■ 李慧
信用评分本质是一套“风险量化算法”，其核心是通过数学模型将分散的信用相关数据（如还款记录、收入水平、负债结构、行为轨迹等）转化为可比较的数值（如FICO分数、芝麻信用分），直观反映主体的违约概率。例如，FICO评分通过分析消费者的信用账户历史、欠款金额、信用历史长度等5类数据，生成300～850分的评分，分数越高代表信用风险越低。信用评分是金融领域最核心的“风险度量尺”，它通过量化分析个人或企业的信用历史、经济行为、偿债能力等多维数据，为金融机构提供标准化的风险评估结果，直接决定信贷审批、利率定价、额度分配等关键决策。随着全球金融市场的复杂化与普惠金融的深化，信用评分已从“辅助工具”升级为金融风险管理的“中枢系统”。然而，传统信用评分模型在数据处理能力、风险捕捉精度等方面逐渐显露局限，人工智能技术的突破为其注入了新的生命力，推动信用评分进入“智能驱动”的新阶段。
人工智能
在信用评分模型中的技术突破
其一，数据处理与特征工程。首先，多源数据融合技术：传统信用评分模型的数据来源主要是央行征信报告等结构化数据，数据维度单一且更新滞后，难以全面并及时展现客户群体的信用状况。人工智能驱动的信用评分模型打破了这一局限，通过融合电商交易、社交媒体、移动设备使用、公共事业缴费等多源异构数据，构建起立体的信用画像。以电商数据为例，阿里巴巴集团通过分析用户的购物频次、消费金额、退货率等数据，能够精准判断用户的消费能力和还款意愿；此外，社交媒体数据则蕴含着丰富的社交信用信息，例如微信、微博等平台上的好友关系、互动频率以及舆论口碑，可辅助评估借款人的社交影响力和信用风险。多源数据融合时技术人员面临着数据质量高低不均、数据缺失值、噪声数据等难题，虽然行业中采用了一系列先进技术来解决这些问题，在利用基于规则的清洗算法处理数据时与机器学习算法结合起来识别并修正错误数据，数据转换时用自然语言处理（NLP）技术把文本数据变成向量并且拿归一化、标准化等方法让数值型数据的尺度统一，数据集成基于图数据库技术构建含各种各样实体和关系的知识图谱把分散的数据整合成结构化信息。其次，自动特征工程技术：专家经验和耗时耗力是人工特征工程的两大特点，且难以挖掘数据里的复杂非线性关系，而深度学习算法的出现革新了自动特征工程技术。因为卷积神经网络（CNN）靠局部感知和权值共享机制能自动提取图像、文本等数据的局部特征，循环神经网络（RNN）以及它的变种长短时记忆网络（LSTM）善于处理有时间序列特性的数据且可抓住数据的长期依赖关系，在信用评分方面，LSTM网络能深度分析借款人还款历史、交易流水这类时间序列数据并自动提取还款周期规律、消费波动趋势这些关键特征。自动特征工程还可避免人工选特征可能出现的主观偏差从而让模型更客观地反映数据本质以增强模型的泛化能力。
其二，模型构建与优化。首先，机器学习模型的应用：信用评分领域广泛运用支持向量机（SVM）、随机森林等机器学习模型。其中SVM靠寻找最优超平面来分类不同信用风险的样本以应对非线性可分数据，小样本数据集里SVM能有效防止过拟合从而精准分类，比如信用卡客户信用评分时，SVM利用客户基本信息、消费行为等方面的数据就能将潜在违约客户准确甄别出来。随机森林则是将多个决策树的预测结果投票或者平均后得出最终评分结果，其抗过拟合能力强，可处理高维数据和缺失值并能评估各特征的重要性。如某商业银行优化信用评分模型时采用该算法，把客户交易数据、信用记录等数百个特征纳入模型，经特征重要性分析筛选出关键特征，不但使模型准确率提高约10%还降低了计算复杂度并且提升了评分效率。其次，深度学习模型的创新：多层隐藏层结构是深度神经网络（DNN）的拿手好戏，它能自动学习数据的层次化特征表示并从原始数据里提取抽象又具代表性的信用风险特征，在处理客户贷款申请描述、社交媒体文本这类海量文本数据时，DNN可把词嵌入技术派上用场，将文本变成向量形式再经多层神经元计算提取语义信息以挖掘潜在信用风险信号。