DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 重要肿瘤筛查工作进展 3.1. 宫颈癌筛查工作 目前80%的宫颈癌病例存在于发展中国家，主要原因是上述国家缺乏有效的筛查项目。而西方发达国家通常的巴氏涂片细胞筛查模式在发展中国家是难以开展的。巴氏涂片法敏感度仅为57% (95%可信区间为38%~76%)，并且需要多次重复检查也保证可靠性。开展巴氏涂片法检查需要训练有素的细胞病理学家，上述各种原因都阻碍了巴氏涂片法在中低收入国家的开展 [ 12 ] 。 乙酸目视检查法(VIA)是适宜在发展中国家开展，并可以替代巴氏涂片法 [ 13 ] 。VIA检查的主要优点是，当由训练有素的检查人员操作时可理想的灵敏度。其操作简单，成本低，检查结果可立即获得，方便临床医生开展进一步检查和治疗。整个过程可以将“筛选和治疗”同时进行，具有很高的可接受性 [ 14 ] 。但该方法的主要缺点是它的主观性和较低的专一性。检测者需要首先进行专业化培训，并定期接受监督和再培训，以确保测试的高质量。 3.2. 乳腺癌筛查工作 近年来乳腺癌在全球范围内呈现迅速上升趋势，且在发展中国家的增幅更为迅速。2005年至2015年期间，全球乳腺癌发病率上升了26%。而发达国家通过开展乳腺钼靶技术筛查50岁~64岁之间女性可有效降低乳腺癌死亡率40%。大量发达国家乳腺癌研究结果表明，其死亡率下降的主要原因是系统筛查的开展和多模式治疗相结合的结果 [ 15 ] 。但乳腺钼靶技术筛查的开展需要在基础设施、人力资源和质量保证方面进行大量投资，这已超出了大多数中等收入国家的能力。因此世卫组织建议乳腺钼靶技术仅适用于卫生系统组织良好的高中等收入国家 [ 16 ] 。 临床乳腺检查(clinical breast examination， CBE)作为乳腺钼靶技术的一种替代方法，其有效性已在大量随机试验中得到证实，但目前没有研究结果能够证明CBE筛查可以降低死亡率 [ 17 ] 。即便如此，CBE在孟加拉国、加纳、印度和摩洛哥等国仍被用作乳腺癌筛查试验。鉴于乳腺癌的低龄化趋势明显，上述国家的CBE筛查通常从较早的年龄段人群开始。但CBE技术对乳腺癌的检出率仅为1.0/1000，明显低于乳腺钼靶技术 [ 18 ] 。 不管各种筛查技术的检出率如何，对于中低收入国家来说最重要的是确保在早期阶段发现疾病，并及时采取合适治疗措施 [ 19 ] 。对于乳腺癌患者，早期发现并治疗的存活率可超过90%。但大多数发展中国家，如撒哈拉以南非洲及其他低收入国家，近75%的乳腺癌患者被发现时已处于晚期 [ 20 ] 。确保早期诊断的关键是培养健康者保健意识，了解乳腺癌的早期症状，并定期去医院进行CBE检查。 3.3. 结直肠癌筛查工作 结直肠癌(colorectal cancer， CRC)发病率近年为也呈上升趋势，尤其是男性患者，其中社会经济发展指数(socio-economic development index， SDI)较低的国家结直肠癌发病率增长尤为迅速 [ 21 ] 。然而大多数中低收入国家目前结直肠癌疾病负担仍处于较低水平，因此进行系统化筛查大量人群的国家并不多。但巴西和一些中东地区国家(如摩洛哥和伊朗等)已开始了结直肠癌的筛查工作，主要采用粪便免疫化学法进行筛查。该方法在发达国家广泛采用，同样适用于发展中国家 [ 22 ] 。粪便免疫化学法简单、客观且易学，受试者不需要任何饮食限制，非常适合于现场检查。粪便免疫化学法筛查阳性受试者需要进一步通过结肠镜检查，可以极大地节省开展结肠镜筛查花费 [ 23 ] 。
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user: 4. 展望 癌症是所有低收入国家卫生防控的重点，开展有计划筛查以尽早发现癌症是癌症防控规划的重要组成部分。各国家和地区应结合当地癌症发病的特点，以及国家财政情况和医疗体系完整度，合理制定适合本地区的肿瘤预防、筛查、早期诊断策略，谨慎选择筛选方法和干预措施。只有建立和完善高质量和及时的癌症诊断和治疗服务机制，才能提高癌症患者生存率，并在一定程度上减轻了中低收入国家国民享受公共卫生服务不平等现象，促进当地经济水平发展。
