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摘 要 近些年，網際網路金融市場的蓬勃發展對傳統金融行業造成了巨大衝擊；與此同時，互聯 網金融市場中積累的海量用戶和交易數據為研究智能化、個性化、精準化的服務提供了 支持。本文通過大數據驅動的研究方法，分別針對網際網路金融平臺中的參與三方——用 戶、金融產品和市場管理進行了系統性的研究。在真實網際網路金融數據上的實驗結果驗 證了本研究中所提出方法的有效性。 關 鍵 字 網際網路金融；微觀對象；數據挖掘；行為分析；推薦系統 0引言 網際網路金融是指傳統金融機構或者網際網路企 業利用網際網路等信息技術實現資金融通、支付、 投資和信息中介等服務的新型金融業務模式。互 聯網金融是目前金融科技（Fintech）領域的重要 形態和研究對象之一。相比於傳統金融，網際網路金融具有效率高、成本低、範圍廣、操作方便等 優勢。但是，網際網路金融模式也在一定程度上造 成了金融市場門檻降低、市場流動性增大，以及 監管困難等問題。 網際網路金融市場的易變性和業務複雜性對傳 統經濟學、金融學的研究範式提出了挑戰。與此 同時，網際網路金融市場中積累的海量用戶和交易數據，也為研究者深入探索網際網路環境下金融市場的潛在價值，解決網際網路金融市場中存在的問題，開發大數據驅動的智慧金融服務帶來了全新的機遇。 基於以上背景，本文調研了網際網路金融的現狀，並採用數據驅動的研究方法對網際網路金融市場的主要微觀對象（用戶、產品和市場管理）分別開展了研究工作。本文主要工作與貢獻可以概括如下：在用戶方面，進行了智能投顧方法研究。具體地，針對用戶如何選擇借貸項目的問題，分別提出了基於風險管理的投資推薦方法和基於多目標優化的組合選擇方法。 在金融產品方面，進行了產品和市場的建模與分析研究。具體地，針對網際網路金融產品和市場動態，分別提出了層次時間序列預測方法和基於隱馬爾可夫模型的市場狀態建模方法。 在市場管理方面，進行了用戶生命周期管理 研究。具體地，針對微觀用戶流動性，提出了面 向交易行為和用戶流失的聯合生存分析方法。 1 智能投顧方法研究 1.1 基於風險管理的投資推薦方法 在網際網路金融市場中，用戶面對紛繁多樣的金融產品，難以做出高效的投資理財決策。為幫助用戶投資決策，可以給每個投資用戶生成個性化推薦。 針對網際網路金融市場，本文提出了基於風險管理的投資推薦方法，如圖1所示。該方法對每一個投資者配備個性化投資推薦組合，使其能夠匹配用戶的個性化偏好，並且達到降低風險的目的。具體來說，研究中首先提出了產品和投資者畫像建模方法，並在此基礎上，通過同時考慮投資者經驗和偏好解決「選擇哪些產品」的問題。進一步，根據投資組合理論，將投資者當前已經持有的投資產品納入考慮，設計優化過程對每個候選推薦產品進行權重分配，達到最小化投資者風險的目的。 ... 為評估所提出的方法，本文在Prosper數據 集上進行了大量實驗，結果表明所提出的方法能 夠在滿足用戶偏好的同時，提高用戶的投資收益。 1.2 基於多目標優化的投資組合選擇方法 事實上，用戶在實際投資決策中的考慮非常複雜，並且會受到平臺交易機制的影響。目前，很多網際網路金融平臺（特別是一些網絡借貸平臺）採用基於拍賣的交易機制。在這類平臺上，理性用戶在投資決策過程中往往追求多種目標，例如風險（產品違約機率）和交易效率（產品成功融 資機率和投標中標機率）等。另外，很多用戶在投資中會同時選擇多個產品作為組合投資。 針對這類市場，本文提出了一種基於多目標優化的組合選擇方法，如圖2所示。該方法能夠在滿足出借人利率偏好的基礎上，同時最小化投資風險（產品違約機率）和最大化交易效率（成功融資機率、中標機率）。具體地， 研究中首先識別出當前市場中的活躍出借者， 作為後續選擇服務的目標客戶。然後，從三個目標維度對拍賣中的借款產品進行評估。本工作中同時構造了借款產品的靜態和動態特徵， 並且採用梯度提升決策樹（GBDT）融合靜態和 動態特徵，提高評估預測效果。