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基于多视角学习的金融机构客户画像融合研究1

基于多视角学习的金融机构客户画像融合研究

摘要

本研究旨在探索多视角学习技术在金融机构客户画像融合中的应用价值与实践路

径。随着金融科技的快速发展，金融机构积累了海量多源异构的客户数据，但传统客户

画像方法难以有效整合这些数据资源，导致画像维度单一、精度不足。本研究提出基于

多视角学习的客户画像融合框架，通过深度挖掘客户在不同业务场景、不同数据源中的

行为特征，构建全面、动态、精准的客户画像体系。研究采用理论分析与实证研究相结

合的方法，首先梳理多视角学习与客户画像融合的理论基础，然后设计技术路线与实施

方案，最后通过模拟数据验证方法有效性。预期研究成果将为金融机构提升客户服务质

量、优化风险控制、实现精准营销提供理论支撑与实践指导。本研究对推动金融行业数

字化转型具有重要意义，有望为相关领域的研究提供新的思路与方法。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着数字经济时代的到来，金融行业正经历着前所未有的变革。根据中国银行业协

会发布的《中国银行业发展报告（2023）》显示，截至2022年末，我国银行业金融机构

总资产达到379.39万亿元，同比增长10.0%。在这一庞大资产规模背后，是数以亿计的

客户群体及其产生的海量数据。传统的客户画像方法主要依赖结构化数据和简单统计

模型，难以全面捕捉客户的多维度特征，导致画像结果存在偏差和局限性。多视角学习

作为一种新兴的机器学习范式，能够从多个角度或视图学习数据的统一表示，为解决这

一问题提供了新的思路。

本研究具有重要的理论意义和实践价值。在理论层面，将多视角学习引入金融客户

画像领域，有助于丰富客户画像的理论体系，推动多模态数据融合技术的发展。在实践

层面，通过构建更加精准、全面的客户画像，金融机构可以提升风险控制能力、优化产

品设计、实现精准营销，从而提高核心竞争力。根据麦肯锡全球研究院的报告，成功运

用大数据和人工智能的金融机构能够将利润提高1520%，同时将客户流失率降低30%

左右。

1.2国内外研究现状

国外关于多视角学习的研究起步较早，已经形成了较为完善的理论体系。2010年，

Blum和Mitchell首次提出了协同训练的概念，奠定了多视角学习的基础。随后，学者

们提出了多种多视角学习算法，如多视角PCA、多视角CCA、多视角深度学习等。在

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金融应用方面，国外大型银行如摩根大通、高盛等已经开始探索多视角学习在客户画像

中的应用，但相关技术细节多为商业机密，公开文献较少。

国内对多视角学习的研究虽然起步较晚，但发展迅速。清华大学、北京大学等高校

的研究团队在多视角学习算法优化方面取得了重要进展。在金融应用方面，中国工商银

行、阿里巴巴等企业已经尝试将多视角学习技术应用于客户画像和风险控制。根据中国

人民银行发布的《金融科技发展规划年）》，明确鼓励金融机构运用多模态

数据融合技术提升客户画像精度。然而，目前国内关于多视角学习在客户画像融合中的

系统性研究仍然较少，缺乏成熟的理论框架和实践指南。

1.3研究问题与目标

本研究主要解决以下三个核心问题：第一，如何构建适用于金融场景的多视角学习

框架，有效整合客户的多源异构数据；第二，如何设计高效的融合算法，提取客户的多

维度特征；第三，如何验证多视角学习在客户画像中的实际应用效果。

基于这些问题，本研究设定以下具体目标：构建基于多视角学习的客户画像融合理

论框架；设计适用于金融场景的多视角学习算法；开发原型系统验证方法有效性；形成

可推广的实施指南。这些目标的实现将显著提升金融机构客户画像的准确性和全面性，

为金融科技发展提供新的动力。

1.4研究范围与限制

本研究聚焦于商业银行、证券公司等传统金融机构的客户画像融合问题，研究数据

包括客户的基本信息、交易记录、行为数据等结构化数据，以及部分文本、图像等非结

构化数据。研究主要采用监督学习和半监督学习方法，暂不涉及强化学习等更复杂的学

习范式。

研究存在以下限制：一是数据获取难度较大，金融机构出于隐私保护考虑，往往不

愿提供真实客户数据；二是多视角学习算法计算复杂度较高，对硬件资源要求严格；三

是不同金融机构业务场景差异较大，研究结