2025年深度学习算法在金融风控中的应用研究项目可行性研究报告

前言

本报告旨在论证“2025年深度学习算法在金融风控中的应用研究”项目的可行性。项目背景源于当前金融行业面临传统风控模型效率低下、数据维度高、风险识别滞后等核心挑战，而随着金融科技（FinTech）的快速发展，基于深度学习的智能风控技术已成为行业变革的关键驱动力。为提升金融风险管理的精准性与时效性，降低信贷损失，构建差异化竞争优势，本研究项目显得尤为必要与紧迫。项目计划于2025年启动，研究周期为18个月，核心内容包括搭建深度学习风控算法模型库，集成多源异构金融数据（如交易记录、征信数据、行为数据等），并开发实时风险预警与反