泰迪杯实战案例超深度解析：基于多源数据的信用风险评估与反欺诈检测
（2026年泰迪杯数据挖掘挑战赛E题特等奖案例解析）
一、案例背景与目标
1.1 应用场景与痛点
金融行业面临信用违约与欺诈交易的双重挑战：
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信用违约：中小微企业贷款违约率高达8%，传统评分卡模型AUC仅0.72。
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团伙欺诈：新型跨平台欺诈占比35%，传统规则引擎漏检率超40%。
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监管要求：需满足《个人金融信息保护法》与可解释性监管要求。
1.2 目标与量化指标
| 任务 | 目标 | 技术指标 |
|---|---|---|
| 信用评分 | AUC > 0.85，KS值 > 0.4 | 特征覆盖度 > 200维 |
| 欺诈检测 | 召回率 > 92%，误报率 < 3% | 响应延迟 < 500ms |
| 系统可解释性 | SHAP平均特征贡献度 > 80% | 监管报告自动生成 |
二、数据准备与特征工程（原子级拆解）
2.1 多源数据整合
2.1.1 数据源类型
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结构化数据：
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征信报告（人行、百融）：200+字段，含历史借贷、还款记录等。
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交易流水：每秒处理10万+条记录，含
交易时间、金额、商户类型等。
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半结构化数据：
-
设备指纹（JSON格式）：
json
{"device_id": "D9F3A5B","ip": "192.168.1.1","gps": [31.2304, 121.4737],"传感器数据": {"加速度":0.5,"陀螺仪":12.3} }
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非结构化数据：
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客服通话录音（ASR转文本）：
text
用户："最近资金周转困难，能否延期还款？" 客服："请提供近三月银行流水..."
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2.1.2 数据清洗与增强
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缺失值处理策略：
字段类型 处理方法 数值型（如收入） XGBoost MissForest多重插补 类别型（如职业） 新增"未知"类别 时间序列（如交易） 前向填充+异常检测标记 -
交易流水特征衍生：
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时间窗口统计（滑动窗口=1小时）：
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