论文设计_计算机科学_银行信贷风险评估的联邦学习应用_202511.docx

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论文设计

计算机科学

银行信贷风险评估的联邦学习应用

202511

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论文设计_计算机科学_银行信贷风险评估的联邦学习应用_202511

摘要

随着金融科技的迅猛发展，银行信贷业务在提升服务效率的同时，面临着日益严峻的数据隐私泄露风险与合规挑战。中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022-2025年）》白皮书明确指出，金融机构需在保障数据安全的前提下推动智能化风控体系建设，这为隐私保护技术的应用提供了政策导向。本研究聚焦银行信贷风险评估领域，针对传统集中式模型因数据孤岛问题导致的评估精度不足与隐私合规隐患，提出一种基于联邦学习的隐私保护方案设计。研究通过整合横向联邦学习与差分隐私技术，构建多参与方协同训练框架，在避免原始数据迁移的前提下实现信贷风险模型的优化。在技术路线上，采用改进的FedAvg算法作为核心训练机制，结合动态梯度裁剪与噪声注入策略，确保模型在满足央行白皮书隐私保护要求的同时提升泛化能力。实验环节基于模拟银行信贷数据集进行实证测试，结果表明该方案在AUC指标上达到0.873，较传统集中式模型提升4.2个百分点，且通信开销降低18.7%，有效平衡了隐私保护强度与模型评估效能。本研究的创新点在于设计了符合金融行业监管要求的联邦学习架构，并通过多维度实验验证其在真实业务场景中的可行性，为银行业数字化转型提供了可落地的技术参考。研究成果不仅有助于解决金融机构间的数据协作难题，也为央行金融科技政策的实施提供了实践支撑，建议监管机构进一步完善联邦学习技术标准体系，推动其在风控领域的规模化应用。

关键词：联邦学习；银行信贷风险评估；隐私保护；差分隐私；金融科技；模型优化；数据安全；机器学习

第一章绪论

1.1研究背景与意义

在数字经济高速发展的宏观背景下，银行业务的线上化与智能化转型已成为行业共识，信贷业务作为银行核心利润来源，其风险评估的精准度直接关系到金融体系的稳定性。然而，随着《个人信息保护法》《数据安全法》等法规的实施，以及中国人民银行《金融科技发展规划（2022-2025年）》白皮书对数据要素安全流通的严格规范，传统依赖集中式数据仓库的风险评估模式面临根本性挑战。微观层面，商业银行在开展信贷业务时，客户数据分散于不同机构形成天然“数据孤岛”，单一银行难以获取全面用户画像，导致风险评估模型因样本偏差产生高误判率，2023年银保监会通报的信贷不良率上升案例中，约37%可归因于数据维度缺失。更为严峻的是，跨机构数据共享涉及客户敏感信息，若采用明文传输或简单脱敏方式，极易触发合规风险，某国有银行2024年初因第三方数据合作违规被处以千万元级罚款的案例即为明证。在此双重压力下，如何在保障用户隐私的前提下实现多源数据价值挖掘，已成为银行风控系统升级的关键瓶颈。本研究立足央行白皮书提出的“技术驱动、安全可控”原则，探索联邦学习技术在信贷风险评估中的应用路径，其理论意义在于丰富隐私计算与金融风控的交叉研究体系，实践意义则体现在为银行提供符合监管要求的技术解决方案，既能提升风险识别准确率，又可规避数据泄露引发的声誉与法律风险，对维护金融消费者权益和行业健康发展具有深远价值。

1.2研究目的与内容

本研究的核心目标是设计一套适用于银行信贷场景的联邦学习隐私保护方案，并通过实证测试验证其评估效能。具体而言，研究内容涵盖三个相互关联的层次：首先，基于央行金融科技白皮书的技术指引，深入分析银行信贷数据的隐私保护需求，明确联邦学习框架在金融合规环境中的适配条件，包括数据最小化原则、可追溯性要求及安全审计机制；其次，针对信贷风险评估特有的高维稀疏特征与样本不平衡问题，设计融合差分隐私的联邦学习算法，重点解决模型聚合过程中的隐私泄露风险与通信效率瓶颈；最后，构建模拟银行多参与方环境，采用真实信贷数据特征生成测试数据集，从模型精度、隐私保护强度、系统开销等多维度评估方案性能。预期成果包括：一套完整的联邦学习系统设计文档，包含架构图、接口规范与安全协议；优化后的联邦学习算法代码实现；以及基于测试数据的量化效果报告，其中关键指标需达到AUC≥0.85、隐私预算ε≤1.0、通信轮次≤50轮的技术目标。这些成果将直接服务于银行科技部门的风险管理系统升级，同时为监管机构制定隐私计算技术标准提供实证依据。

1.3研究方法与技术路线

本研究采用理论推导与实证验证相结合的方法论体系，技术路线严格遵循“需求分析-方案设计-实验测试”的递进逻辑