国内vs出海风控模型出现分歧？（技术分析篇）

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关注 “ 金科应用研院 ” ，回复“ 礼包 ” 领取“ 风控资料合集 ” 文末还有惊喜小福利，记得看到底呦 ‍ AI技术快速发展，风控作为金融机构的生命线，其模型选择一直是业内专家广泛讨论的话题。传统上，以 逻辑回归 为基础的评分卡模型和以 XGBoost 、 LightGBM 为代表的树模型占据了风控建模的主流地位。然而，随着深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得惊人成就，以及大模型如DeepSeek的横空出世，一个自然的问题浮现出来：为什么国内信贷风控领域较少采用深度学习算法，而出海金融科技公司都在积极探索和应用大模型？本文将探讨这一现象背后的技术原因。 （P.S：我尽量用大白话讲技术。 视频（次条）更科普更易懂，保证人人听的懂 ） ‍‍‍ 如果您觉得好，别吝啬三连；有其他观点，评论区一起交流。 01 ‍ 数据决定算法 ‍ ‍ ………………………………