个人贷款业务中的客户行为特征分析与违约概率预测研究

马俊霞

      【摘要】随着我国消费信贷市场的持续扩张与金融科技的深度融合，个人贷款业务在提高金融服务普惠性的同时，信用风险管理的复杂性也与日俱增。本文通过构建融合传统信用数据与动态行为特点的违约预测模型，精准地识别潜在高风险客户，选取某金融机构的真实脱敏贷款数据作为样本，通过对比逻辑回归、随机森林等多种算法的预测效能，发现集成学习模型尤其是 LightGBM 引入行为特征后，预测性能显著优于传统逻辑回归模型。   
      【关键词】个人贷款业务；客户行为特征分析；违约概率预测
引言
      进入数字经济时代，中国消费信贷市场经历了规模与形态的双重变革。在政策鼓励内需、居民消费升级以及金融科技创新的驱动下，个人信贷业务实现了爆发式增长，其服务覆盖面持续拓宽，渗透到更广泛的客群与更细微的生活场景，普惠金融属性日益凸显；同时市场快速扩张也伴随着风险的同步累积与演变。宏观经济波动、居民杠杆率攀升以及部分领域公债风险抬头，使得个人信贷资产质量面临挑战，商业银行和消费金融公司的不良贷款率管理压力依然较大。传统的信用风险管理体系，高度依赖央行征信报告、客户提交的静态财务资料等“硬信息”，这些信息虽然具有权威性，但也存在着滞后性、片面性、静态性等局限性，如何挖掘这些行为数据的风险预警价值并将其有效整合到现有的风控模型中，是目前研究的关键。
一、个人贷款客户行为特征体系的构建
      秉承“数据－特征－模型”的范式，详细分析数据来源与处理、特征变量设计和构建的全过程，确保研究的可重复性和科学性。
      （一）数据来源与说明
      1. 数据来源本研究采用国内某头部金融科技公司提供的脱敏个人消费贷款数据集。该数据源具有显著的代表性：
      （1）该机构业务规模庞大，客户群体覆盖广泛，数据样本充足且多样。
      （2）其业务高度线上化，天然沉淀了海量、细粒度的客户行为轨迹数据，为构建行为特征体系提供了可能。      
      （3）数据经过了严格的脱敏和匿名化处理，在满足研究需求的同时完全符合数据安全与隐私保护规范。数据集包括客户申请时提交的基本信息、历史信贷记录以及贷款存续期内的时间序列交易和日志信息。
      2. 样本定义
      为了构建可靠的预测模型，必须对模型预测的目标和所使用的历史信息范围进行明确定义。
      （1）观察窗口。设定为贷款发起前 6 个月到发起后第6 个月，该窗口内的所有客户信息将用于构建预测特征。该窗口不仅能够捕捉客户申请时的初始状态，也包含其获得贷款后最关键的前期行为表现。
      （2）表现窗口。紧接观察窗口之后，设定为第 7 个月到第 18 个月，用于定义和观察客户是否存在违约。          （3）违约定义。本研究采用了严格的违约定义，在表现窗口中，如果客户出现了任何一项贷款合同违约情况，则将客户标记为“坏客户”，即 Y=1；无违约行为的客户则标记为“好客户”，即 Y=0。该定义符合《巴塞尔协议》的违约标准以及国内银行业普遍的风险认定管理要求，能够及时捕捉准确的信用风险。
      （4）样本筛选。研究样本由 2020 年 6 月—2022 年 6月期间发起贷款且数据提取日已经完全度过表现窗口的客户构成。对样本进行清洗、筛选和分析，最终保留有效样本 10 万条。
      （二）变量设计与特征工程
      1. 传统静态特征
      这部分特征获取来源于客户申请时填写的信息以及接入央行征信系统的数据，反映了客户的初始信用资质。包括客户年龄、性别、婚姻情况、教育水平、职业类别、工作年限等；申请时填报的年收入范围、车贷 / 房贷情况、在本机构及其他机构的信贷总额度；基于央行征信报告的衍生变量，例如历史最长逾期月数、近两年内逾期次数、当前信贷账户数等 [1]。