此外，生成对抗网络（GAN）在信用评分领域渐受青睐，它有生成器与判别器，生成器能通过学习真实数据的分布生成虚拟信用数据样本，而判别器负责区分开真实数据和生成数据，二者在对抗训练里不断提升性能。在数据缺乏或不均衡情况下，GAN能够产生额外训练数据来扩充数据集，助力模型更好习得数据分布，从而让模型在小样本情形下的泛化能力得到提升。例如在给小微企业做信用评分时，由于企业数据量不多，GAN就能生成模拟的企业经营数据帮着模型训练，使评分更精准。
人工智能
在信用评分模型中的应用案例
其一，微众银行微粒贷信用评分体系。国内首批民营银行之一的微众银行，其微粒贷业务把先进的人工智能技术引入信用评分领域，整合海量线上交易数据、用户行为数据和外部征信数据以构建多维度信用评估体系。该体系在数据处理时，用自然语言处理技术分析用户的在线行为文本信息，例如用户在平台的咨询记录、投诉记录等，从而挖掘潜在信用风险信号，并且依托图数据库技术关联分析用户的社交关系、交易网络等数据来构建知识图谱，进而更全面地评估用户信用状况。微粒贷构建模型时采用深度学习和机器学习相结合的方法，复杂非线性关系由深度神经网络处理并提取用户行为数据里的深层次特征，而随机森林算法用来处理高维数据以筛选关键特征，从而提高了模型的准确性和稳定性。依靠这些技术手段，微粒贷能在短时间内精准评估用户信用并快速放款，还能有效管控违约风险，业务效率和市场竞争力也得到大幅提升。
其二，陆金所信用评分模型。机器学习模型（如自动特征工程工具AutoML）可通过算法自动生成、筛选有效特征，大幅降低对专家经验的依赖。例如，LendingClub（美国头部网贷平台）利用自动特征工程技术，从原始数据中衍生出“近3个月跨平台借款次数变化率”“夜间消费占比”等2000+个有效特征，较人工特征工程效率提升10倍，模型AUC（衡量分类能力的指标）从0.72提升至0.85（AUC=1为完美预测）。
国内知名的金融科技平台陆金所，在人工智能技术应用方面取得显著成果，其信用评分模型整合用户金融交易数据、投资行为数据以及外部征信数据并借助多源数据融合技术构建出全面的用户信用画像。在数据处理阶段，陆金所运用先进数据清洗与转换技术保障数据高质量和一致性，并且用自然语言处理技术分析用户在线交流和反馈信息以挖掘用户信用风险特征。构建模型时，陆金所采用深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）来处理用户交易记录和行为数据从而自动提取关键特征，还引入强化学习算法依据用户实时行为动态调整信用评分模型以便及时反映用户信用变化。据此在精准评估用户信用风险的同时还能给用户提供个性化金融服务，该模型目前已广泛用于陆金所各类金融产品，有效提升平台风险管理能力与业务拓展效率。
综上，信用评分是金融风险管理的“数字基石”，而人工智能技术的突破，正推动这一基石从“传统线性框架”向“智能非线性生态”进化。通过多模态数据融合、复杂关系建模与自动化特征学习，人工智能不仅解决了传统模型的“数据盲区”“线性局限”与“效率瓶颈”，更开启了信用评分的“精准化3.0时代”。人工智能在信用评分中的应用，已从“理论验证”进入“规模化落地”阶段。据麦肯锡2024年报告，全球前50大银行中，78%已将人工智能信用评分模型纳入核心风控体系，平均不良贷款率下降18%，客均授信审批时间从3天缩短至8分钟。未来，随着联邦学习（解决数据隐私问题）、可解释人工智能（XAI，提升模型透明度）等技术的成熟，信用评分将进一步向“隐私保护型”“可解释型”“实时动态型”升级。
（作者单位：对外经济贸易大学中国金融学院）
