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摘要

近年来，大数据与人工智能技术的深度融合不断推动金融风险管理的智能化转型，

信用风险评估作为金融机构风险管理的核心环节之一，其评估结果的可靠性与风险度

量的完备性直接影响风险决策的有效性。传统信用风险评估模型主要侧重于判别性能

的提升，一定程度上忽视预测违约概率与真实风险水平的匹配度，容易导致风险溢价

失准与监管资本错配等问题。此外，金融市场主体异质性、零售信贷场景复杂性以及

宏观经济波动性等多重因素，进一步加剧信用风险评估的不确定性。在此背景下，亟

需构建兼具判别精度与统计可信度的信用