金融信贷风控中结合‌生命周期分层‌与‌谱聚类‌

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📌 一、生命周期分层阶段

1. 定义生命周期标签

   • 新客阶段：首次申请贷款≤30天，特征为低历史行为数据。
   • 活跃阶段：稳定还款≥3期，特征为高频交易+低逾期率。
   • 衰退阶段：最近1期逾期或还款金额下降50%。
   • 流失阶段：连续3期无还款记录。

2. 数据预处理

   • 提取用户时间序列数据：放款日期、还款记录、交易频率等。
   • 使用规则引擎打标签（如SQL/Python条件判断）。

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🧮 二、谱聚类建模流程

输入数据准备

• 特征工程：

  • 数值型：收入负债比、近6月逾期次数、信用卡使用率。
  • 类别型：职业类型（One-Hot编码）、地区（Embedding）。
  • 时间型：最近一次还款间隔天数（标准化）。

• 相似度矩阵构建：

  # 使用高斯核函数计算相似度矩阵（示例）
  from sklearn.metrics.pairwise import rbf_kernel
  similarity_matrix = rbf_kernel(X, gamma=0.5)  # X为标准化后的特征矩阵
  

核心算法步骤

1. 拉普拉斯矩阵计算：

   • 度矩阵D：对角线元素为相似度矩阵每行和。
   • 归一化拉普拉斯矩阵L = I - D^(-1/2) * S * D^(-1/2)。

2. 特征分解与降维：

   • 取L前k个最小特征值对应的特征向量，组成矩阵U（k通过肘部法则确定）。

3. K-means聚类：

   • 对U的行向量进行K-means聚类，得到最终分群。

# 完整谱聚类示例（Python）
from sklearn.cluster import SpectralClustering
model = SpectralClustering(n_clusters=3, affinity='rbf', gamma=0.5)
clusters = model.fit_predict(X)  # X为预处理后的特征矩阵

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📊 三、业务应用示例

场景：某银行现金贷用户风险分群

• 输入数据：10万用户，包含生命周期标签+20维特征（如收入、负债、行为数据）。
• 谱聚类结果：
  • 群组1：高收入低负债活跃客（低风险，利率下浮10%）。
  • 群组2：多头借贷衰退客（中风险，触发贷中监控）。
  • 群组3：低收入高流失倾向客（高风险，限制额度）。
• 验证指标：
  • 分群后高风险组坏账率降低18%（对比原始规则引擎）。

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⚠️ 四、关键注意事项

1. 生命周期动态更新：需按月重新计算用户阶段标签。
2. 参数调优：谱聚类的gamma和n_clusters通过网格搜索确定。
3. 解释性增强：结合SHAP值分析各特征对分群的影响。

💡 扩展建议：可叠加GBDT模型对谱聚类结果进行二次修正，提升风险预测精度。