使用迁移学习进行金融小样本风控实践 ---- 原理简介

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背景

个人信用贷款是银行或其它金融机构向资信良好的借款人发放的无需提供担保的人民币信用贷款。在银行申请个人贷款，银行对贷款资金的用途是有要求的。

一般银行会规定贷款申请人不得将贷款资金用于银监会明令禁止的生产、经营、投资领域，借款人需要提供资金用途证明或者用途声明。

为进一步促进金融普惠的推广落地，金融机构需要服务许多新的客群。银行作为对风险控制要求很高的行业，因为缺乏对新客群的了解，对新的细分客群的风控处理往往成为金融普惠的重要阻碍。 如何利用银行现有信贷行为数据来服务新场景、新客群成了一个很有价值的研究方向，迁移学习是其中一个重要手段。

迁移学习的基本问题

1. 何时迁移（When to transfer），可能性和使用原因
2. 何处迁移（What/Where to transfer）,迁移什么知识（神经网络权值、特征变换矩阵、参数），从哪个地方迁移（源域、神经元，随机森林里的树）
3. 如何迁移（How to transfer）,给定目标域 源域，确定最优的迁移学习方法

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迁移学习与冷启动

迁移学习（Transfer Learning,TL）对于人类来说，就是掌握举一反三的学习能力。

比如我们学会骑自行车后，学骑摩托车就很简单了；在学会打羽毛球之后，再学打网球也就没那么难了。对于计算机而言，所谓迁移学习，就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领