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[交流] 遷移學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用探索

摘要:通過遷移學(xué)習(xí)技術(shù),解決少量數(shù)據(jù)(較少重疊樣本和特征)和個(gè)性化(較少標(biāo)記)的問題,從數(shù)據(jù)豐富的領(lǐng)域遷移到數(shù)據(jù)匱乏的領(lǐng)域。通過遷移學(xué)習(xí)在保證模型準(zhǔn)確率的同時(shí),也提高了建造模型的效率,快速解決問題。

關(guān)鍵詞:遷移學(xué)習(xí),聯(lián)邦學(xué)習(xí)

1.引言
遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),它通過將某個(gè)領(lǐng)域或任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識(shí)或模式應(yīng)用到不同但相關(guān)的領(lǐng)域或問題中。遷移學(xué)習(xí)同時(shí)也是一種優(yōu)化,它允許在第二個(gè)任務(wù)上建模時(shí)取得快速進(jìn)步和改善性能。
遷移學(xué)習(xí)其實(shí)離我們的生活并不遙遠(yuǎn),人類的遷移學(xué)習(xí)能力其實(shí)是與生俱來的。例如,如果我們已經(jīng)會(huì)打乒乓球,就可以類比學(xué)習(xí)打網(wǎng)球;已經(jīng)學(xué)會(huì)英語,就可以類比著來學(xué)習(xí)其他語言;再如,如果我們已經(jīng)會(huì)下中國象棋,就可以類比著下國際象棋。
根據(jù)學(xué)習(xí)方法的不同,遷移學(xué)習(xí)可以分為以下四個(gè)大類:基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)(Instance Based Transfer Learning),基于特征的遷移學(xué)習(xí)(Feature Based Transfer Learning),基于模型的遷移學(xué)習(xí)(Model Based Transfer Learning)以及基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)(Relation Based Transfer Learning)。其中比較熱門的是基于特征和模型的遷移方式。
2.遷移學(xué)習(xí)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系
在遷移學(xué)習(xí)中,我們已有的知識(shí)叫做源域(Source Domain),要學(xué)習(xí)的新知識(shí)叫目標(biāo)域(Target Domain)。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,遷移學(xué)習(xí)研究如何將已有模型應(yīng)用到新的不同的、但有一定關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域中。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的分布、維度,以及模型的輸出變化等任務(wù)時(shí),模型不夠靈活、結(jié)果不夠理想,而遷移學(xué)習(xí)放松了這些假設(shè)。在數(shù)據(jù)分布、特征維度以及模型輸出變化條件下,有機(jī)地利用源域中的知識(shí)來對(duì)目標(biāo)域更好地建模。另外,在有標(biāo)定數(shù)據(jù)缺乏的情況下,遷移學(xué)習(xí)可以很好地利用相關(guān)領(lǐng)域有標(biāo)定的數(shù)據(jù)完成數(shù)據(jù)的標(biāo)定。
遷移學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用探索
圖 1 遷移學(xué)習(xí)過程示例
說到遷移學(xué)習(xí),大家經(jīng)常首先想到的是熱詞“聯(lián)邦學(xué)習(xí)(聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí))”,聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架,包括模型訓(xùn)練和模型推理兩個(gè)過程。而遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)兩者之間也是有明顯區(qū)分的。聯(lián)邦學(xué)習(xí)是把“碎數(shù)據(jù)”和“數(shù)據(jù)孤島”連接起來,其設(shè)計(jì)目標(biāo)是在保障大數(shù)據(jù)交換時(shí)的信息安全、保護(hù)終端數(shù)據(jù)和個(gè)人數(shù)據(jù)隱私、保證合法合規(guī)的前提下,在多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間開展高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。而遷移學(xué)習(xí)是從“大數(shù)據(jù)”到“小數(shù)據(jù)”的遷移,重點(diǎn)解決了“小數(shù)據(jù)”的問題,讓知識(shí)可以從一個(gè)源領(lǐng)域遷移到另一個(gè)目標(biāo)領(lǐng)域,是一種“舉一反三”的學(xué)習(xí)能力。
兩者之間又存在著緊密的聯(lián)系,比如在進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)時(shí)常常需要做知識(shí)遷移,因?yàn)閿?shù)據(jù)孤島分布不均勻,有的大有的小。于是后來有專家提出的“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”,這正是把聯(lián)邦學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)結(jié)合起來,發(fā)揮兩種機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。讓不同機(jī)構(gòu)在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下合作,沒有算法、領(lǐng)域、數(shù)據(jù)類型的限制,而且模型效果無損失。

