Use Reinforcement learning to enhance traditional scorecard

Author

Nguyễn Ngọc Bình

Sử dụng học tăng cường để tăng cường các mô hình tính điểm tín dụng truyền thống liên quan đến việc tận dụng điểm mạnh của cả hai phương pháp. Dưới đây là hướng dẫn từng bước về cách thực hiện:

Xác định mục tiêu kinh doanh: Xác định rõ mục tiêu kinh doanh của bạn và vấn đề bạn muốn giải quyết bằng cách sử dụng phương pháp học tăng cường. Xác định những khía cạnh của quy trình chấm điểm tín dụng mà bạn muốn cải thiện.
Data Preparation:
- Thu thập và xử lý tiền dữ liệu tín dụng lịch sử, bao gồm thông tin người nộp đơn, biến đầu vào và kết quả (default or non-default).
- Chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, xác nhận và kiểm tra (training, validation, and test sets).
Xác định chức năng phần thưởng: Thiết kế chức năng phần thưởng phản ánh các mục tiêu của hệ thống tính điểm tín dụng của bạn. Chức năng khen thưởng sẽ khuyến khích agent đưa ra quyết định phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn, chẳng hạn như tối đa hóa lợi nhuận hoặc giảm thiểu khả năng vỡ nợ.
Feature Engineering: Trích xuất và tiền xử lý các biến đầu vào từ dữ liệu tín dụng mà tác nhân học tăng cường sẽ sử dụng để đưa ra quyết định. Dữ liệu này có thể bao gồm nhân khẩu học của người nộp đơn, chỉ số tài chính, lịch sử tín dụng, v.v.
Kết hợp các mô hình:
- Huấn luyện mô hình chấm điểm tín dụng truyền thống (ví dụ: hồi quy logistic, cây quyết định) bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo của bạn.
- Sử dụng các dự đoán của mô hình này như một phần của biểu diễn trạng thái trong thiết lập học tăng cường.
Xây dựng thiết lập Reinforcement Learning:
- Xác định không gian trạng thái: Kết hợp các kết quả đầu ra của mô hình truyền thống với các đặc điểm liên quan khác như biểu diễn trạng thái.
- Xác định không gian hành động: Xác định các hành động có thể thực hiện (phê duyệt, từ chối) hoặc xem xét các quyết định khác như đặt giới hạn tín dụng.
- Thực hiện các chiến lược thăm dò: Cân bằng thăm dò và khai thác để thu thập dữ liệu cho việc học.
Reinforcement Learning Algorithm:
- Sử dụng thuật toán như kẻ cướp theo ngữ cảnh hoặc kẻ cướp nhiều vũ trang cho phép đưa ra các quyết định tuần tự dựa trên trạng thái và hành động.
- Cập nhật các tham số mô hình dựa trên phần thưởng nhận được từ chức năng phần thưởng.
Training and Evaluation:
- Huấn luyện tác nhân học tăng cường bằng cách sử dụng dữ liệu huấn luyện và xác thực hiệu suất của nó trên bộ xác thực.
- Tinh chỉnh các siêu tham số và chiến lược để tối ưu hóa hiệu suất.
Khả năng diễn giải và tính công bằng của mô hình:
- Đảm bảo rằng các quyết định của mô hình học tăng cường có thể diễn giải và giải thích được, đặc biệt là trong bối cảnh quy định.
- Thực hiện các chiến lược nhận thức về sự công bằng để ngăn chặn sự thiên vị và đảm bảo sự công bằng trong quá trình ra quyết định.
Thử nghiệm và triển khai:
- Thử nghiệm mô hình tính điểm tín dụng nâng cao trên dữ liệu thử nghiệm chưa từng thấy để đánh giá hiệu quả hoạt động trong thế giới thực của nó.
- Triển khai mô hình trong môi trường được kiểm soát và theo dõi hiệu suất của nó theo thời gian.
Học tập và tối ưu hóa liên tục:
- Triển khai thiết lập học trực tuyến trong đó mô hình tiếp tục học từ dữ liệu mới khi có sẵn.
- Thường xuyên đánh giá và cập nhật mô hình để thích ứng với các xu hướng và hành vi thay đổi.

Hãy nhớ rằng việc áp dụng học tập tăng cường trong việc chấm điểm tín dụng đòi hỏi phải xem xét cẩn thận các khía cạnh pháp lý, đạo đức và quy định. Tính minh bạch, công bằng và tuân thủ luật pháp là rất quan trọng khi đưa ra quyết định tín dụng bằng hệ thống AI.

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Simulated credit data
# Features: Age, Income, Credit History, Loan Amount, ...
X = np.random.rand(1000, 5)
y = np.random.choice([0, 1], size=1000)

# Split data into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Train a traditional credit scoring model (Logistic Regression)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the traditional model
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Traditional Model Accuracy:", accuracy)

# Reinforcement Learning Setup (Simplified)
class CreditScoringEnvironment:
    def __init__(self, features):
        self.features = features
        self.current_instance = 0
    
    def reset(self):
        self.current_instance = 0
        return self.features[self.current_instance]
    
    def step(self, action):
        reward = 1 if action == y[self.current_instance] else -1
        self.current_instance += 1
        done = self.current_instance >= len(self.features)
        if done:
            return None, reward, done, {}
        else:
            return self.features[self.current_instance], reward, done, {}

# Initialize environment
env = CreditScoringEnvironment(X_test)

# Reinforcement Learning Algorithm (Simplified)
num_episodes = 100
learning_rate = 0.1
discount_factor = 0.95
exploration_prob = 0.2

Q = np.zeros((len(X_test), 2))  # Q-values (approve, deny)

for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    state_index = env.current_instance
    
    done = False
    
    while not done:
        if np.random.rand() < exploration_prob:
            action = np.random.choice([0, 1])  # Exploration
        else:
            action = np.argmax(Q[state_index, :])  # Exploitation
        
        new_state, reward, done, _ = env.step(action)
        
        if new_state is not None:
            new_state_index = env.current_instance
            
            Q[state_index, action] = (1 - learning_rate) * Q[state_index, action] + \
                                     learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(Q[new_state_index, :]))
            
            state_index = new_state_index

# Evaluate the enhanced model
y_rl_pred = np.argmax(Q, axis=1)
rl_accuracy = accuracy_score(y_test, y_rl_pred)
print("Enhanced Model Accuracy:", rl_accuracy)

Traditional Model Accuracy: 0.475
Enhanced Model Accuracy: 0.525