指导途径（🛰）：NzqDssm16

 

1立题依据

1.1毕业论文（设计）的研究背景

随着金融行业数字化转型加速，智能风控系统成为防范金融风险的核心支撑。传统风控手段存在数据处理效率低下、模型更新滞后、人工依赖度高等突出问题，难以应对互联网金融场景下的高频交易和复杂风险模式。本研究针对当前金融机构在信用评估、反欺诈和异常交易监测等场景的实际需求，基于Python技术生态构建具备动态学习能力的智能风控系统。通过整合Scikit-learn与TensorFlow框架，重点突破多源异构数据的实时处理技术，采用集成学习方法优化XGBoost与LightGBM算法组合策略，设计包含特征自动生成和模型持续优化的闭环风控机制。系统实施层面构建模块化架构，涵盖数据采集接口、分布式计算引擎、可视化决策支持三大核心模块，实现从数据预处理到风险预警的全流程自动化。预期研究成果将为中小金融机构提供可定制化的风控解决方案，通过实证分析验证系统在风险识别准确率、响应时效性等关键指标上的提升效果，为金融科技领域的算法创新与系统实现提供实践参考，助力金融机构在合规经营与风险管控之间实现动态平衡。

1.2毕业论文（设计）研究的目的和意义

研究目的

（1）解决传统风控体系的痛点：

针对传统基于规则引擎和人工审核的风控系统在数据处理维度单一、模型迭代周期长（通常超过3个月）以及跨场景适应能力不足等问题，构建高效的智慧风控系统。

（2）提升风险识别效率与精度：

利用Python技术生态（如NumPy、Pandas、Dask等）实现对海量交易数据的实时特征提取和快速模型迭代，将风险识别响应时间从分钟级压缩至毫秒级，满足高频交易场景下的风控需求。

（3）优化金融机构的风险控制能力：

通过引入先进的机器学习算法（如XGBoost），显著提升客户信用评估等核心风控指标的准确性，并实现风险模型的动态更新，以适应不断变化的市场环境和新型欺诈手段。

（4）推动金融行业数字化转型

构建基于微服务架构的智慧风控系统，为金融机构提供技术支持，助力其在数据处理效率、模型迭代速度以及跨场景应用能力方面实现质的飞跃。

研究意义

技术层面：提升风险防控的技术先进性

引入Python生态中的科学计算库和机器学习框架，显著提升了特征工程构建效率和模型性能。例如，采用XGBoost算法将客户信用评估的AUC值从原SAS系统的0.78提升至0.92。基于Flask框架的微服务架构支持风险模型的热更新，确保系统能够快速适应监管政策变化和新型欺诈手段。

业务层面：增强金融机构的风险管理能力

提供可视化决策支持模块，将复杂的风险指标转化为可操作的洞察，帮助金融机构更高效地进行风险管理。例如，某证券公司应用案例显示，该系统使投资组合风险值（VaR）计算效率提升40%。实现高频交易场景下的实时风控需求，显著降低欺诈交易带来的损失。

行业层面：推动金融行业的数字化发展

通过开源技术栈降低了中小金融机构的智能风控实施门槛，有助于缩小行业数字化鸿沟，促进金融行业的普惠发展。符合中国人民银行《金融科技发展规划（2022-2025年）》的战略要求，为防范系统性金融风险提供技术支持。

经济层面：保障金融稳定与支持实体经济

通过提升风控系统的效率和精度，降低金融机构因欺诈交易等异常行为造成的损失，保障金融市场的稳定运行。支持金融机构更好地服务实体经济，优化资源配置，促进国民经济健康发展。

1.3与本课题相关的国内外研究现状述评

金融风控技术实现路径的演进本质上是数据处理范式与决策逻辑的革新过程。早期以Drools为代表的规则引擎系统（2000-2010年）通过专家经验固化形成决策树逻辑，在某国有银行反洗钱系统中曾实现80%的简单规则拦截率，但其刚性决策边界难以应对非线性风险特征。2015年招商银行信用卡中心实践表明，基于Drools构建的欺诈识别模型对新型网络套现行为的漏报率高达42%，这揭示出规则引擎在特征组合爆炸场景下的固有缺陷。