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user: 摘 要 本文就如何表征丹江口水源涵养区“绿色高效农业技术”所具内涵的“绿色、高效、生态”这三个特征的生态补偿进行研究，并构建相应的测算方法，目的是使应用绿色高效农业技术区域的收入水平不低于其他常规农业技术区域的收入水平，以此采取生态补偿措施激励水源涵养区上游农户为流域提供更好环境服务，对于维护丹江口水源涵养区水环境安全具有重要意义。 关键词 :丹江口，水源涵养区，绿色高效农业，生态补偿标准，测算方法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 丹江口水库是直接关系京津饮用水安全的水源涵养敏感区，核心水源区主要位于湖北省十堰市境内，涉及丹江口等８个区县，总面积23，600 km 2 ，总人口334万人，水土流失面积达11，905 km 2 ，土壤侵蚀量6425万t [ 1 ] 。农业是丹江口库区农民主要收入来源，控制农业面源污染、减肥减药是丹江口水库水质保护的重要措施之一 [ 2 ] 。 针对丹江口水源涵养区长期过度重视农业生产功能，造成农业生态系统生物多样性降低，种养脱节，农业化学品投入强度高，土壤质量下降，农业面源污染加剧，农田生态系统综合服务功能弱化，这些环境不友好的农业生产行为导致流域水质因农业面源污染而下降。中国农业科学院于2017年立项“科技创新工程协同创新任务——丹江口水源涵养区绿色高效农业技术集成与示范”，该任务在丹江口水源涵养区以提升水质保护、水源涵养和促进高效生态农业发展为目标，实现区域经济、社会和生态效益相统一为目标，协调推进资源高效利用和生态环境保护，确保农产品质量安全，通过系统性研发区域生物多样性利用及农田生态景观构建技术、农田绿色高效种植关键技术、养殖业废弃物高效循环利用关键技术与设备研发、生态型高效设施农业技术集成、南方丘陵区分散式生活污染物控制等技术手段，创建丹江口水源涵养区绿色高效生态农业技术模式，促进水源涵养区绿色发展，提升农业可持续发展水平，确保“一江清水送北京”。 如何促进常规农户转变为绿色高效农业技术模式生产，减少农业面源氮、磷流入水体，采用生态补偿方式是当前国际公认的重要的生态环境保护激励手段 [ 3 ] ，通过扭转环境外部性措施，根本原则是通过两个利益主体之间的利益输送，扭转其中一个主体的激励，使其做出更适合另一主体利益的行为，而一个完善的生态补偿机制要以生态补偿标准为基础，如何建立可量化的生态补偿测算方法是当前生态补偿研究中的一个关键问题。
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user: 2. 生态补偿标准测算研究进展 目前国内外应用较多的生态补偿标准测算方法主要有机会成本法、费用分析法、条件价值评估法、生态系统服务价值评估法和水资源价值法等。 2.1. 机会成本法 机会成本法一般指流域环境保护方为全流域生态全局放弃部分工农业发展而可能失去的最大经济效益，并以此为流域生态补偿的标准 [ 4 ] 。 机会成本是一种潜在的投入，其核算方法争议较多，目前主要有问卷调查、实例调查和间接计算。有学者采用间接计算，参照城乡居民可支配收入来间接反映发展权受限可能造成的经济损失 [ 5 ] [ 6 ] 。林秀珠等 [ 7 ] 将机会成本和生态系统服务价值结合，根据理论补偿标准引入生态补偿系数，测算了闽江流域下游城市对上游地区给予的生态补偿量，并对补偿标准测算结果提出了相应对策措施。 对机会成本进行核算时，一般选取与研究区区位相近但未受禁限政策影响的相邻地区作为参照地，通过其差值来计算生态保护过程中产生的机会损失。但实践中很难找到完全符合标准或相似程度高的参照地，而且还可能会受生态保护政策以外的其他因素的影响，因此采用此法算出的机会成本与实际值有出入 [ 8 ] 。 2.2. 费用分析法 主要分为直接成本和间接成本，水源保护区所在地为维护该区生态环境支付的所有费用即是生态保护的直接成本；同时，饮用水源保护区的政府和居民为了保护生态环境，禁止或限制某些污染较重的行业在该区域建设，产生的发展机会损失属于生态环境保护的间接成本。 