使用FP增长算法用于风险预警策略的贷款客户的丢失链接特征和模式之间的关联规则挖掘的探索
Jiaqi Wang1, Xiaolong Jiang2, Yizhou He3
1Faculty of Logistics, Guangdong Mechanical & Electrical Polytechnic, Guangzhou, China.
PloS one
|September 23, 2025
概括
金融机构面临着越来越多的贷款违约. 本研究使用FP-Growth识别客户行为和贷款数据的模式,揭示了预测贷款损失和改善金融风险管理的关键风险因素.
科学领域:
- 金融风险管理 金融风险管理
- 数据挖掘 数据挖掘
- 行为经济学是一种行为经济学.
背景情况:
- 中国的双循环经济需要加强金融风险管理.
- 贷款客户失去联系和违约带来了重大挑战.
- 现有的风险管理模式需要针对不断变化的金融市场进行改进.
研究的目的:
- 为了确定客户特征和贷款违约行为之间的关联规则.
- 为金融机构制定数据驱动的风险管理策略.
- 为贷款风险评估提供定量早期预警信号.
主要方法:
- 使用FP-Growth算法进行关联规则挖掘.
- 分析了具有多维特征 (沟通行为,贷款资格) 的客户无敏化样本.
- 相关的功能组合有三个失联模式:"隐藏搜索"",带着钱逃跑"和"假失踪".
主要成果:
- 在特定特征组合和失去接触模式之间发现了显著的相关性.
- 在不同的功能组合和默认模式中,相关性强度有所不同.
- 关联的强度显著增加,特别是长时间的逾期期.
结论:
- 多维特征分析和动态监测对于精确的风险控制至关重要.
- 该研究为风险分级系统提供了定量早期预警指标.
- 调查结果为金融机构提供可操作的见解,以减轻贷款违约风险.