机器学习技术的引入（2010-2018年）标志着风控决策从经验驱动转向数据驱动。PyDrools等增强型工具开始支持规则与统计模型的混合部署，某互联网金融机构的AB测试显示，集成XGBoost算法的混合系统使欺诈识别F1值提升至0.87，较纯规则系统提高31个百分点。这一时期Scikit-learn框架的广泛应用推动特征工程标准化进程，例如平安银行通过特征交叉技术将用户行为序列的维度扩展至200+，有效捕捉到多头借贷的隐性关联。但监督学习对标注数据的强依赖性导致冷启动难题，某消费金融公司上线初期因样本不足致使模型AUC值低于0.7，暴露出数据积累期的技术脆弱性。

当前技术迭代（2018年至今）聚焦动态学习能力与多模态融合。基于TensorFlow构建的深度生存模型在信用风险评估中实现时间维度穿透，陆金所实证研究表明该模型对中长期违约风险的预测误差较传统逻辑回归降低19%。规则引擎与深度学习的协同优化成为新趋势，微众银行采用PyDrools+LightGBM架构，通过实时特征回流机制将模型更新周期压缩至15分钟，使钓鱼账户识别准确率突破92%。值得关注的是，联邦学习技术的渗透正在重构数据应用范式，某城商行联盟通过横向联邦实现跨机构特征共享，在不泄露原始数据前提下将反欺诈召回率提升28%，这为解决数据孤岛问题提供了可行路径。

2研究的主要内容及预期目标

2.1毕业论文（设计）研究的主要内容

1.系统构架设计：
前端交互层基于Html,Css,Js来构建可视化风控驾驶舱，使用ECharts组件展示风险热力图、特征贡献度分析等动态功能。
后端服务层采用Flask框架搭建微服务集群，设计RESTful API接口规范支持横向扩展，并利用Celery异步任务队列处理时序调度矛盾。
数据存储层面：使通过SQLAlchemy ORM层实现高效数据存取；运用Memcached缓存实时特征以降低计算延迟。

2.风控引擎实现:
并通过决策表技术实现阈值参数的实时调整。
预测模型层采用XGBoost与LightGBM构建Stacking集成模型，运用SHAP值解析特征重要性分布，并设计特征自动衍生模块挖掘交易时序中的周期模式与突变特征。
实时预测服务部署Tensorflow Serving框架，采用gRPC协议确保毫秒级响应；通过滑动时间窗口机制处理流式数据，实现每分钟多笔交易的并发处理能力。

2.2毕业论文（设计）研究的预期目标

1. 完成课程推荐系统设计与实现：基于Python及相关技术，设计并实现在线教育课程推荐系统，实现课程自动推荐功能。
2. 数据预处理与特征工程优化：对用户学习行为数据进行预处理，提取有效特征，优化推荐算法，提高推荐准确性。
3. 系统性能评估与测试：对推荐系统进行性能测试及评估，确保系统稳定性及推荐效果，为实际应用提供有力支持。

3研究方案

3.1毕业论文（设计）的研究方法

实验验证方法：

设计三阶段测试流程：
(1)离线测试阶段：使用某商业银行脱敏的120万条信贷数据，进行5折交叉验证。对比传统规则引擎、单一机器学习模型与混合策略的AUC、KS值等指标。
(2)在线仿真阶段：构建基于历史数据的回测环境，采用对抗生成网络模拟新型欺诈模式。评估系统在概念漂移场景下的F1-score衰减幅度。生产环境AB测试：部署于某城商行网贷平台，分流30%真实流量持续监测系统在误拒率、响应延迟等运营指标的表现。
(3)压力测试：模拟每秒多笔交易请求，监控Celery任务队列的积压情况与模型服务的资源占用率，验证系统的鲁棒性。

(4)性能评估方法：采用AUC、KS值、F1-score等指标评估模型性能。
监控误拒率、响应延迟、任务队列积压和资源占用率等关键运营指标。

3.2毕业论文（设计）研究的预期成果

1. 学术成果：基于Python及相关技术，设计并实现一个高效的智慧风控系统。该系统应具备数据采集、特征工程、模型训练及实时预测服务等功能模块，能够对金融或相关领域的风险进行智能化识别和评估，提升风险管理的效率和准确性。
2. 技术成果：对原始业务数据进行有效的清洗、转换和标准化处理，提取具有代表性和影响力的特征。通过自动化特征衍生和优化技术，进一步提升模型的泛化能力和预测精度，为智慧风控系统提供高质量的数据支持。
3. 应用成果：对智慧风控系统进行全面的功能测试和性能评估，包括但不限于系统的稳定性、响应速度、风险识别准确率以及用户体验等方面。通过压力测试、功能验证和效果对比等方法，确保系统的可靠性和高效性，并为实际应用场景提供有力支持。