      2. 动态行为特征体系
      该特征是从客户观察窗口内的时序行为日志中加工提取，也是本研究的关键。
      （1）还款行为特征。直接反映客户还款意愿与能力。包括每月还款日偏离合同日的平均天数；近三期还款金额的变异系数，最小还款额还款频率；观察窗口内是否出现逾期以及首次逾期的发生时间点。
      （2）账户行为特征，反映客户对信贷额度的管理方式和资金紧张程度。比如平均额度使用率、额度使用率最大值和波动率；循环借贷次数、单月内多次借贷的频率。
      （3）消费行为特征，通过交易数据间接刻画客户的生活稳定性与消费偏好，比如夜间或凌晨大额消费交易占比；消费金额集中于娱乐或奢侈品的比例等。
      （4）交互行为特征，反映客户与金融机构的数字触点活跃度和潜在需求。比如月均登录次数、登录后停留的平均时长；致电客服次数等。
      3. 特征筛选
      为了提高模型效率、防止过拟合，需进行特征筛选。
      （1）初步筛选。剔除方差接近于 0 的常量特征。然后计算特征与目标变量之间的相关系数，剔除相关度较低的特征。
      （2）基于模型重要性的筛选。采用一个初步训练的随机森林或 LightGBM 模型，计算所有特征的重要性得分。保留重要性排名在第 N 位的特征或设定一个重要性累计贡献度的阈值，剔除贡献度较低的尾部特征。
      （3）共线性检查。计算剩余特征间的方差膨胀因子，对 VIF值过高的特征组，考虑剔除部分特征或使用主成分分析进行降维处理。通过上述步骤，最终形成一个精炼、高效的特征集合，供后续建模应用。
二、违约预测模型构建与实证分析
      （一）模型选择与设定
      为了保证模型比较的科学性和严谨性，选取了一个经典统计模型和三种主流机器学习算法。
      1. 逻辑回归模型
      逻辑回归由于模型简单、参数可解释性强，长期以来是信用评分卡开发的核心方法，是理想的基准模型。本研究将其作为基准，可衡量更复杂的机器学习模型在引入行为特征后带来的增量性能提升。
      2. 对比机器学习模型
      为捕捉传统线性模型无法识别的复杂非线性关系与特征交互效应，引入了以下三种具有代表性的机器学习模型进行对比：
      （1）随机森林。一种基于 Bagging 的集成学习算法，通过构建大量决策树并综合其投票结果来提高预测的稳定性和准确性，对高维数据和共线性不敏感，能提供初步的特征重要性评估，且不易过拟合。
      （2）梯度提升决策树。采用 XGBBoost 和 LightGBM 两种高效的 GBDT 实现。通过 Boosting 策略，用迭代方式构建一系列“弱”决策树，每棵树都致力于纠正前序树的预测残差。该模型在处理表格数据方面表现突出，可自动处理非线性关系和特征交互，通常可取得更高的预测精度。LightGBM 具有基于梯度的单边采样和独占特征捆绑技术，在大规模数据上具有显著的速度和内存优势。
      （3）支持向量机。在线性不可分情况下，SVM 通过核函数将原始特征映射到高维空间，以寻找最优分类超平面。选择 SVM 旨在评估其在处理信用风险这类可能具有复杂边界问题上的表现。
      （二）实证过程
      1. 训练模型与超参数调优
      对每个机器学习模型，采用网格搜索结合 5 折交叉验证的方法在训练集上进行超参数调优。以 LightGBM 为例，对学习率、树的最大深度、叶子节点最小数据量等参数进行优化。网络搜索会在验证集上评估不同参数组合的性能，最终选择在一个验证集上表现最佳的一组参数。
