jí)，需用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理：分布式存儲(chǔ)：用HadoopHDFS存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)；分布式計(jì)算：用Spark處理批處理數(shù)據(jù)（如特征工程），用Flink處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)（如用戶的實(shí)時(shí)點(diǎn)擊行為）；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：用Hive或ClickHouse構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，支持高效查詢。4.2機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法集成學(xué)習(xí)：XGBoost、LightGBM是互聯(lián)網(wǎng)金融中最常用的模型，其通過(guò)梯度提升（GradientBoosting）優(yōu)化損失函數(shù)，在非線性數(shù)據(jù)上的性能優(yōu)于傳統(tǒng)模型；深度學(xué)習(xí)：LSTM用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如用戶的還款記錄隨時(shí)間變化），GNN用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系），Transformer用于處理文本數(shù)據(jù)（如用戶的貸款申請(qǐng)描述）。4.3圖計(jì)算與社交網(wǎng)絡(luò)分析社交數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)金融信用評(píng)估的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）可有效處理這種圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)：節(jié)點(diǎn)：用戶；邊：用戶之間的社交關(guān)系（如好友、同事）；節(jié)點(diǎn)特征：用戶的基本信息、信用評(píng)分；邊特征：用戶之間的互動(dòng)頻率（如聊天次數(shù)）。GNN通過(guò)消息傳遞機(jī)制（MessagePassing）學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的嵌入表示（Embedding），從而捕捉用戶之間的信用傳遞關(guān)系（如“好友的信用評(píng)分高，該用戶的信用評(píng)分也高”）。實(shí)踐案例：某網(wǎng)貸平臺(tái)用GNN融合了用戶的社交數(shù)據(jù)，模型的AUC比傳統(tǒng)模型提升了8%。4.4聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私保護(hù)互聯(lián)網(wǎng)金融中的數(shù)據(jù)涉及用戶隱私（如交易記錄、社交數(shù)據(jù)），聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）可解決這一問(wèn)題：橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)：多個(gè)機(jī)構(gòu)（如銀行、電商平臺(tái)）在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，共同訓(xùn)練模型（如銀行有用戶的金融數(shù)據(jù)，電商平臺(tái)有用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，兩者用聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練聯(lián)合模型）；縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)：同一機(jī)構(gòu)的不同部門(mén)（如網(wǎng)貸平臺(tái)的交易部門(mén)、行為部門(mén)）在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，共同訓(xùn)練模型。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心優(yōu)勢(shì)是保護(hù)用戶隱私，同時(shí)提升模型的準(zhǔn)確性（融合多源數(shù)據(jù)）。5.案例分析：某互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸平臺(tái)信用評(píng)估模型實(shí)踐5.1背景該平臺(tái)主要為中小微企業(yè)和個(gè)人提供小額貸款（額度1萬(wàn)-50萬(wàn)），用戶數(shù)量超過(guò)100萬(wàn)，其中60%的用戶沒(méi)有傳統(tǒng)征信記錄。平臺(tái)的核心需求是降低逾期率（當(dāng)前逾期率為8%），同時(shí)提升貸款審批效率（當(dāng)前審批時(shí)間為24小時(shí)）。5.2數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理數(shù)據(jù)來(lái)源：內(nèi)部數(shù)據(jù)（交易記錄、行為日志、用戶基本信息）、外部數(shù)據(jù)（央行征信、淘寶購(gòu)物記錄、水電煤繳費(fèi)記錄）；數(shù)據(jù)預(yù)處理：處理缺失值（中位數(shù)填充數(shù)值型特征，mode填充categorical特征）、處理異常值（箱線圖替換上下限）、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）。