金融机构如何实施机器学习风控
金融机构在实施机器学习风控的过程中，主要面临以下几个挑战和应对策略：
机器学习风控模型的建立首先依赖于数据，但在金融领域，数据往往存在数据稀疏、数据更新慢等问题。此外，金融数据的特征维度往往超过人的处理能力，如何有效利用这些数据是一个巨大的挑战。为了解决这些问题，金融机构可以采用半监督学习的方法，将业务风控专家和实际的信贷结果在online学习中做一个结合，以充分利用人的因素。同时，深度学习作为一种表示学习方法，可以自动的抽取数据中的重要信息，其在部分结构化数据上也有较好的表现。
在金融场景内，模型的可解释性非常重要，因为这能让人的直观经验与数据表现结果关联起来。为此，金融机构可以采用一些方法，如SHAP，这种特征贡献评判方法可以提供复杂模型中的特征影响期望，对复杂模型的解释有大帮助。
金融领域的业务模型多样，这要求风控模型能够适应不同的业务场景。为此，金融机构可以采用集成模型，这种模型可以在结构化数据上自动的实现特征交叉组合，同时仍需要部分人工特征工程以保证模型效果。
金融机构需要在确保实时性和准确性的同时，进行风险控制和管理决策。为此，金融机构可以利用大数据平台等完成行内业务数据的整合及风险集市的建设，同时基于Logistic回归、神经网络、关联网络等机器学习算法构建模型，在授信申请准入、额度评估、逾期预测、反欺诈等业务流程及场景中应用广泛。
在面对新的业务场景时，如何让现有的风控模型能够快速适应并保持良好的泛化能力，是金融机构需要考虑的问题。对此，金融机构可以采用迁移学习等方法，使得模型能够在较少的新数据的情况下，快速地适应新的业务场景。
总的来说，金融机构在实施机器学习风控时，需要综合考虑数据、模型、实时性、准确性等因素，并根据具体的业务场景选择合适的方法和策略。