利用费用分析法确定出来的补偿标准的最大优点就在于具有很强的说服力。张家荣等 [ 9 ] 根据《陕西省水资源综合规划》成果，从水量和水质两个指标考虑，对水源地的供水量进行分摊计算，以陕西省多年平均水资源总量流入丹江口水库的分摊系数通过费用分析法对生态补偿标准进行了修正。毛占风等 [ 10 ] 在水质方面引入水质修正系数确定补偿标准。由于成本费用分析模型考虑的是生态功能区最基本的生态建设保护成本，该模型测算结果可能偏低，只能用作区域生态补偿额度的下限 [ 11 ] 。 2.3. 条件价值评估法 条件价值评估法(Contingent Valuation Method， CVM)是将利益相关方收入、直接成本和预期等因素整合为简单意愿，避免调查相关基础数据，其可调查补偿者支付意愿(Willingness To Pay， WTP)，也可调查接受补偿者受偿意愿(Willingness To Accept， WTA)，是现阶段流域生态补偿标准的确定方法之一 [ 12 ] 。 杨欣等 [ 13 ] [ 14 ] 应用条件价值评估法估算武汉市农田生态补偿标准，还运用混合Logit模型和补偿剩余公式计算出丹江口农户年均支付意愿。徐大伟等 [ 15 ] 基于辽河中游地区居民的CVM调查，在调查问卷的设计上，采用了针对同一受访者同时测量其WTP和WTA的方法，真实地探究受访者的真实支付或受偿的补偿意愿，提高了测算准确程度。也有学者 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 在调查问卷统计数据的基础上，根据WTP和WTA的预测频率分布，通过离散变量的数学期望公式得到支付意愿的数学平均值。 实践表明，CVM法估算结果受问卷设计、调查方式、调查范围、被调查对象的环保意识及对生态补偿认知程度影响较大，由于受被调查对象的主观判断影响，其调查结果的真实性、有效性、可靠性有待检验 [ 19 ] 。 2.4. 生态系统服务价值评估法 生态系统服务的单位价值量是根据农田生态系统的食物生产生态服务单位价值确定的，如根据某一研究区的粮食播种面积、粮食单产、粮食全国平均价格，计算单位面积农田食物生产生态服务价值 [ 20 ] 。 为保护丹江口水库水质，减少氮、磷流入水体，谭秋成 [ 2 ] 利用样本调查的农户微观数据，估计了丹江口库区主要农作物小麦、玉米、水稻产量与化肥施用量的经验函数，计算了库区农田平均生态补偿标准。 生态价值评估法测算出的流域生态补偿标准存在一定的高估，且不同地区生态系统服务功能差距较大，因此得到的结果偏差较大，得到数值可作为生态补偿的上限。 2.5. 水资源价值法 水资源价值法主要用在上下游流域间补偿，为了避免对工业废水生产率较低的城市过度受补，工业废水生产率越高的城市过度补偿而导致逆向选择和道德风险问题，李国平等 [ 21 ] 选取各城市平均工业废水生产率最低的值作为排污权的参考价格计算水资源价值。 黄涛珍等 [ 22 ] 在通过主成份分析确定淮河流域的关键污染因子，以关键污染因子的处理成本为基础，综合考虑水质类别和污染因子的超标倍数，确定流域关键污染因子的生态补偿罚数，研究提出建立基于关键水污染因子的淮河流域生态补偿标准测算模型，以淮河流域界首沙颍河桥省界监测断面为例进行了生态补偿标准和生态补偿资金的实证分析。 2.6. 生态补偿机制 生态补偿机制是以保护生态环境、促进人与自然和谐为目的，根据生态系统服务价值、生态保护成本、发展机会成本，综合运用行政和市场手段，调整生态环境保护和建设相关各方之间利益关系的一种制度安排，是一种调动生态建设的积极性，促进环境保护的利益驱动、激励和协调机制 [ 23 ] 。 目前我国经济增长与生态保护矛盾依然尖锐，国家财政转移支付资金难以大幅度增长，可分两个阶段提高生态补偿标准 [ 4 ] 。第一阶段实现合理区间中的生态补偿下限标准。第二阶段逐步实施能够触及生态补偿标准合理区间中的上限标准 [ 24 ] 。周赞等 [ 8 ] 认为生态补偿标准可首先采用生态系统服务价值的方法来确定水源区生态补偿标准的上限，然后采用生态保护总成本法确定水源区生态补偿标准的下限，最后取两者的中位数作为区域生态补偿的标准。 