用于客户风险分析的自适应图学习

本文解决了金融机构识别高风险客户行为的关键问题，特别是在市场碎片化和数据孤岛的背景下。它提出了一个新颖的框架，结合了联邦学习、关系网络分析和自适应目标策略，以提高风险管理效率和客户关系结果。联邦学习的使用对于解决数据隐私问题，同时实现机构间的协作建模尤为重要。本文侧重于实际应用和关键指标（假阳性/假阴性率、损失预防）的可证明改进，使其具有重要意义。

• •提出了一种联邦学习方法用于客户风险分析，解决了数据隐私问题。
• •结合图神经网络和个性化PageRank以改进客户网络细分。
• •采用分层强化学习来优化干预策略。
• •与传统方法相比，在假阳性/假阴性率和损失预防方面表现出显著的改进。