金融风控模型可解释性提高方法
在金融风控领域，模型的可解释性是非常重要的。以下是提高金融风控模型可解释性的一些方法：
无监督学习模型的应用：无监督学习模型在金融风控领域可以提供良好的解释性。例如，聚类或基于关联分析的无监督学习可以在风控场景中通过聚类出不同维度的特征，如活动、行为、时间和其他因素，来提供出特殊交易或欺诈活动的具体原因代码。
模型融合：模型融合是一种有效的提高模型可解释性的方法。例如，可以通过融合相同算法不同特征的模型，或者不同算法不同特征的模型，甚至不同算法相同特征的模型，来提高模型的稳定性和预测能力。
模型优化方法：常见的模型优化方法包括调参和筛选特征。调参可以通过网格搜索进行粗调，锁定每个参数的大概范围，然后人工的通过经验去精调。筛选特征则可以通过考虑特征的相关性、方差和稳定性等因素来选择最重要的特征。
SHAP值：SHAP值是一种广泛适用的方法用来解释各种模型，基于博弈论的思想计算shap值。Python环境安装shap需要C++环境。
区分度测量：为了能够有效评估信用评分卡的预测能力，需要对模型进行区分度测量。例如，可以通过计算每个评分区间的好坏账户数，然后计算每个评分区间累计坏账户占比与累计好账户占比差的绝对值，最后对这些绝对值取最大值即得此评分卡的KS值。
银行信贷业务的宏观需求：在全社会的大范畴下，对于大多数的银行，在面对企业、小微和个人客户中的主流客群所提供的信贷产品中所应用的数据风控模型，至少都应该满足可解释性的需求。
银行监管的层面：监管需要对于银行从事的信贷业务的相当细节，包括防范欺诈风险和信用风险的具体措施都能够有穿透式的了解和掌握。因此从宏观层面在一个整体的范畴内，监管对于银行在信贷业务中使用的数据风控模型是有着模型可解释的需求。
以上就是提高金融风控模型可解释性的一些方法，希望对您有所帮助。