张印等 [ 25 ] 认为更应该考虑“实施生态补偿后污染物能减少多少，或污染物减少到什么程度才获得补偿”的问题，构建污染控制的生态补偿机制的最终目的就是将污染物消减到某种程度，故测算补偿标准还必须对污染控制目标进行明确，其选取农田氮素非点源污染控制的补偿标准作为研究对象，以农民为保护农田生态环境而应获得的补偿上限为不施用氮肥时的损失，下限为氮肥用量减少至最佳生态经济施氮量时的损失。 杨欣等对农田生态补偿定义为为了降低农田生态环境恶化状况，保障社会经济发展过程中人类对于农田生态服务或产品的正常需求，政府或社会第三方通过财政转移支付给予农田保护相关利益方的经济或社会保障补偿，其生态补偿范围为农田生态服务受益者对研究区域内产生生态服务价值外溢的所有农田 [ 14 ] 。曾维军等 [ 26 ] 依据减施化肥生态补偿耕地等级划分标准，根据农用地分等定级统计数据，分别计算出粮食作物高、中、低产田的面积，再将面积乘以粮食作物在不同耕地等级的补偿标准，得到水稻、玉米、大麦的补偿标准。 由于生态补偿标准的测算方法目前还处于探索性阶段，而流域生态补偿多由上下游政府间的行政谈判来推动，对流域内农业面源减控措施的生态补偿缺乏可靠的科学依据。因此针对丹江口水源涵养区绿色高效生态农业技术模式实施过程中亟需构建直接成本、水源区生态服务价值和环境成本科学计算方法。
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user: 4. 结语 本文就如何表征丹江口水源涵养区“绿色高效农业技术”所具内涵的“绿色、高效、生态”这三个特征的生态补偿进行研究，并构建相应的测算方法，目的是使应用绿色高效农业技术区域的收入水平不低于其他常规农业技术区域的收入水平，以此采取生态补偿措施激励水源涵养区上游农户为流域提供更好环境服务，对于维护丹江口水源涵养区水环境安全具有重要意义。
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user: 摘 要 随着计算机技术和互联网的广泛应用，以及消费者个性化需求的扩大，服装企业开始从原有的批量生产线下销售的模式转变成了网上定制线下生产的模式，这种线上线下融合的电子商务模式减少了产业链中间环节，满足了消费者的个性需求，但也使得生产过程变得更加多变。解决个性需求和控制生产成本成为当下服装企业需积极应对的挑战。本文试图从传统服装企业转型的角度，提出开展规模化定制的解决方案，以期为传统服装企业整合现有产业链，对网上定制服务提供参考。 关键词 :服装制造，大规模定制，模块化生产 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言和文献回顾 近年来，随着生产力的不断发展，科学技术的不断提高，人们也开始追求精神上更高的生活水平。尤其是我国中产阶级的崛起，人们对于服装样式和款式的需要与日俱增。市场上缺少个性化服装，服装网络服装定制服务逐渐成为服装生产企业发展的趋势。 为解决客户定制需求与成本之间的矛盾，1987年，Stan Davis在《Future Perfect》(未来的理想生产方式)一书中首次提出一种全新的生产方式“Mass Customization”，即大规模定制生产模式 [ 1 ]。美国学者M. Johnny Rungtusanatham对大规模制造转变为大规模定制过程中遇到的问题、阻碍因素等进行研究，认为在营销策略，定制产品的成本核算，工艺设计文化，投资标准，供应链重构等五个方面会影响转变过程 [ 2 ]。美国得克萨斯大学和爱荷华州立大学的Hyun-Hwa Lee，Mary L. Damhorst根据期望–差异满意度模型，提出消费者对大规模定制网站的期望和感知效果包括正面和负面两个方面，期望值与购物体验的满意度没有显著的预测作用，但满意度与网站的功能一致性可预测 [ 3 ]。美国印第安那大学Kyle D. Cattani等在研究规模化定制成本控制时提出降低定制成本的策略，认为规模化定制时需要有一个灵活多样的产品，面对着交货时间短和需求多变，通过采用填平策略(Spackling Strategy)来降低产品需求波动的影响等等 [ 4 ]。 