深度学习在金融风控中的‘暗流涌动’，如何平衡模型复杂度与风险控制？

在金融科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能的尖端技术，正悄然改变着金融风控的格局，其应用并非一帆风顺，其中最核心的挑战在于如何平衡模型复杂度与风险控制的有效性。

深度学习模型通过海量数据学习，能够捕捉到传统方法难以发现的复杂模式和关联性，这在提高风险识别精度上具有显著优势，但另一方面，模型过于复杂可能导致过拟合，即对训练数据过度适应而失去对新数据的泛化能力，进而影响风控的稳定性和可靠性。

如何在利用深度学习提升风控精度的同时，确保模型的简洁性和泛化能力，成为了一个亟待解决的问题，这要求我们在设计模型时，不仅要关注其“深度”，更要注重其“广度”和“可解释性”，通过正则化、dropout等技巧控制模型复杂度，同时结合领域知识进行特征选择和模型优化，以实现风险控制和模型性能的双重提升。