貸款審核模型開發與公平性探討

– 12 分鐘閱讀

隨著線上貸款機構的競爭壓力日益增加，開發一個自動化且高效的貸款審核模型對於傳統銀行來說至關重要。本文將著重於使用機器學習技術，根據客戶資料建立一個預測個人貸款審核結果的模型。同時，我們將深入探討如何符合美國司法部的《平等信用機會法》（ECOA）規範，避免模型在貸款決策過程中產生歧視。這需要仔細考量資料集中可能違反 ECOA 的特徵，並評估這些特徵是否需要從模型訓練中排除。除了模型的準確性之外，我們也將關注模型的公平性，並探討如何改善模型的公平性，以確保所有客戶都能得到公平的貸款審核結果。

個人貸款審核模型開發

背景介紹

作為玄貓銀行的一名資料科學家，我們面臨著來自線上貸款機構的競爭壓力，需要開發一個預測性貸款審核模型，以便為現有客戶提供快速自動化的貸款審批服務。在開始建構網路基礎設施之前，我們希望先開發一個原型貸款審核模型，以評估其可行性和有效性。

資料介紹

我們使用的資料集為 Universal-Bank-Case.xlsx，包含 5000 筆客戶資料，每筆資料包括客戶的特徵值和人工審核結果。我們的目標是開發一個模型，預測人工審核結果，並提交一份報告給銀行的首席貸款官。

監管要求

根據美國司法部的《平等信用機會法》（ECOA），我們需要確保貸款審核模型不會對任何群體進行歧視。銀行的法律顧問告訴我們，ECOA 要求關注信用決策的基礎，而不是要求不同群體之間的貸款批准比例相同。

任務

  1. 排除可能違反 ECOA 的特徵：根據 ECOA 要求，某些特徵可能需要從模型中排除。
  2. 是否直接排除這些特徵：考慮是否應該直接從資料中排除這些特徵。
  3. 探索資料：關注不同群體的貸款批准率。
  4. 分割資料和模型訓練：將資料分割為訓練和驗證集，並使用允許的特徵訓練多個模型，以預測個人貸款是否應該被批准。
  5. 評估模型效能：使用多個效能指標評估模型的效能。
  6. 模型公平性評估：考慮 ECOA 中的「受保護」類別，評估模型是否公平。
  7. 改善模型公平性：描述可能採取的步驟，以改善模型的公平性。

下一步

接下來，我們將根據以上任務，進行資料探索、模型訓練和評估，以開發一個既能夠預測貸款審核結果，又能夠滿足監管要求的模型。同時，我們也會考慮如何改善模型的公平性和效能，以提供一個有效且合規的貸款審核解決方案。

資料探勘與商業分析：概念、技術、與應用

資料探勘是一種從大量資料中提取有用知識和模式的過程。它涉及使用各種統計和機器學習技術來分析資料，從而發現隱藏的關係和趨勢。資料探勘在商業分析中扮演著重要角色，因為它可以幫助企業做出更好的決策，提高營運效率，和創造新的商業機會。

資料探勘的步驟

  1. 資料收集：從各種來源收集相關資料，包括資料函式庫、檔案、和網際網路。
  2. 資料清理：清除資料中的錯誤、遺漏值、和不一致性，以確保資料的品質。
  3. 資料轉換：將資料轉換成適合分析的格式，包括資料整理、聚合、和轉換。
  4. 資料分析：使用各種統計和機器學習技術來分析資料，包括迴歸分析、分類別分析、和聚類別分析。
  5. 模式評估：評估從資料中提取的模式和關係，以確保其有效性和可靠性。
  6. 知識表示：將從資料中提取的知識以易於理解的方式呈現，包括圖表、報表、和檔案。

資料探勘的技術

  1. 分類別分析：使用分類別器來預測目標變數的類別。
  2. 迴歸分析：使用迴歸模型來預測目標變數的連續值。
  3. 聚類別分析：使用聚類別演算法來將相似的資料點分組在一起。
  4. 決策樹：使用決策樹來表示複雜的決策過程。
  5. 神經網路：使用神經網路來模擬複雜的系統和關係。

資料探勘的應用

  1. 客戶分段：使用資料探勘來分段客戶，從而提供個人化的服務和產品。
  2. 市場預測：使用資料探勘來預測市場趨勢和需求。
  3. 風險管理：使用資料探勘來評估和管理風險，從而降低損失和提高收益。
  4. 供應鏈最佳化：使用資料探勘來最佳化供應鏈，從而提高效率和降低成本。
  5. 財務分析：使用資料探勘來分析財務資料，從而提供更好的財務決策。

