信用卡風(fēng)險預(yù)測

Category: STEM國際競賽 Date: 2020年3月20日下午6:12

信用卡已經(jīng)成為了我們?nèi)粘Ｉ钪凶畋夭豢缮俚臇|西。也因為信用卡的普及，越來越多的人開始使用信用卡。但是信用卡在使用的時候也有著很大的風(fēng)險。今天小編要推薦給大家的科研課題跟信用卡違規(guī)風(fēng)險預(yù)測有關(guān)。課題題目就是UCLA探究項目：捷信集團(tuán)信用卡違規(guī)風(fēng)險預(yù)測。

課題簡介

風(fēng)險管理風(fēng)險控制是指風(fēng)險管理者采取各種措施和方法，消滅或減少風(fēng)險事件發(fā)生的各種可能性，或風(fēng)險控制者減少風(fēng)險事件發(fā)生時造成的損失。

在美國，很多人因為不充分或者不存在信用歷史而很難獲得貸款。更不幸地是，這類人群經(jīng)常被不良貸所利用。

捷信集團(tuán)(Home Credit)致力于能讓這類沒有銀行信用記錄人群獲得正面安全的貸款經(jīng)歷。為了達(dá)到這個目的，捷信集團(tuán)采用了大量豐富的數(shù)據(jù)—包括通信和交易信息—來預(yù)測客戶的還款能力。

捷信集團(tuán)使用統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行預(yù)測。這樣既能幫助確保有還款能力的客戶不會被拒絕貸款，也能確保成熟的貸款可以使客戶更成功。參與該課題的學(xué)生將和導(dǎo)師完成一個機(jī)器學(xué)習(xí)項目。本課題旨在運用最前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對捷信集團(tuán)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測。

本課題是跨計算機(jī)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的綜合研究，是數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的實際應(yīng)用。研究者將使用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，并深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)和對美國信用體系。

科研方法

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學(xué)科（X）的海量數(shù)據(jù)，并基于此進(jìn)行預(yù)測，從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運算能力，高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點。

AI＋X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域，利用AI算法研究基因數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬，使用傳統(tǒng)的科研方式對其進(jìn)行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫，與過往的研究成果進(jìn)行對照，快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。