一种基于时序数据与集成学习的金融客户信用风险评估方法

本发明公开的是一种基于时序数据与集成学习的金融客户信用风险评估方法，首先对金融机构依法合规收集的客户原始数据进行特征工程，提取静态特征、构建动态时序特征及资金使用模式特征，形成特征宽表；训练向量自回归VAR模型挖掘多变量时序关联，生成逾期预测辅助特征；划分数据集并初始化参数，训练XGBoost逾期风险预测模型，通过网格搜索与5折交叉验证优化超参数；利用精确度、召回率及F1分数评估模型，迭代优化后部署至生产环境；通过性能监控与数据漂移监测实现模型动态迭代，本发明风险评估准确性显著提升、运营效率优化、适应性强，实现客户分层管理，满足监管合规要求，显著提升金融机构风险管理效能与运营效率。