2021年7月7日下午，北京大学统计科学中心和公共卫生学院生物统计系贾金柱教授来到睿智科技，为睿智科技模型研发中心的小伙伴们带来了《基于group/fused Lasso的离散变量选择/分箱回归/有趋势约束下的参数估计》的项目分享，睿智科技联席总裁兼CFO黄建、睿智科技模型研发中心负责人，以及睿智科技模型研发中心的20多位同事通过线下及线上的方式参与了此次项目分享。

北京大学生物统计系贾金柱教授进行项目分享

黄建对贾金柱教授的到来及项目分享表示欢迎。“北大-睿智科技Fintech联合实验室的目标是成为中国金融科技领域的品牌实验室。”他表示，“现在我们和北大一起携手所做的多个课题，已经朝着金融科技的理论和实践研究高峰迈出了一小步，希望我们的研究成果可以为中国金融科技研究做出贡献，推动中国金融科技产业和金融产业的快速健康发展。”

2020年9月16日，睿智科技与北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室联合发起成立了北大-睿智科技Fintech联合实验室，致力于为金融科技领域的基础理论与市场应用研究贡献力量。目前双方正在联合开展多个相关课题的研究，涉及金融科技监管研究、区块链安全性形式化验证研究、机器学习算法在金融市场微观结构方面的应用现状等领域，本次贾金柱教授分享的课题也是其中之一。

贾金柱教授介绍，在信用评估等问题中，需要将一些连续型变量如年龄、收入等离散化，然后对不同的离散值赋予不同的得分，最后根据得分来评估一个人的信用值。如何对变量进行离散化是一个非常重要的问题，科学合理的离散化对信用建模有重要的影响。传统的离散化通常是考虑单个变量和结局（如信用）之间的相关性，采用融合临近值的方法去离散化。实际上，离散化的过程就是一个分箱的过程，这个过程可以使用分段常数函数这一数学模型来刻画。

北京大学生物统计系贾金柱教授进行项目分享

在此认识基础上，贾金柱教授及睿智科技的相关研究人员提出了一套解决方案，并开发出一套计算机算法，用来实现有趋势约束下的分箱回归的变量选择，据此选择的变量与估计的参数有较好的模型表现。此方案的计算机实现可以用R语言或者Python，且优先使用R语言实现。

睿智科技模型研发中心负责人表示，“贾教授的报告比较清楚地介绍了分箱回归及所采用的统计学、最优化方法。代码实现分箱回归、带约束的分箱回归以及带有变量选择的分箱回归，对于公司的业务具有一定的指导意义。”

近年来，睿智科技致力于推动大数据和人工智能等前沿技术在金融科技行业中的应用和发展，助力传统金融行业的数字化转型。公司获得了国家高新技术企业及中关村高新技术企业认证，并拥有涉及大数据洞察力算法开发、系统监控及预警、大数据处理及时间调节隐私数据保护访问等领域共计40多项发明专利及软件著作权。

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