度小满资深算法工程师李祥博士确认出席 FCon ，分享图机器学习在征信解读上的创新应用

FCon 全球金融科技大会，将于 11 月在上海召开。度小满资深算法工程师李祥博士将发表题为《图机器学习在征信解读上的创新应用》主题分享，介绍征信报告解读的难点及解决方案，以图机器学习技术为核心的征信报告解读体系以及度小满图机器学习在征信解读上的实践经验。

李祥博士，博士毕业于中科院信息安全国家重点实验室，期间主要研究方向为社交网络数据挖掘。加入度小满后，长期从事图机器学习方向的技术创新和业务落地，主导迭代了多版基于征信报告的图风控模型，并在实际业务中取得了较好的收益，同时，先后获得公司未来之星、季度业务贡献奖等多项奖项。他在本次会议的演讲内容如下：

演讲：图机器学习在征信解读上的创新应用

征信报告包含了丰富的个人信用信息，是个人信贷风控极其重要的数据来源。但是，征信报告信息本身是非结构化的，并且各个字段之间都能组合出新信息，如何有效解读出征信报告中大量非结构化信息是征信风控的核心难点。在度小满，经历过长期的技术创新和发展后，确立了以图机器学习技术为核心的征信报告解读体系。具体而言，首先，利用征信报告自身蕴含的关系信息建立征信图模型，进一步，基于征信报告间共有的信息建立用户之间的关联来增强信用风控预测，最后，在实际信贷风控主要流程中的落地应用表明了图机器学习对征信解读能取得较好的效果，能够有效帮助业务识别用户风险。

演讲提纲：

1. 度小满征信报告解读发展介绍

2. 征信报告介绍

○ 征信报告基础信息

○ 征信报告解读难点

3. 自动化征信报告特征解析

4. 图机器学习在征信解读上的应用

○ 建模体系

○ 构图及图模型设计

你将获得：

○ 征信报告解读的难点及解决方案

○ 度小满图机器学习在征信解读上的实践经验

除上述演讲外，FCon 上海还将围绕 DevOps 在金融企业落地实践、金融行业大模型应用、创新的金融科技应用、金融实时数据平台建设之路、金融安全风险管控、数据要素流通与数据合规等进行交流。

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