内蒙古蒙商消费金融有限公司（以下简称蒙商消费金融）坚持风险合规、守正创新，以“数据+科技”不断提升公司金融服务质量，在落实“扩内需、促销费”政策过程中，加大对新市民、基层劳动者等薄征信客群的优质金融产品供给，弥合地域、群体之间的发展鸿沟，助力实现共同富裕。

在金融全面智能化转型浪潮下，蒙商消费金融积极拥抱变革，深挖机器学习在消费信贷领域应用，利用已获取的大量数据、通过算法构建模型，提升公司各环节运营效率，不断提升金融服务实体经济的能力和意愿。

提升关键核心技术，高效处理海量数据

数字金融发展至今，数据正在迅速膨胀变大，大数据时代对企业的数据驾驭能力提出了新的挑战，蒙商消费金融从关键数据出发、充分整合多源数据，不断提升科技水平、高效安全应对实时数据、结构化以及非结构化数据进行加工计算及存储利用，并对结果数据进行清洗和标准化处理，以保证模型的输入数据准确可靠。

激活数据要素潜能，灵活创新模型开发

金融市场变化快速且复杂，传统风控系统难以实时更新。机器学习模型可以根据新增数据动态调整，不断优化预测效果，帮助金融机构应对市场风险变化。在风险识别模型的开发过程中，蒙商消费金融分别从欺诈检测、信用风险评估、市场风险监控、资产质量预测出发，为不同的风险场景建立相适应的评估模型。在模型开发过程中，蒙商消费金融灵活应用各种算法、积极探索数据间的非线性关系，将集合模型（如XGBoost、LightGBM等）、无监督学习（如聚类分析）高效应用在客群划分、风险评估、资产质量监控过程中，助力机构稳定运行。

坚持金融科技高质量发展，积极应对风险挑战

尽管机器学习为金融科技带来了巨大的变革，但其在应用过程中伴随诸多来自技术、数据、监管等多个层面的复杂挑战。机器学习模型高度依赖数据准确度和完整性，如果输入数据存在问题，模型的预测结果可能失准。蒙商消费金融采用数据增强技术改善分布不平衡问题，定期清洗和更新数据，确保其准确性和时效性，实时监控及时发现异常数据。

信贷客群复杂多变，机器学习模型在训练时通常表现良好，但在实际应用中可能存在性能快速衰减情况；机器学习模型在某些场景中表现为“黑箱”、缺乏可解释性，可能引发合规性问题。为安全稳定践行公司数字化转型，蒙商消费金融使用交叉验证和正则化技术、提升模型泛化能力，定期监控模型质量、及时重新训练模型，采用可解释性工具（如导出模型决策图、输出特征重要性）为复杂模型提供解释，采用混合模型、增强模型透明性，以确保其合规性。

机器学习以数据为核心，通过精准预测、动态适应和自动化流程优化风险控制，为金融机构在激烈的市场竞争中提供了强有力的技术支持。未来，随着技术的进一步发展，机器学习将在更广泛的金融场景中发挥重要作用，为金融行业高质量、可持续发展保驾护航。