資料集介紹

在進行資料分析和機器學習任務時，選擇合適的資料集至關重要。以下介紹了多個不同領域的資料集，涵蓋了從商業到社會科學等廣泛的範圍。

商業資料集

  1. BareggTunnel.xlsx: 這個資料集可能與基礎設施建設或交通運輸相關，包含了隧道工程的資料。
  2. BathSoap.xlsx: 這個資料集可能與消費品行業相關，包含了沐浴肥皂的銷售資料或市場研究結果。
  3. Cosmetics.xlsx 和 Cosmetics-small.xlsx: 這兩個資料集與化妝品行業相關，可能包含了不同化妝品產品的銷售資料、市場趨勢或消費者偏好分析。
  4. DepartmentStoreSales.xlsx: 這個資料集包含了百貨公司的銷售資料，可能包括不同商品類別的銷售額、季節性變化等資訊。
  5. CatalogCrossSell.xlsx: 這個資料集可能與郵購或電子商務相關，包含了跨賣商品的資料，以幫助企業瞭解消費者購買行為。

社會科學和教育資料集

  1. BookPurchases.xlsx: 這個資料集可能包含了書籍購買的資料，包括書籍類別、作者、出版商等資訊。
  2. Coursetopics.xlsx: 這個資料集可能與教育領域相關，包含了課程主題、教學大綱或學生選課資訊。
  3. CharlesBookClub.xlsx: 這個資料集可能與書友會或讀書俱樂部相關，包含了會員購書記錄、書籍評價等資訊。

房地產和城市規劃資料集

  1. BostonHousing.xlsx: 這個資料集包含了波士頓房屋的資料，包括房屋價格、房齡、房型等資訊，可能用於房地產市場分析或預測。
  2. CanadianWorkHours.xlsx: 這個資料集可能與勞動力市場或就業時間相關，包含了加拿大不同行業的工作時間資料。

健康和醫療資料集

  1. drug.xlsx: 這個資料集可能與藥物開發或醫療研究相關，包含了不同藥物的臨床試驗資料、藥物效能等資訊。

社會公正和法律資料集

  1. COMPAS-clean.xlsx: 這個資料集可能與司法系統或犯罪預測相關，包含了被告的犯罪記錄、判刑資訊等資料，用於研究或評估司法公平性。

其他資料集

  1. bicup2006.xlsx: 這個資料集可能與特定年份的商業或經濟資料相關。
  2. Cereals.xlsx: 這個資料集可能與食品行業相關，包含了不同早餐麥片的營養資訊、銷售資料等。

這些資料集來自不同的領域，為各種分析和機器學習任務提供了豐富的資源。透過對這些資料集的分析，可以深入瞭解各個行業的趨勢、模式和挑戰，並有助於做出更好的決策或預測。

資料集簡介

在資料分析和機器學習中，選擇合適的資料集是非常重要的。以下是介紹一些常用的資料集，涵蓋各個領域，從航空公司的客戶資料到電子商務平臺的競拍資料，甚至包括了人力資源管理、廣告效果評估、金融分析等多個方面。

