构建可解释的信贷评分框架：整合机器学习与领域专业知识

路思 杨(中国人民大学财政金融学院，中国)
海龙 张(中国人民大学财政金融学院，中国)

摘要

在数字金融时代背景下，信贷风险管理依赖于信用评估模型的高预测精度，这对金融机构的风险控制起着至关重要的作用。然而，面对日益增长的数据量，传统的信贷评分方法在处理大规模数据集时受到挑战。基于树的机器学习算法，如LightGBM，因其高效的数据处理能力和优异的预测性能备受青睐，但其固有的“黑盒”特性却影响了模型的可解释性，这与金融监管机构对模型透明度和解释性要求的趋势相违背。鉴于防止算法偏差和保证处理过程的公平性已成为监管关注的焦点，开发的同时满足预测性能和可解释性标准的信贷评分模型成为当下风险控制领域的迫切需求。

关键词

信贷评分模型；大规模数据；模型预测性能；可解释性

参考

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