3.遷移學(xué)習(xí)解決的主要問題
遷移學(xué)習(xí)中存在的三個(gè)研究問題,即“遷移什么”、“如何遷移”和“何時(shí)遷移”。而結(jié)合遷移學(xué)習(xí)的特性,從應(yīng)用場(chǎng)景的角度,遷移學(xué)習(xí)解決的主要問題包括:
(1)小數(shù)據(jù)的問題。比如在網(wǎng)上銷售一種新產(chǎn)品A,考慮到?jīng)]有歷史數(shù)據(jù)作為依據(jù),無法建立模型對(duì)用戶進(jìn)行推薦。但用戶買某個(gè)產(chǎn)品的同時(shí)同樣有機(jī)會(huì)購買另外一些產(chǎn)品,所以如果知道用戶在另外一個(gè)領(lǐng)域,已經(jīng)有了積累的銷售數(shù)據(jù),比如產(chǎn)品B,利用這些數(shù)據(jù)建一個(gè)模型,結(jié)合用戶買B產(chǎn)品習(xí)慣和A產(chǎn)品習(xí)慣的關(guān)聯(lián),我們就可以把B產(chǎn)品的推薦模型給成功地遷移到A產(chǎn)品的領(lǐng)域,這樣,在數(shù)據(jù)不多的情況下可以成功推薦一些用戶可能喜歡的A產(chǎn)品。這個(gè)例子就說明,我們有兩個(gè)領(lǐng)域,一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)有很多的數(shù)據(jù),能成功地建一個(gè)模型,有一個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)不多,但是和前面那個(gè)領(lǐng)域是關(guān)聯(lián)的,就可以把那個(gè)模型給遷移過來。
(2)個(gè)性化的問題。比如我們每個(gè)人都希望自己的手機(jī)能夠記住一些習(xí)慣,這樣不用每次都去設(shè)定它,我們?cè)趺床拍茏屖謾C(jī)記住這一點(diǎn)呢?其實(shí)可以通過遷移學(xué)習(xí)把一個(gè)通用的用戶使用手機(jī)的模型遷移到個(gè)性化的數(shù)據(jù)上面。所謂的千人前面其實(shí)就是大量的用戶數(shù)據(jù)分析,推薦最精準(zhǔn)的功能產(chǎn)品,比如銀行APP首頁的展示,也是根據(jù)用戶手機(jī)操作的偏好來排列展示,任何操作應(yīng)該控制在3步以內(nèi)。