1. EastWestAirlines.xlsx

這個資料集包含了東西航空公司的客戶資料，可能包括了客戶的飛行次數、忠誠度等資訊，對於分析客戶行為和設計忠誠度計劃有重要意義。

2. EastWestAirlinesCluster.xlsx

這個資料集根據東西航空公司的客戶資料進行了聚類別分析，將客戶分為不同的群體，以便更好地瞭解客戶的需求和偏好。

3. EastWestAirlinesNN.xlsx

這個資料集使用神經網路演算法對東西航空公司的客戶進行了預測分析，可能包括了客戶流失預測、購買行為預測等。

4. eBayAuctions.xlsx

這個資料集包含了eBay競拍平臺的競拍資料，包括了競拍價格、競拍時間、商品型別等資訊，對於研究電子商務平臺的競拍行為和價格形成機制有重要意義。

5. eBayNetwork.xlsx

這個資料集根據eBay競拍平臺的使用者之間的互動關係建立了社交網路，研究使用者之間的互動行為和影響力。

6. EbayTreemap.xlsx

這個資料集使用樹圖（Treemap）對eBay競拍平臺的商品進行了視覺化分析，展示了不同型別商品的競拍情況和價格分佈。

7. EuropeanJobs.xlsx

這個資料集包含了歐洲地區的就業市場資料，包括了就業率、失業率、薪資水平等資訊，對於研究就業市場趨勢和政策評估有重要意義。

8. email-A-B-test.xlsx

這個資料集包含了電子郵件A/B測試的結果，比較了不同郵件內容、標題、傳送時間等因素對於郵件開啟率、點選率的影響。

9. Faceplate.xlsx

這個資料集可能與人臉識別或社交媒體使用者面板相關，包含了使用者面板的設計和使用者互動行為。

10. Farm-ads.xlsx

這個資料集包含了農業廣告的效果評估資料，包括了廣告投放通路、廣告內容、點選率等資訊，對於農業行銷策略有重要參考價值。

11. FlightDelays.xlsx

這個資料集包含了航班延誤的相關資料，包括了延誤原因、延誤時間、影響航班數等資訊，對於研究航班延誤的原因和影響有重要意義。

12. Fundraising.xlsx

這個資料集包含了籌款活動的相關資料，包括了籌款目標、籌款方式、捐贈者資訊等，對於研究籌款策略和效果評估有重要意義。

13. FutureFundraising.xlsx

這個資料集根據籌款活動的歷史資料進行了未來籌款活動的預測分析，可能包括了籌款目標設定、捐贈者預測等。

14. gdp.xlsx

這個資料集包含了各國或地區的GDP（國內生產總值）資料，包括了年度GDP、GDP增長率等資訊，對於研究經濟發展趨勢和比較有重要意義。

15. GermanCredit.xlsx

這個資料集包含了德國信用評分的相關資料，包括了信用評分模型、信用額度等資訊，對於研究信用風險評估和貸款決策有重要意義。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[選擇資料集] --> B[資料預處理]
    B --> C[特徵工程]
    C --> D[模型訓練]
    D --> E[模型評估]
    E --> F[結果視覺化]

內容解密：

以上介紹了多個不同領域的資料集，每個資料集都有其特定的應用場景和分析需求。透過選擇合適的資料集和進行適當的預處理、特徵工程、模型訓練和評估，可以獲得有價值的洞察和預測結果。最終，結果的視覺化可以幫助決策者更好地理解和應用分析結果。

資料檔案清單

在進行商業分析和機器學習應用時，資料的品質和豐富度至關重要。以下列出的檔案是用於展示和實踐各種商業分析和機器學習技術的實際資料集。

  1. Hair-Care-Product.xlsx：此檔案包含了頭髮護理產品的相關資料，包括銷售資料、產品特徵等，可以用於分析市場趨勢和消費者偏好。
  2. LaptopSales.zip：這是一個壓縮檔，內含有筆記型電腦銷售的詳細資料，包括時間序列、地域分佈等，可以用於預測銷售趨勢和分析市場變化。
  3. LaptopSalesJanuary2008.xlsx：此檔案專注於2008年1月的筆記型電腦銷售資料，提供了特定時間段內的銷售情況，可以用於分析季節性影響和銷售峰值。
  4. liftExample.xlsx：這個檔案示範瞭如何使用提升分析（lift analysis）來評估不同行銷策略的效果，幫助企業最佳化行銷活動。
  5. MortgageDefaulters.xlsx：此檔案包含了房貸違約者的相關資料，包括信用評分、收入水平等，可以用於建立預測模型以預測房貸違約風險。
  6. NaturalGasSales.xlsx：這個檔案提供了天然氣銷售的歷史資料，包括季節性變化和長期趨勢，可以用於預測未來的能源需求。
  7. NYPDMotorVehicle-Collisions1000.xlsx：此檔案包含了紐約市警察局（NYPD）收集的車輛碰撞事故資料，包括事故位置、時間等，可以用於分析事故發生模式和預防措施。
  8. Pharmaceuticals.xlsx：這個檔案關注於藥品行業的資料，包括藥品銷售資料、市占率等，可以用於分析市場競爭和藥品研發趨勢。
  9. RidingMowers.xlsx：此檔案提供了騎乘式割草機的銷售和市場資料，包括產品特點、消費者偏好等，可以用於分析小型機械裝置市場的趨勢。
  10. SC-US-students-GPS-data-2016.xlsx：這個檔案包含了2016年美國學生GPS資料，包括移動模式、活動空間等，可以用於研究學生移動行為和空間使用模式。
  11. ShampooSales.xlsx：此檔案關注於洗髮水的銷售資料，包括品牌競爭、季節性變化等，可以用於分析個人護理品市場的趨勢。
  12. Sept11Travel.xlsx：這個檔案提供了911事件後的旅行業資料，包括航空旅行、酒店預訂等，可以用於分析重大事件對旅遊業的影響。

這些資料檔案為商業分析和機器學習應用提供了豐富的基礎，涵蓋了多個領域和議題，能夠幫助企業和研究人員深入瞭解市場動態、消費者行為和產業趨勢。

資料集概覽

在進行資料分析或機器學習模型建構時，選擇合適的資料集至關重要。以下列出的幾個資料集，涵蓋了各式各樣的領域和應用案例，為研究人員和分析師提供了豐富的資源。

1. SP500.xlsx

  • 描述： SP500是一個代表美國股票市場表現的指數，包含了500家大型上市公司的股票價格資料。
  • 應用： 可以用於金融市場分析、股票價格預測、投資組合管理等方面的研究。