伴随研究推进，国外网络服装定制的实践也具有了一定的规模。Spreadshirt.com是一家德国零售企业网站，出售不同年龄层次的各种服饰，受到消费者的广泛欢迎。消费者可以自行在Spreadshirt.com网站上定制服装或者购买成衣。以T-恤定制为例，定制时可以选择T-恤的款式，挑选各种颜色和大小，在T-恤上添加文字或图片。 国内服装制造企业的个性化定制服起步较晚，定制模式也相对单一。消费者只能通过网站上的一些预设参数定制服装，无法给客户提供充足的空间来进行个性化定制，和消费者的期望有一定差距。在消费需求升级的压力下，如何让传统的服装制造商向产业链两端延伸，通过规模化定制等模式实现产业转型，是值得企业思考和探究的。
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user: 2. 大规模个性化服装定制模式分析 (一) 大规模个性化服装定制的主要模式 大规模定制是介于大规模生产和小批量个性化定制之间的一种新型模式。在这种模式下，它将企业资源充分整合，利用信息技术和先进制造技术为客户提供个性化定制服务 [ 5 ]。 根据客户性质可以分为两类：面向个人消费者的网络定制服务、面向组织用户的定制服务。前者是一种结合了O2O (Online To Offline)线上线下融合的服装定制模式，面向的是个人消费者。服装制造商需要根据个人客户的订单生产出个性化服装；后者为组织用户提供规模化服装定制。在服装生产过程中，服装的定制批次少，订单集中，个性化服装间差异不明显，制造商可以在原有生产流水线的基础上直接进行加工。 根据供应链运作模式可以分为两类：以营销中介为核心的定制服务、以制造企业为核心的定制服务。以营销中介为核心的定制服务会收到许多来自消费者的个性化订单，他们通过互联网技术整合这些订单的数据，将不同的订单拆分出许多相同的模块，并将这些信息交由制造企业进行定量生产和缝裁拼接。以制造企业为核心的定制服务利用大数据和云计算技术将消费者和厂家直接对接，打造出一个工厂直销平台。消费者可以通过网络在工厂直销平台上发起定购。 (二) 传统服装企业开展规模化定制的可选模式 1) 模块化、柔性化生产模式 传统服装生产不能为每个客户单独量体裁衣设计服装，不能满足消费者对服装个性化定制的需求。而在大规模个性化定制模式下，服装生产企业可以根据消费者不同的需求，设计出各不相同的个性化服装 [ 6 ]。对于传统的服装生产企业来说，需要将原有的标准化生产流水线转型成模块化生产流水线，用高效的流水线生产方式进行服装大规模个性化生产。 模块化生产是一种将消费者的个性化订单分解成模块生产的生产方式，模块化生产最大限度的实现了产品的重用性，提高了定制服装批量生产的效率，为企业以规模化生产的方式实现了个性化定制创造了条件。 柔性生产模式是一种将消费者服装定制差异点最大程度后延的生产模式。为了最大程度的提高生产定制服装的效率，柔性化生产模式要求企业将服装差异点延后，保证在差异点之前可以进行大规模批量化生产。这样既使得定制服装的生产效率大幅提高了，不用一件件单独设计生产，又缩短了企业的交货时间，提供消费者“在购买之前就开始定制生产”的服务。 2) 拉动式供应链管理模式 传统服装企业拥有非常成熟的服装分销渠道，服装生产完成之后往往需要经过经销商，再分销至各个零售商进行销售。供应链往往处于一种被动推动的状态，经销商和零售商被动接受生产企业生产的服装进行销售，无法适应以消费者为主体的大规模服装定制模式。为此，传统服装企业需要升级供应链，打造出以消费者为主体，按订单生产的拉动式供应链结构 [ 7 ]。 要发展大规模个性化服装定制业务，需要整合现有资源，重组原有业务模式、生产流程，把“先消费后生产”的理念深深融入企业生产之中。在“拉动式”供应链结构中实现信息透明和信息互通，借助电子商务平台及时接受来自顾客的订单信息和反馈信息。处于供应链上的任何企业都可以实时共享自己的数据，便于消费者对定制服装进行全程的跟踪，实现了全透明化监管，一方面有助于降低消费者的售后不满意率，另一方面也帮助服装企业保证了供应链上其他企业的服务质量。信息共享的拉动式供应链结构也将链上所有企业高度集成化，这使得在风险来临时服装企业拥有更敏捷的反应能力以及风险预防能力。 