4.遷移學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用
(1)機(jī)器人訓(xùn)練
在實(shí)際的機(jī)器人上訓(xùn)練模型是非常緩慢和昂貴的。從模擬中學(xué)習(xí)并且將知識(shí)遷移到現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人上的方式能緩解這個(gè)問題,并且這種方面最近正得到越來越多的關(guān)注。例如自動(dòng)駕駛汽車。早在5年前Udacity已經(jīng)開源了它用來進(jìn)行無人駕駛汽車工程納米學(xué)位教學(xué)的模擬器,OpenAI 的 Universe平臺(tái)通過視頻游戲來訓(xùn)練無人駕駛汽車。
(2)圖像理解
從目標(biāo)識(shí)別到行為識(shí)別的很多圖像理解任務(wù)已經(jīng)運(yùn)用了遷移學(xué)習(xí)。通常,這些計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)需要大量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,例如使用眾所周知的 ImageNet 數(shù)據(jù)集。然而,當(dāng)計(jì)算機(jī)視覺的情景稍有變化(例如從室內(nèi)到室外、從靜止攝像機(jī)變?yōu)橐苿?dòng)攝像機(jī))時(shí),需要調(diào)整模型以適應(yīng)新情況。遷移學(xué)習(xí)是解決這些適應(yīng)問題的常用技術(shù)。
(3)推薦系統(tǒng)
遷移學(xué)習(xí)也可以用在推薦系統(tǒng)中,在某個(gè)領(lǐng)域做好一個(gè)推薦系統(tǒng),然后應(yīng)用在稀疏的、新的垂直領(lǐng)域。比如在圖書商城搜索的行業(yè)書籍,可以應(yīng)用到不同題材類型的電影。
(4)自然語言處理和文本挖掘
文本挖掘旨在從文本中發(fā)現(xiàn)有用的結(jié)構(gòu)性知識(shí)并將其應(yīng)用于其他領(lǐng)域中。在文本挖掘的所有問題中,文本分類旨在用不同的類標(biāo)簽標(biāo)記新的文本文檔。一個(gè)典型的文本分類問題是情感分類。在線論壇、博客、社交網(wǎng)絡(luò)等在線網(wǎng)站上有大量用戶生成的內(nèi)容,能夠總結(jié)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的看法非常重要。情感分類能夠通過將評(píng)論分為正面和負(fù)面兩個(gè)類別來解決這個(gè)問題。但是,在不同的域中,例如不同類型的產(chǎn)品、不同類型的在線網(wǎng)站、不同的行業(yè),用戶可能使用不同的詞語表達(dá)他們具有相同情感的觀點(diǎn)。因此,在一個(gè)域上訓(xùn)練的情感分類器可能在其他域上表現(xiàn)不佳。在這種情況下,遷移學(xué)習(xí)可以幫助調(diào)整已訓(xùn)練完成的情感分類器以適應(yīng)不同的領(lǐng)域。
(4)個(gè)性化對(duì)話
先訓(xùn)練一個(gè)通用型的對(duì)話系統(tǒng),然后再根據(jù)特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)修正它,使得這個(gè)對(duì)話系統(tǒng)適應(yīng)該特定領(lǐng)域的任務(wù)。比如,一個(gè)銀行客戶需要辦理信用卡,他并不想回答所有繁瑣的問題,例如信用卡種類,信用卡申請(qǐng)額度,信用卡還款方式、信用卡賬單接收方式等。
遷移學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用探索-1
圖 2 個(gè)性化對(duì)話系統(tǒng)
5.金融領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)應(yīng)用
(1)金融產(chǎn)品個(gè)性化設(shè)計(jì)
以智慧消費(fèi)金融為例,通過機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì),為信用良好的消費(fèi)者人群提供定制化的金融服務(wù),鼓勵(lì)其進(jìn)行消費(fèi)。在這里智慧消費(fèi)金融中,設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)特征包括消費(fèi)者的資質(zhì)信息、購買能力、購買偏好及商品特征等。而這些數(shù)據(jù)特征由不同的單位或公司進(jìn)行管理。比如一個(gè)消費(fèi)者的資質(zhì)信息和購買能力可以從銀行、工商、稅務(wù)、房產(chǎn)等多個(gè)維度進(jìn)行判斷,對(duì)于不同商品或服務(wù)的購買能力,可以從社交網(wǎng)絡(luò)中分析得出,而商品的特征可以由電商平臺(tái)記錄中獲取。
遷移學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用探索-2
圖 3 智慧消費(fèi)金融遷移學(xué)習(xí)