2. SouvenirSales.xlsx

  • 描述： 這個資料集包含了紀念品銷售的相關資料，可能包括不同地區、不同型別的紀念品銷售資料。
  • 應用： 可以用於銷售預測、市場趨勢分析、供應鏈最佳化等。

3. Spambase.xlsx

  • 描述： Spambase是一個用於垃圾郵件過濾的資料集，包含了各種郵件的特徵，如字詞頻率等。
  • 應用： 用於機器學習模型的訓練，以區分正常郵件和垃圾郵件。

4. SystemAdministrators.xlsx

  • 描述： 這個資料集可能包含了系統管理員的相關資料，如工作量、工作滿意度等。
  • 應用： 可以用於人力資源管理、工作效率分析等方面。

5. Taxi-cancellation-case.xlsx

  • 描述： 包含了計程車取消訂單的相關資料，如取消原因、時間等。
  • 應用： 可以用於瞭解消費者行為、最佳化服務品質等。

6. Tayko.xlsx

  • 描述： Tayko可能是一個特定公司或品牌的資料集，包含了其業務、銷售或客戶相關資料。
  • 應用： 可以用於市場研究、客戶關係管理等。

7. Textiles.xlsx

  • 描述： 這個資料集包含了紡織業的相關資料，如生產資料、銷售趨勢等。
  • 應用： 可以用於供應鏈管理、市場趨勢分析等。

8. TinyData.xlsx

  • 描述： 一個小型資料集，可能包含了各種不同主題的簡要資料。
  • 應用： 可以用於初學者的資料分析練習或簡單模型的測試。

9. ToyotaCorolla.xlsx

  • 描述： 包含了豐田卡羅拉車型的相關資料，如銷售資料、車主評價等。
  • 應用： 可以用於汽車行業的市場研究、銷售預測等。

10. ToysRUsRevenues.xlsx

  • 描述： 這個資料集包含了玩具反斗城的收入資料，如年度銷售額、季度業績等。
  • 應用： 可以用於企業財務分析、銷售策略制定等。

11. UniversalBank.xlsx

  • 描述： 包含了環球銀行的相關資料，如客戶資訊、貸款情況等。
  • 應用： 可以用於銀行風險管理、信用評估等。

12. Universal-Bank-Case.xlsx

  • 描述： 一個特定銀行案例的資料集，可能包含了客戶行為、信用評分等資料。
  • 應用： 可以用於銀行業的客戶關係管理、風險控制等。

13. Universities.xlsx

  • 描述： 這個資料集包含了大學的相關資料，如排名、學費等。
  • 應用： 可以用於教育政策分析、學生招募策略等。

14. Utilities.xlsx

  • 描述： 包含了公用事業（如電力、水務）的相關資料，如消耗量、客戶資料等。
  • 應用： 可以用於能源管理、供應鏈最佳化等。

15. Veerhoven.xlsx

  • 描述： Veerhoven可能是一個特定公司或品牌的資料集，包含了其業務營運、銷售或客戶相關資料。
  • 應用： 可以用於市場研究、客戶關係管理等。

每個資料集都提供了豐富的資訊，能夠支援各種不同的分析和應用。透過對這些資料集的深入分析，可以獲得有價值的見解，幫助企業和組織做出更好的決策。

從技術架構視角來看，開發一個兼顧預測準確性和公平性的個人貸款審核模型，需要在資料處理、模型選擇和效能評估等多個環節進行精細化設計。資料預處理階段，除了必要的資料清洗和轉換外，如何處理可能違反ECOA規定的特徵是關鍵，直接排除這些特徵可能導致資訊損失，而保留這些特徵又可能引入歧視性風險。模型訓練階段，需要比較邏輯斯迴歸、決策樹、支援向量機等多種模型的效能，並根據具體業務需求選擇最優模型。模型評估階段，除了考量AUC、KS值等傳統指標外，更需要關注模型在不同受保護群體上的公平性表現，例如，不同性別或種族之間的貸款批准率差異。考量到模型的商業價值，除了滿足監管要求外，還需評估模型的預測能力能否有效提升貸款審核效率，降低銀行的營運成本，並提升客戶體驗。接下來，模型需要在真實業務環境中進行A/B測試，收集更多實際資料，並持續迭代最佳化，才能真正發揮其商業價值。玄貓認為，根據機器學習的貸款審核模型代表了金融科技的發展方向，值得持續投入資源進行研發和應用。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。