3) 基于信息共享型的定制模式 相较于传统的大规模生产模式，大规模定制模式对供应链的信息共享提出了更高的要求。信息共享主要可以分成商流信息共享、物流信息共享、资金流信息共享等几大类。大规模服装定制的订单以多元化为主要特点，订单在时间和空间上分布零散。建立信息化定制系统可以实时响应消费者的订单需求，并在短时间内整合这些订单信息进行模块化分类。这要求企业能够将供应链运作过程中的商流数字化，使供应链成员能及时收到数字化的订单信息，改善决策，及时反馈，从而降低供应、生产、运输中的不确定性，使消费者在整个服装定制过程中占据主导地位，按照消费者的需求进行定量生产。 此外，在信息共享型的定制模式下，供应链成员之间在应对复杂多变的市场变化时能够做出有效及时的应对措施，提高了供应链系统的抗打击能力。信息共享定制模式的信息系统投资主要由核心企业负责，信息系统资产对核心企业专用性高、对供应链成员专用性低，保障供应链上的核心企业之间能够进行实时的信息共享和重大决策。而其他成员可以通过共享的信息进行一系列内部决策。这种信息集中式的信息共享定制模式决策涉及范围小，决策速度较快，使整个供应链更加敏捷化。 在生产阶段，信息共享定制模式下需构建直接面向客户的个性化定制平台，搜集客户分散的个性化需求数据，实现数据驱动的全程实时监控，并将这些数据实时共享给消费者，增加了产品生产过程中的透明度和可追踪性。
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user: 3. 传统服装企业开展规模化定制面临问题分析 企业在实施大规模定制的时需要分析生产流程的改造、供应链的管理、信息技术改造、组织改造等方面的问题。对这些问题的分析将对企业实现大规模服装定制产生重要影响。 (一) 生产流程无法满足大规模定制需要 传统的大规模生产模式下，服装由知名设计师进行统一设计，生产企业统一配料、缝裁和生产，这会导致消费者只能选购品种单一的服装。而大规模定制的实现需要消费者自行设计服装的款式、配料、颜色和大小等等，在此之后服装企业才开始生产。这要求企业颠倒“生产”和“消费”的顺序。万人万款的设计要求制造商对每一件个性化服装重造生产流程，改造过程中如何以效率为中心进行大规模定制生产，缩小重造范围、压低可变成本是一个需要解决的问题。 (二) 生产环节信息化水平不足 在规模化定制的过程中，获取消费者个性化订单、供应链成员信息共享、产品信息追踪等都离不开信息化技术。传统服装企业习惯了先根据市场环境进行大规模生产，再将产品投放给供应链下游进行分销的模式，这一过程中并不涉及太多的信息化技术，所以对开展规模化定制的服装企业而言，信息化改造是十分必要的。 信息化改造包括了订单环节的信息采集，供应链各成员间的信息共享，生产环节的信息反馈和配送环节的信息追踪。个性化服装定制过程中的订单数量巨大，如果不能及时采集和分类整合这些订单数据，势必会导致信息流堵塞，消费者的定制需求无法及时传递给制造商。因此，为消费者提供一个信息化订单处理接口智能化处理订单很有必要。 在传统供应链管理模式下，供应商、制造商和用户之间缺乏沟通，这会导致制造商无法及时、准确的了解需求的变化 [ 8 ]。而在大规模定制模式下，供应链上传递的信息量以及需求变化程度相对较大，这容易造成供应链上每个节点都产生信息误差，这些误差积小成多导致需求误差被不断放大，最终形成“牛鞭效应”。这需要供应链上的信息化改造，增加供应链成员之间的信息流通性，确保供应链各成员能够及时响应消费者需求变化，应对市场风波。 (三) 组织结构有待重组 在高度信息化的环境下，供应链上下游各成员之间的交流变多了，组织结构向着扁平化方向发展，原有的集成化组织结构已经不适宜企业发展。大规模定制环境下消费者各不相同的订单产生大量的定制数据，这些数据需要在企业各个组织部门之间频繁交换和共享才能保证客户定制信息的畅通。而传统企业各部门之间缺乏必要的联系和沟通会导致客户定制信息在整个定制流程中不畅通，从而产生生产进度滞后、生产效率降低、定制产品参数出错、客户无法追踪产品等问题。 与传统服装企业不同，大规模定制的生产活动不再局限于时间和空间，数量巨大且快速变化的市场定制需求要求企业内部组织结构可以进行快速响应。传统组织结构内缺少跨部门多元化团队，缺乏信息沟通将会严重影响生产效率，造成生产滞后、信息传递不准确等问题。