最後，給定識別出的活躍出借用戶和評估後的產品，設計兩種產品組合選擇策略，即加權目標優化策略和多目標優化策略。加權目標優化策略利用一個目標權重向量將多個目標整合為單一目標，然 後給每個出借人推薦在該目標下唯一的最優借款產品組合。而多目標優化策略則同時優化多個目標，並且得到每個出借人在基於帕累托最優情況下的借款產品組合解集。具體地，基於 多目標優化的組合選擇策略如下。 ...... ... 2.2 基於貝葉斯隱馬爾可夫的市場狀態建模方法 前面介紹了網際網路金融市場融資動態預測研究；然而，如何根據市場動態觀察變量挖掘和建模隱含的市場狀態（例如火爆、冷門），還缺少相應的研究。事實上，由於在線金融市場的波動性和流動性非常高，識別市場狀態是非常必要的。本研究通過在不同假設下擴展貝葉斯隱馬爾可夫模型專門研究了網絡借貸中市場狀態建模 問題。具體來說，首先使用馬爾可夫鏈結構來模擬市場狀態的動態和順序特徵。在這裡，假設借款產品市場狀態受其自身屬性影響，當前狀態僅由其先前一個狀態決定。基於此假設，本文提出 了建模市場狀態的L-BHMM（Listing-Bayesian Hidden Markov Model）模型。但是，現實調查 結果表明，市場狀況可能同時會受到市場形勢的影響。因此，本文進一步設計了更全面的模型LM- BHMM（Listing and Market-Bayesian Hidden Markov Model）。L-BHMM和LM-BHMM 都可 以連接借款產品的隱藏市場狀態和出借人的投標行為。 為了評估研究中所提出的方法，在Prosper 數據集上進行了實驗，其結果充分地說明了所設計模型在市場狀態建模及其相關應用任務上的有效性。 3 面向交易和離場行為的聯合生存分析 網際網路金融用戶的流動性非常大，特別是在基於捐贈類眾籌中，由於平臺非營利性，用戶流失（離場行為）問題更加嚴重。分析影響用戶流失的原因，進而預測用戶流失，是平臺管理中非常重要的內容。研究中具體形式化重複捐贈交易和捐贈者保留兩個協同預測任務。該研究具體目的在於預測捐贈者未來每個時間段是否會進行捐贈交易，以及捐贈者到未來某個時間是否仍然活躍在該平臺上。事實上，捐贈者保留問題可以用生存分析技術解決。然而，傳統的生存分析模型 擅長處理變量之間的線性關係。為了建模捐贈者保留問題中複雜的變量關係並且充分利用異構的特徵，本文提出了聯合深度生存模型（JDS）來 聯合學習兩個協同任務。如圖4所示，JDS 主要包含輸入組件（Input）、表示組件（Representation） 和預測組件（Prediction）三個組件。具體地，輸 入組件負責初步地提取所有的異構特徵；表示組件用來進一步學習每個特徵向量表示；預測組件分別給出在兩個任務上的結果。 ... ... ... ... 捐贈者的重複捐贈行為與他在平臺上的去留高度相關；另外，JDS模型的兩層預測輸出共享相同的特徵輸入和表示。因此，兩個目標上的優化方向一定程度上是一致的。受到這些特點啟發，本文開發了交替優化算法在兩任務上聯合訓練JDS模型。 為了評估研究中所提出的方法，在眾籌平臺Kiva數據集上進行了分析和實驗，其結果顯著地表明了所提出方法在分析和預測重複捐贈交易行為和客戶保留問題上的有效性。 4 結束語 本文系統性地開展了針對網際網路金融微觀對象的數據挖掘方法及應用的系列探索性研究工作。具體地，針對網際網路金融市場主要微觀對象（用戶、 產品和市場管理），分別進行了研究。在微觀用戶方面，提出了基於風險管理的投資推薦方法和基於多目標優化的投資組合選擇方法；在金融產品方面， 提出了面向融資動態的層次時間序列預測方法和基於貝葉斯隱馬爾可夫的市場狀態建模方法；在市場管理方面，提出了面向捐贈行為和用戶流失的聯合生存分析方法。通過在多個不同類型、具有代表性的網際網路金融平臺數據集上的實驗，驗證了本研究 中所提出系列方法的有效性。 （參考文獻略） ... 選自《中國人工智慧學會通訊》 2020年 第10卷 第2期 優秀博士學位論文精華版
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