基于Transformer的信用风险评估模型：长序列依赖建模与特征交互机制

题目描述
传统的信用风险评估模型（如逻辑回归、梯度提升树）在处理多源、高维且存在长期依赖关系的金融数据时，常面临特征交互捕捉不足和序列信息利用不充分的问题。本题目要求设计一个基于Transformer的信用风险评估模型，通过自注意力机制有效捕捉用户历史行为序列中的长期依赖关系，并显式建模特征间的高阶交互，提升对违约风险的预测精度。

解题过程

1. 问题定义与数据准备

• 目标：预测用户在未来一段时间内的违约概率（二分类问题）。
• 输入数据：
  • 静态特征：用户年龄、职业、收入水平等固定属性。
• 动态序列特征：用户过去24个月的信用卡交易记录（如月均消费额、还款延迟天数、信贷使用率等），构成时间序列数据。
• 关键挑战：
  • 动态特征中存在长期依赖（如连续多期还款延迟可能显著提升违约风险）。
  • 静态与动态特征间存在复杂交互（如高收入用户偶尔的还款延迟影响可能较低）。

2. 模型架构设计
模型分为三个核心模块，整体结构如下：

静态特征 → 嵌入层 → 特征交叉层 → 输出层  
动态序列特征 → 位置编码 → Transformer编码器 → 序列池化  

3. 动态序列特征处理

• 步骤1：序列嵌入与位置编码

  • 对每个时间点的动态特征（如月均消费额）进行数值归一化，并通过线性层映射为嵌入向量。
  • 添加正弦位置编码（Positional Encoding），为每个时间步注入顺序信息，使模型感知时间先后关系。
  • 示例：若序列长度为24，特征维度为10，则嵌入后维度为24×d_model（如d_model=64）。

• 步骤2：Transformer编码器处理

  • 输入：嵌入后的序列（24×64）。
  • 自注意力机制计算：
    • 每个时间步的向量生成Query、Key、Value，通过缩放点积注意力计算权重：
      Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V
    • 多头注意力（如8个头）允许模型从不同子空间联合学习序列依赖。
  • 残差连接与层归一化：避免梯度消失，稳定训练过程。
  • 前馈网络（FFN）：对每个位置进行非线性变换，增强表示能力。
  • 输出：编码后的序列表示（24×64），包含长期依赖信息。

• 步骤3：序列池化（Sequence Pooling）

  • 对Transformer输出的24个向量进行加权聚合，生成全局序列表征：
    • 使用注意力池化（Attention Pooling）自动学习重要时间步的权重（如近期的还款记录权重更高）。
    • 池化后得到1×64的向量，代表用户历史行为的综合特征。

4. 静态特征与特征交互

• 步骤1：静态特征处理

  • 数值特征（如年龄）直接归一化，类别特征（如职业）进行嵌入编码。
  • 拼接所有静态特征后通过全连接层映射到与动态特征相同的维度（如64维）。

• 步骤2：特征交叉层

  • 将静态特征向量（1×64）与池化后的动态特征向量（1×64）拼接，得到128维联合特征。
  • 通过交叉网络（Cross Network）显式建模特征交互：
    • 计算公式：x_{l+1} = x_0 ⊙ (W_l x_l + b_l) + x_l
    • 其中x_0为输入联合特征，⊙为逐元素乘，每层捕获特征的高阶交互。
  • 替代方案：也可使用多层感知机（MLP）隐式学习交互，但交叉网络更高效。

5. 输出层与损失函数

• 将交叉网络的输出输入全连接层，通过Sigmoid函数得到违约概率预测值。
• 使用二元交叉熵损失函数：
  Loss = -[y log(ŷ) + (1-y) log(1-ŷ)]
• 优化器选择AdamW，并加入L2正则化防止过拟合。

6. 模型优势与可解释性

• 优势：
  • Transformer的自注意力机制能捕捉动态序列中的长期依赖（如连续12个月的消费趋势）。
  • 特征交叉层显式建模静态与动态特征的交互（如收入水平对还款行为的调节作用）。
• 可解释性：
  • 通过分析注意力权重，可识别影响风险的关键时间步（如违约前3个月的还款异常）。
  • 特征重要性排序（如SHAP值）可解释静态特征的贡献度。

7. 实际部署考虑

• 实时推理：动态序列需在线更新，通过缓存Transformer中间结果减少计算延迟。
• 数据监控：监控特征分布漂移（如收入水平变化）及注意力权重的稳定性，定期更新模型。

通过上述步骤，Transformer模型能够更全面地利用时序数据与特征交互，提升信用风险评估的准确性与可解释性。