5.3特征工程特征提?。簭慕灰讛?shù)據(jù)中提取“近6個(gè)月逾期次數(shù)占比”、“最大貸款金額”；從行為數(shù)據(jù)中提取“日均登錄次數(shù)”、“貸款頁(yè)面點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率”；從淘寶數(shù)據(jù)中提取“近3個(gè)月平均購(gòu)買(mǎi)金額”、“退貨率”；從水電煤數(shù)據(jù)中提取“近1年繳費(fèi)逾期次數(shù)”；特征選擇：用隨機(jī)森林的特征重要性選擇了top20的特征（如“近6個(gè)月逾期次數(shù)占比”、“好友平均信用評(píng)分”、“近3個(gè)月平均購(gòu)買(mǎi)金額”）；特征編碼：對(duì)“職業(yè)”、“教育程度”等categorical特征用one-hot編碼。5.4模型選擇與訓(xùn)練模型選擇：選擇XGBoost作為基礎(chǔ)模型（性能優(yōu)于隨機(jī)森林），結(jié)合LightGBM進(jìn)行模型融合（stacking）；模型訓(xùn)練：用5-fold交叉驗(yàn)證訓(xùn)練模型，處理樣本不平衡（classweight）。5.5模型驗(yàn)證與優(yōu)化驗(yàn)證指標(biāo)：模型的AUC為0.87（訓(xùn)練集）、0.85（測(cè)試集），精確率為0.83，召回率為0.80，F(xiàn)1值為0.81；模型優(yōu)化：用網(wǎng)格搜索調(diào)整XGBoost的參數(shù)（`learning_rate=0.1`、`max_depth=6`、`subsample=0.8`），用stacking融合XGBoost和LightGBM（提升AUC2%）。5.6部署與監(jiān)控模型部署：將模型封裝為API服務(wù)，用于實(shí)時(shí)審批（審批時(shí)間縮短到8小時(shí)）；模型監(jiān)控：每?jī)芍茉u(píng)估一次模型性能（AUC保持在0.83以上），每?jī)芍軝z查一次數(shù)據(jù)漂移（特征分布變化未超過(guò)10%）。5.7結(jié)果逾期率下降：模型部署后，平臺(tái)的逾期率從8%下降到5%；審批效率提升：貸款審批時(shí)間從24小時(shí)縮短到8小時(shí)；用戶滿意度提升：用戶滿意度從70%提升到90%（因?qū)徟侍岣撸夷Ｐ偷目山忉屝詮?qiáng)）。6.挑戰(zhàn)與展望6.1當(dāng)前模型面臨的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題：互聯(lián)網(wǎng)金融中的數(shù)據(jù)涉及用戶隱私（如交易記錄、社交數(shù)據(jù)），直接收集和使用這些數(shù)據(jù)可能違反隱私法規(guī)（如GDPR、《個(gè)人信息保護(hù)法》）；數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)往往有噪聲（如用戶填寫(xiě)虛假信息）、缺失（如行為數(shù)據(jù)中的誤點(diǎn)擊），影響模型的準(zhǔn)確性；模型可解釋性問(wèn)題：深度學(xué)習(xí)模型（如GNN、LSTM）是黑箱模型，難以解釋預(yù)測(cè)結(jié)果（如“為什么某用戶的信用評(píng)分低”）；實(shí)時(shí)性問(wèn)題：傳統(tǒng)的batch訓(xùn)練模型無(wú)法滿足實(shí)時(shí)審批需求（如用戶申請(qǐng)貸款時(shí)需要快速返回結(jié)果）；樣本不平衡問(wèn)題：逾期用戶占比低（如5%），導(dǎo)致模型偏向于預(yù)測(cè)多數(shù)類（正常用戶），召回率低。6.2未來(lái)發(fā)展方向聯(lián)邦學(xué)習(xí)：用聯(lián)邦學(xué)習(xí)解決數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題（如與電商平臺(tái)、社交平臺(tái)合作，在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，共同訓(xùn)練模型）；可解釋AI：用SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）或LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果（如“您的信用評(píng)分低因近6個(gè)月逾期次數(shù)多”）；實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)：用Flink處理實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，用在線學(xué)習(xí)算法（如在線XGBoost）更新模型，提升審批效率（如將審批時(shí)間縮短到1分鐘）；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：融合文本（如用戶的貸款申請(qǐng)描述）、圖像（如用戶的身份證照片）、行為（如點(diǎn)擊記錄）、社交（如好友信用）數(shù)據(jù)，提升模型的準(zhǔn)確性；因果推斷：用因果推斷（如傾向得分匹配、工具變量）發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系（如“點(diǎn)擊次數(shù)多是否導(dǎo)致信用評(píng)分高”），提升模型的可靠性