在這種場(chǎng)景下面臨了數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)異構(gòu)融合的問題,傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法不能有效地解決。而利用遷移學(xué)習(xí)建立定制化模型,,同時(shí)解決數(shù)據(jù)的異構(gòu)問題,克服傳統(tǒng)AI技術(shù)的局限性。
(2)跨機(jī)構(gòu)的金融產(chǎn)品遷移
比如在金融領(lǐng)域中,各家銀行的風(fēng)控模型存在不同,但模型設(shè)計(jì)的目標(biāo)是一致的,起到風(fēng)險(xiǎn)防控、信用評(píng)級(jí)的作用。那么我們可以設(shè)計(jì)A銀行的信用評(píng)估模型通過遷移學(xué)習(xí)的方式運(yùn)用到B銀行,對(duì)個(gè)人或者企業(yè)的信用進(jìn)行評(píng)分評(píng)級(jí)。而這之間區(qū)別在于可能A、B銀行因?yàn)樗幍乩砦恢貌煌瑢?dǎo)致客戶群體分布不同,這時(shí)如果A、B銀行都使用同一套信用評(píng)估模型,必然會(huì)造成評(píng)估結(jié)果的不準(zhǔn)確。遷移學(xué)習(xí)很好的解決了這個(gè)問題,通過借鑒A銀行模型中B銀行相似的部分,可以建立起屬于B銀行獨(dú)家的信用評(píng)估模型,給不同銀行提供了個(gè)性化模型的可能性。
通過遷移學(xué)習(xí)的方式,將企業(yè)成長(zhǎng)力模型遷移到了新的授信模型體系中。其中遷移主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面:
1. 企業(yè)成長(zhǎng)力模型的遷移到調(diào)節(jié)項(xiàng)模型中。
2. “基礎(chǔ)+附加”思想的遷移。
通過遷移學(xué)習(xí)的方式,我們成功建立了B銀行的授信評(píng)估模型。整個(gè)模型的計(jì)算邏輯如下圖所示:
遷移學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用探索-3
圖 4 模型計(jì)算邏輯
其中基礎(chǔ)額度模型是選取最重要的幾個(gè)指標(biāo)所建立的模型,而調(diào)節(jié)項(xiàng)模型是通過遷移學(xué)習(xí)的方式遷移了企業(yè)成長(zhǎng)力模型,再在企業(yè)成長(zhǎng)力模型的基礎(chǔ)上加以優(yōu)化調(diào)節(jié),使得模型更符合B銀行的業(yè)務(wù)要求。其中調(diào)節(jié)優(yōu)化包括:
1. 增加更多企業(yè)成長(zhǎng)力模型并未涉及的特征,比如B銀行要求的新的企業(yè)能力指標(biāo)。
2. 子指標(biāo)得到父指標(biāo)的計(jì)算方式。
3. 針對(duì)B銀行給出的驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重調(diào)整,使最終模型更適合B銀行的業(yè)務(wù)對(duì)象。
遷移學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用探索-4
圖 5 不同模型預(yù)測(cè)能力對(duì)比
6.結(jié)束語
遷移學(xué)習(xí)可以成為“小數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)”的技術(shù)解決方案。利用這些模型從數(shù)據(jù)豐富的領(lǐng)域遷移到數(shù)據(jù)匱乏的領(lǐng)域,那么久有可能使這些數(shù)據(jù)匱乏的領(lǐng)域更快地邁向一個(gè)以信息和知識(shí)為基礎(chǔ)的社會(huì)。當(dāng)我們見證人類歷史最基本的人工智能革命之一時(shí),遷移學(xué)習(xí)作為一個(gè)深入的研究領(lǐng)域脫穎而出,它激發(fā)了新的想法和思想,使之深入到智能的本質(zhì)。
在金融業(yè)務(wù)不斷開拓創(chuàng)新時(shí),從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開發(fā)、測(cè)試整個(gè)流程中利用遷移學(xué)習(xí),能夠?qū)崿F(xiàn)降本增效,控制風(fēng)險(xiǎn),做到事半功倍。相信在未來不斷探索中更多的金融應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)悄然而生。

參考文獻(xiàn)
[1] 楊強(qiáng) 張宇 戴文淵 潘嘉林 著.《遷移學(xué)習(xí)》.機(jī)械工業(yè)出版社. 2020年
[2] 楊強(qiáng).《人工智能專家如何解決金融難題》.北大金融評(píng)論總第3期. 2020年
[3] 機(jī)器之心.《什么是遷移學(xué)習(xí)?遷移學(xué)習(xí)的場(chǎng)景與應(yīng)用》.知乎.2019年


作者:盛瀚 北京銀行
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