      2. 结果分析
      调优后的模型在独立测试集上进行预测，核心评估指标见表1。

      从表格中分析，三种集成树模型的各项性能指标均显著优于作为基准的逻辑回归模型。证实了在融合复杂行为特征后，非线性模型具有更高的预测能力。其中 LightGBM 模型取得了最优的综合表现，其中 AUC 和 KS 值最高，表示在整体风险排序和最大区分能力上最优。同时 F1-Score 也最高，表明在精确识别坏客户或避免过多误伤好客户之间取得最佳平衡。
三、基于行为特征的风险管理对策
      传统的一刀切式风控模式已经无法适应复杂多变的市场环境，而是基于客户行为特征的洞察，构建了一个贯穿贷前、贷中、贷后全周期的精准化、动态化风险管理体系。
      （一）贷前审批优化对策
      传统审批过度依赖申请时点的静态数据，实证结果验证了：融合行为特征能够显著提高模型区分度。因此需构建二维一体化评分模型：
      （1）构建传统信用分 + 行为洞察分的融合评分卡。传统信用分基于央行征信、收入负债等强金融属性变量，评估客户的长期信用基础和偿债能力；行为洞察分利用本机构存量客户数据或第三方合法合规数据，计算客户在申请前的行为得分。该分数重点关注其还款稳定性、消费理性度、金融活跃度等维度。两种分数通过加权融合，生成最终的综合信用分。此举可有效解决传统模式下对“征信白户”评估不准的问题。
      （2）实施“客户风险光谱”精细化分层。以综合信用分为基础，将客户划分为“明确通过”“明确拒绝”和“灰度区域”三类。灰度区域客户不应简单拒批或通过，而是要启动行为特征深度分析流程。
      （二）贷中动态监控策略
      （1）构建基于机器学习的早期预警规则引擎。将LightGBM 模型识别出高重要性特征和 SHAP 分析揭示的非线性影响关系，转化为可监控的业务规则。比如：红色预警规则：近 7 天平均额度使用率＞ 85% 且近 1 个月夜间消费笔数占比环比增长＞ 50%；黄色预警规则：连续 2 期还款日延迟天数增加或“月度登录 APP 查看额度 / 账单次数超过历史均值 2 个标准差”。
      （2）实现客户风险等级与信贷政策的动态联动。对于预警客户，系统可自动触发额度冻结、下调或改为“仅还款”模式。反之，对长期保持良好行为的客户，可自动触发温和的额度提升邀请。根据客户风险等级的动态变化，在合规前提下对存量贷款进行利率浮动调整，或在新产品推广时实施差异化定价，实现风险与收益的匹配。     
      （三）贷后干预与客户维系对策
      （1）针对高风险客户的精准干预。一旦触发黄色预警，不等逾期发生则可通过 APP 推送、智能客服等进行提醒。对于已经逾期的客户，利用行为特征对其还款意愿和能力进行细分，对有还款能力但意愿薄弱的客户，侧重通过协商、激励的方式修复其意愿；对还款意愿强但能力不足的客户，要主动提供合理的债务重组方案。
      （2）低风险高价值客户的服务深化。将行为表现优异、违约概率较低的客户标识为优质客户，为其提供更快的审批通道、更优惠的费率等特权，增强其归属感。
四、结语
      本研究能够促进信用风险评估理论框架的完善，并且通过实证对比多种机器学习算法在融合数据集上的性能，能够为信用风险预测领域的模型选择与优化提供新的经验证据，促进预测方法论的创新。
参考文献
[1] 黄宇超 . 农商银行个人贷款业务营销策略优化思考 [J]. 今日财富 ,2025,(22):34-36.
[2] 马俊霞 . 商业银行个人贷款业务风险与防控策略分析 [J]. 商讯 ,2025,(19):83-85.
[3] 任博 .H 农村商业银行个人贷款业务营销策略优化研究 [D]. 西北师范大学 ,2025.