标签: 风险建模

因果革命:解密CausalML如何重构金融风控底层逻辑

在金融风险控制领域,传统机器学习模型正面临根本性挑战。监督学习模型依赖历史数据中的统计相关性进行预测,但当环境发生变化时,这种基于相关性的预测体系就会失效。某头部金融机构的实践数据显示,其传统风控模型在宏观经济波动期间,预测准确率下降幅度高达37%,这直接印证了相关性与因果性脱钩带来的系统性风险。