工行利用人工智能在金融业房产抵押贷款领域的应用研究
移动支付网 工行软件开发中心2024/2/23 9:45:44

近年来,随着深度学习等人工智能算法的发展,计算机算力的不断提升以及数据的积累,人工智能与各行各业逐渐结合,成为新兴经济发展的重要力量。为了满足业务发展及数字化转型需要,中国工商银行借助人工智能在房产抵押贷款领域结合了多种人工智能技术和数据能力,来实现更精准的分析和决策。

面对现如今复杂的房产抵押贷款情况,中国工商银行软件开发中心在房产抵押贷款领域探索并应用最新的人工智能技术,利用大数据分析、机器学习等方法,建立房产抵押贷款精准营销预测模型,通过分析借款人的个人信息、信用记录、财务状况等数据进行风险评估和信用评估,并基于预测模型进行深度的客户挖掘及客群细分,针对细分客群制定个性化营销策略及活动方案,实现个性化推荐,从而有效提升房产抵押贷款业务营销效率。

下面将从房产抵押贷款模型构建总体方法、模型的特征体系构建方法、模型的后评估三个方面展开说明。

一、房产抵押贷款模型构建

现有传统的营销方式精度低,无法精准定向目标客户,导致浪费营销费用、客户经理营销动力不足等问题。房产抵押贷款模型的原理是基于机器学习和数据分析技术,通过客户基本属性、行为信息、房产抵押贷款类产品的浏览数据、偏好数据、价值数据、风险数据等,建立机器学习预测模型。利用模型生成结果,可以根据借款人的需求、偏好及风险预测,为其提供个性化的贷款产品推荐与贷款方案。

模型开发主要经历数据预处理、变量转换、模型搭建、模型评估四个阶段,模型步骤如图1所示。

图1

对目标客群进行划分,据中国工商银行房贷产品区分,可分为面向个人消费者的个人一手、二手房贷款产品和面向小微企业或经营主、个体工商户的房贷产品,因此分为普通个人客户和小微企业分别进行建模,对小微企业客群需要增加企业类、经营类特征。如图2所示。

图2

将涉及的数据进行分析研究,最终划分个人客户3大类特征,基本信息,产品持有信息,交易行为信息,共400+个初始字段;小微客户还额外获取了其企业的4大类特征,公司基本信息,公司产品持有信息,公司交易行为信息,公司风险信息,共200+个字段。基本字段信息如图3所示。

图3

模型最终建模过程如图4所示。

图4

二、房产抵押低贷款模型特征体系构建

特征设计在机器学习模型中扮演着重要的角色。通过合理设计和特征选择,可以帮助模型更好地理解和捕捉输入数据中的关键信息,从而提升模型的性能和准确性。特征设计的意义包括以下4点:

1、提高模型的表达能力:好的特征可以更好地表达数据的本质特征和模式,从而使模型能够更好地进行学习和预测。

2、减少冗余信息:通过选择和提取最相关的特征,可以减少输入数据中冗余信息,体会是能模型的计算效率和泛化能力。

3、处理不完整和不准确的数据:特征设计可以通过合理的处理和转化,帮助模型更好地处理不完整或不准确的数据,提升模型的鲁棒性和稳定性。

4、提高模型的可解释性:好的特征设计可以使模型更易于解释和理解,从而帮助用户和领域专家更好地理解模型的决策过程和结果。

基于上述方法,中国工商银行软件开发中心分别针对个人客户和小微客户设计了两套特征体系,使用更精细化的手段提升模型的预测能力,赋能个贷业务良性发展。小微客户特征体系构建如图5所示,个人客户特征体系构建如图6所示。

图5

图6

三、房产抵押贷款模型后评估

建模完成后还需要持续的进行监控,监控内容包括模型稳定性监控和模型效果监控,除了模型监控之外还需要通过A/B Testing方法对营销的效果进行监控。

模型准确性往往意味着建模的效用,模型的准确性越高,模型的效用也越高,通常我们使用模型精度对模型准确性进行衡量,不同的建模目标使用不同的模型准确性指标。二分类模型:混淆矩阵、准确度、覆盖度、精度、F1、AUC、KS、提升度。

模型稳定性用来判断模型结果在不同时期的结果分布是否一致。通常我们认为模型结果在不同时期的分布是一致的,如果发生了不一致,说明有重大事件影响,并最终会影响模型的准确性。一般我们使用PSI指标来监控模型的稳定性。

A/B Testing是用来衡量我们提出的业务改进假设是否有效的一种方法,从统计学意义上说是一类假设验证的方法。A/B Testing,主要针对产品当前的状态,验证哪个方案更优,用于迭代和改进。主要做法是进行用户分桶,即将办理房贷的客户分成实验组、对照组和营销组。对照组是常态化下随机抽取的组别,实验组是施以模型但不营销的组别,营销组是施以模型且进行营销的组别。根据对照组和实验组的比较数据可以看出,实施房产抵押贷款模型对于客户特征分析更加准确,体现了模型带给产品的提升;根据实验组和营销组的比较数据可以看出,对模型生成的目标客群进行精准营销效果显著,进而产生更高的房贷产品收益。

四、总结

房产抵押贷款提供了一种可靠的借贷方式,帮助个人和家庭实现经营周转、大额消费等需求,同时借助人工智能技术打造的房产抵押贷款模型也为客户经理带来了精准的营销名单,提升了营销效率。未来,中国工商银行软件开发中心将持续利用大数据和人工智能技术,在个人贷款领域深入的探索,洞察客户需求,开展线上线下一体化差异性经营。通过新技术赋能个人贷款场景,满足工商银行业务发展需求,加速推动科技创新和全面数字化转型,实现更高效的营销工作,为客户提供更个性化的服务,提升企业竞争力。


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