11月17至19日，第六届亚洲量化金融会议（AQFC 2018）在中国广州中山大学召开，中科院院士彭实戈、城市大学数据科学学院Chair Professor李端、苏黎世联邦理工学院数学系主任H. Mete Soner等金融工程领域的学者出席了此次会议。作为量化金融领域的会议，AQFC 2018展示了本年度量化金融领域最前沿的研究。由京东金融智能风险实验室与城市大学数据科学学院吴琦教授共同撰写的《Managing Consumer Credit Risk via Dependency Learning（通过依赖学习管理消费者信用风险）》也被收录其中，京东金融在量化金融领域的研究实力受到学界及业界关注。
当下，线上消费爆发式增长，也出现了大量的互联网消费金融产品。如何基于消费者线上行为数据来辅助线上风控正在成为行业内的重要课题，尤其是因为线上消费行为的复杂性对于传统风控模型形成了挑战。
为了解决线上风控管理的难题，上述论文提出了一个新的算法模型。具体如下：一是针对消费者行为在时间上发生的不均匀性，论文提出使用时间戳的长短期记忆模型进行处理，以量化这种不规律性对序列神经网络中信息流的影响；二是针对贷款的违约风险预测场景，论文提出了一种端到端的深度神经网络模型。该模型底层为上述时间戳的长短期记忆模块，后接多视角数据融合模块，以实现不同视角的数据之间的融合，并最终实现端到端训练。经过了大量真实交易数据的测试表明，与基准模型相比，该论文出所提出的模型在消费者信用风险的样本外预测中表现优异。在预测违约时，较现有的仅基于用户信用记录的模型，新的模型将预测准确率提高了11个百分点。
京东金融与城市大学一直保持密切合作，共同推进量化金融领域柳晋阳产、学、研、管、用一体化进程。此前，京东金融智能风险实验室还应邀出席了11月14—15日在城市大学数据科学学院举办的第一届城市大学金融数据分析研讨会，并发表专题。
京东金融风险管理部副总经理沈晓春表示：“与高校和科研院所联合研究和攻关金融领域前沿技术，是京东金融的传统。京东金融有大数据及技术优势，同时有深刻地行业洞察、产学研一体化经验。此次论文被金融会议收录，是学术界对京东金融与城市大学合作的认可，也是对我们投研能力的认可。”
今年以来，京东金融智能风险实验室在大数据风控等相关领域的研究不断。在8月举办的国际数据挖掘会议KDD2018上，由智能风险实验室撰写的《Scalable Collective Fraud Detection in Heterogeneous Graphs（可伸缩异构图上群体欺诈检测）》被KDD大会“图的挖掘与学习国际研讨会”收录。此外，智能风险实验室在图计算、自然语音识别等领域的相关研究也分别被今年的第二十四届国际模式识别会议(ICPR 2018)、第56届计算语言学年会（ACL 2018）收录。
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