爱心人寿刘帅：传统数据挖掘算法与AI大模型的协同范式.pdf

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1、传统数据挖掘算法与AI大模型的协同范式刘帅爱心人寿信息技术部门负责人场景：训练保险反欺诈预测模型 样本数据：100万案例 特征指标：100个 标签：欺诈Yes,非欺诈No问题引入梯度提升决策树(XGBoost)Vs AI大模型数据集特点异质数据集数据类型相同同质数据集数据类型多种，如数值、时间、类型等非结构化数据如文本、图像、声音等结构化数据（表格数据集 Tabular Data）模型数值试验-数据集n HELOC（FICO提供的信用风险评估数据，真实用户金融记录）n Adult Income（UCI人口普查数据，真实个人收入与人口统计信息）n HIGGS（高能物理数据，真实粒子对撞实验记录）

2、n Covertype（森林植被类型数据，真实地理与环境测量）n California Housing（加州房价数据，真实房产市场记录）相关数据和观点引自：Deep Neural Networks and Tabular Data:A Survey，Vadim Borisov 等模型数值试验-结果n 除超大规模的HIGGS数据集外，梯度提升决策树集成模型（如XGBoost、CatBoost）在中小型数据集、回归任务及多分类任务中均优于所有深度学习方法。n 训练数据质量差：不完整n 缺乏像图像/文本数据那样的显式空间（如像素邻接）或语义（如词序）关联，导致深度模型难以捕捉复杂特征交互n 预处理依

3、赖：严重依赖于预处理策略（尤其是类别特征处理），这可能引入信息损失或人为偏差n 表格数据中的单个特征（尤其是类别或二值特征）可能对模型预测结果产生决定性影响，而深度神经网络（DNN）在处理这种特性时存在天然劣势原因分析核心结论n 传统方法仍主导中小型表格数据：梯度提升树（GBDT）凭借高效特征选择与鲁棒性，仍是实际应用首选。n 深度模型的曙光：SAINT在超大规模数据中的突破，暗示未来可能通过架构优化与计算效率提升打破性能瓶颈。n 领域依赖性：深度模型性能高度依赖数据特性（如特征类型、规模），需“量体裁衣”选择模型。现阶段的应用策略：传统数据挖掘算法+AI大模型数据预处理与特征工程 非结构化转

4、为结构化数据 缺失数据补录 文本特征提取 自动化特征生成模型训练环节：传统数据挖掘算法nAI大模型：解锁非结构化数据的价值，捕捉传统方法难以发现的模式n传统数据挖掘算法：高效处理结构化数据，提供可解释、稳定的预测结果前沿研究方向-AMFormer框架AMFormer通过并行加法和乘法注意力分别建模线性和非线性特征交互，并通过硬注意力和提示优化提升效率与鲁棒性。n显式算术交互：通过并行加法和乘法注意力机制，直接建模线性和非线性特征交互（如 x1+x2x1+x2 和 x1x2x1x2）n效率优化：引入硬注意力（Top-k稀疏化）和提示向量（Prompt-based Optimization），降低计算复杂度n实验验证：在合成数据和真实数据中，AMFormer在细粒度建模、数据效率和泛化能力上优于传统Transformer和树模型说明：观点和数据来着于Arithmetic Feature Interaction Is Necessary for Deep Tabular Learning Yi Cheng,Renjun Hu 等谢谢大家的聆听！