基于联邦学习的信用风险管理方法

本发明公开了一种基于联邦学习的信用风险管理方法，涉及信用风险管理技术领域。首先，多类参与方收集信用数据并进行预处理与隐私保护，搭建联邦学习架构；其次，基于横向、纵向和知识迁移联邦学习算法构建联邦学习模型，各参与方依数据特征与业务需求选定算法后在本地数据集训练模型，定期上传参数至协调服务器聚合得到全局模型参数并分发用于下一轮训练，多轮迭代直至模型性能稳定；最后利用训练好的模型评估客户信用风险，依据客户违约概率制定相应风险管理策略。本发明打破数据孤岛，保护数据隐私，适应多种场景，优化风险管理，有效提升信用风险管理的准确性、安全性与灵活性，推动金融领域信用管理的智能化发展。