基于联邦学习的信用风险管理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于联邦学习的信用风险管理方法，涉及信用风险管理技术领域。首先，多类参与方收集信用数据并进行预处理与隐私保护，搭建联邦学习架构；其次，基于横向、纵向和知识迁移联邦学习算法构建联邦学习模型，各参与方依数据特征与业务需求选定算法后在本地数据集训练模型，定期上传参数至协调服务器聚合得到全局模型参数并分发用于下一轮训练，多轮迭代直至模型性能稳定；最后利用训练好的模型评估客户信用风险，依据客户违约概率制定相应风险管理策略。本发明专利技术打破数据孤岛，保护数据隐私，适应多种场景，优化风险管理，有效提升信用风险管理的准确性、安全性与灵活性，推动金融领域信用管理的智能化发展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信用风险管理与机器学习，更具体地说，它涉及一种基于联邦学习的信用风险管理方法。

技术介绍

1、在当今数字化时代，信用风险管理对于金融机构、电商平台以及各类涉及信用业务的组织至关重要。然而，传统的信用风险管理面临诸多挑战。

2、一方面，数据异质性问题普遍存在，不同组织所拥有的数据在分布上存在差异，例如特征的取值范围、样本类别比例等各不相同，这使得传统的协同建模方式难以有效整合各方数据优势，影响模型精度。另一方面，由于各组织业务特点和需求不同，构建的模型存在异构性，即模型的架构、所采用的算法以及参数设置等方面存在差异，给模型融合与统一训练带来阻碍。此外，部分组织可能因业务开展时间较短等原因存在数据不足、小数据量的情况，不利于训练出高精度的信用风险评估模型。而且，在多方数据共享的背景下，保障数据隐私和安全至关重要，需严格遵循相关法规要求，防止数据泄露以及遭受安全攻击等情况发生。

3、联邦学习作为一种分布式机器学习框架，虽然为多方数据协同利用提供了可能，但在应对上述复杂的数据异质性、模型异构性以及安全与隐私保护等挑战时，尚难以本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于联邦学习的信用风险管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习的信用风险管理方法，其特征在于，所述步骤1中，所述参与方至少包括金融机构、电商平台、参与方信用评级机构中的两种；所述数据预处理包括数据清洗、数据标准化和特征编码；所述隐私处理至少采用一种隐私保护技术，所述隐私保护技术包括但不限于差分隐私技术、同态加密技术以及属性混淆脱敏技术；所述联邦学习协调服务器与各参与方的联邦学习客户端之间采用安全通信协议进行通信。

3.根据权利要求2所述的一种基于联邦学习的信用风险管理方法，其特征在于，所述步骤2，具体为：

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【技术特征摘要】

1.一种基于联邦学习的信用风险管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习的信用风险管理方法，其特征在于，所述步骤1中，所述参与方至少包括金融机构、电商平台、参与方信用评级机构中的两种；所述数据预处理包括数据清洗、数据标准化和特征编码；所述隐私处理至少采用一种隐私保护技术，所述隐私保护技术包括但不限于差分隐私技术、同态加密技术以及属性混淆脱敏技术...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨佳亮，陈浩，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：