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基于联邦学习的个人信用风险评估方法研究

一、引言

在当前的数字化社会中，个人信用风险评估具有极高的价值和重要性。对银行、金融机构、互联网公司等业务方来说，对个人信用风险的有效评估是实现金融安全与市场稳健运营的关键。随着人工智能与大数据技术的飞速发展，传统的信用风险评估方法已难以满足日益增长的数据需求和复杂多变的市场环境。因此，本文提出了一种基于联邦学习的个人信用风险评估方法，旨在提高评估的准确性和效率。

二、背景与相关研究

个人信用风险评估是指根据个人历史信用记录、财务状况、社会关系等多方面的信息，预测其未来偿还债务的能力和意愿。近年来，许多机器学习模型和深度学习模型在个人信用风险评估中得到了