本文介绍了深度神经网络和集成模型在信用风险评估和违约预测中的应用，强调其在处理高维数据和非线性问题时的优势，能够有效降低风险并优化借贷决策。

本文基于Kaggle客户信息数据集，利用LightGBM算法构建分类器，预测客户信用违约的可能性。通过特征工程提升模型效果，准确率达到0.734，AUC为0.772。研究为商业银行信用授予提供参考，展示了集成模型在信贷违约预测中的有效性。