基于深度学习与SMOTE-ENN重采样的信用风险预测模型优化研究

针对金融领域信用风险评估中数据不平衡和模型可解释性差的难题，本研究创新性地将SMOTE-ENN重采样技术与GRU等深度学习模型结合，在澳大利亚和德国信用数据集上实现准确率0.926、灵敏度0.911的优异表现，并通过SHAP值提升模型透明度，为金融机构风险管控提供兼具高精度与可解释性的AI解决方案。

　　

在金融科技迅猛发展的今天，信用风险评估（Credit Risk Prediction）仍是全球金融机构的核心挑战。传统逻辑回归和决策树等方法虽易于解释，却难以捕捉复杂非线性关系，而深度学习的"黑箱"特性又阻碍其实际应用。更棘手的是，违约样本的稀缺导致数据集严重失衡——澳大利亚信用数据中"坏账"仅占44.49%，德国数据更降至30%，这种偏差常使模型对多数类过度拟合。

针对这一痛点，研究人员开展了一项创新研究，通过融合合成少数类过采样技术-编辑最近邻（SMOTE-ENN）与门控循环单元（GRU）等深度学习架构，构建了兼具高精度与可解释性的信用风险评估体系。研究团队在《Machine Learning with Applications》发表的成果显示，经SMOTE-ENN处理后的GRU模型在澳大利亚数据集上准确率达92.6%，较传统方法提升近10个百分点，灵敏度（Sensitivity）和特异度（Specificity）分别达到91.1%和93%，真正实现了"鱼与熊掌兼得"。

关键技术路线包含：1）采用澳大利亚（690样本）和德国（1000样本）两大经典信用数据集；2）应用SMOTE-ENN混合重采样平衡数据分布；3）对比多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和图神经网络（GNN）五大架构；4）引入SHAP（Shapley Additive Explanations）值进行特征重要性解析。

【材料与方法】
研究选取包含15个特征的澳大利亚数据集和11个特征的德国数据集，通过SMOTE-ENN两步处理：首先生成合成样本扩充少数类，再通过编辑最近邻算法清除噪声数据。深度模型方面，GRU因其简化门控机制表现突出，其更新门z_t=σ(W_z[h_t-1,x_t]+b_z)和重置门r_t协同控制信息流，有效捕捉时序依赖。

【实验结果】
在澳大利亚数据集上，GRU-SMOTE-ENN组合以92.6%准确率远超传统方法，SHAP分析揭示特征A9（个人状态与性别）和A15（信用风险标签）对预测贡献最大。德国数据集中，"支票账户状态"特征SHAP值离散度最高，显示其对决策的关键影响。欧洲信用卡欺诈检测的扩展实验进一步验证方案普适性，LSTM模型灵敏度提升至97.6%。

【结论与展望】
该研究证实了SMOTE-ENN在缓解金融数据不平衡方面的独特价值——既能通过合成样本增强少数类表征，又通过ENN清洗保持数据质量。GRU模型因其参数效率和对序列数据的强建模能力，成为信用风险评估的理想选择。值得注意的是，SHAP解释框架使深度学习"黑箱"透明化，例如发现信用金额（Credit amount）与违约概率呈负相关，这为监管合规提供了技术保障。未来研究可探索图神经网络对客户关联关系的建模，或将此框架延伸至保险欺诈检测等领域，持续推动AI在金融风控中的落地应用。