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user: 4. 传统服装企业开展大规模定制的解决方案 (一) 模块化生产和柔性化生产 大规模定制模式下，消费者大量的个性化订单中所涉及的生产原料、加工工艺千变万化，每一件个性化服装都要重造一条生产流程。为了最高效的利用原有流程进行大规模生产，尽可能少的重造生产流程，我们引入模块化生产和柔性化生产的概念。 青岛红领集团作为国内一流服装大规模定制企业，在生产流程改造中引入了模块化、敏捷化生产技术，一方面采用标准化模块和零部件的生产方式有效提高了定制服装的生产效率，另一方面在整个生产流程中引入定制切入点机制，尽可能让定制切入点发生在制造的后半阶段，提供了企业生产过程中高度的柔性 [ 9 ]。 将生产流程模块化，通过对不同种类服饰建立模型。制造商只需要将消费者不同模块上的不同个性化选择拼合起来，就可以得到一件满足消费者个性化需求的定制服装。生产商不再通过一个完整的生产工作流水线生产某一件成品服装，企业通过模块化的流水线对各个服饰的模块进行单独的批量生产最终根据顾客的需求加工成整件，如此一来便有效解决了个性化服装无法大规模生产的问题。 将生产流程柔性化，在服装定制过程中设置定制切入点，并且尽可能延迟切入点的发生时间。在切入点发生之前进行大规模流水线生产，切入点来临时进行定制加工。不仅提高了生产效率，同时也增加了生产柔性，一旦顾客需要更改定制需求，制造商可以在切入点来临之前对订单进行修改。 (二) 信息技术的引入与应用 在整个大规模个性化服装定制生产过程中，信息技术的升级是尤为重要的。以消费者为核心的个性化定制需要充分了解消费者的定制需求，供应链各成员之间需要及时交换订单信息和生产信息，服装模块化组装的时候根据不同订单信息进行组装。这些都离不开信息技术。 个性化服装订单的生成是一切大规模个性化生产的第一步，为此生产企业需要提供一种实时的供应链上下游信息共通的线上定制软件。消费者在线上将自己的定制需求生成订单之后，后台会分析整合这些订单信息，将这些订单分解为最基本的生产模块，并确定订单生产过程中所需要的原料供给是否充足，如果供给充足，则确定接受订单生产并将这些数据传递给供应链上游的供应商和制造商进行定制生产。在先消费后生产的过程中，信息起到了代替库存的作用，有效减轻了库存积压。 为此企业需要进行一些简单的网站开发，可以使用到的动态网站开发环境有：ASP (Active Server Pages)、PHP (Hypertext Preprocessor)、JSP (Java Server Pages)。大规模数据信息技术的应用还应该在售后客户整合分类上。借助于生产商企业在销售过程中得到的大量顾客数据，通过大数据分析预测技术较为精准的判断出市场中消费者定制服装的需求程度，对需求较大的服装款式模块进行大力投入，对于需求较小的款式模块放缓投入力度，最大限度的做到以消费者为中心的按需生产。 (三) 组织结构改造 为了适应快速变化的定制需求，传统集成式组织结构需要向着多元化、信息化、柔性化的扁平式结构改造。由不同职能部门所组成的多功能团队可以对需求变化及时响应，并通过跨部门多元化员工来处理各类事件的发生，增强了流程中企业应对需求变化时的柔性。 通过组建多功能信息化团队优化组织结构。信息化团队中包含了企业内各部门多元化专家，信息化技术的支持使部门间的交流成本变低，企业内部的信息交换变得更加频繁，信息传导的速度变快，提高了企业处理突发事件的能力。信息化组织团队还可以加深企业之间相互合作。依靠信息化组织，供应链上各成员之间交换数据信息变得更加容易，原本只靠企业内部解决不了的问题，可以通过信息化组织快速将问题信息传递出去，创造出企业之间相互帮助应对风险的条件，为企业提供了一定的柔性。
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user: 5. 总结 我国现阶段服装定制服务的需求日益增长，但传统服装生产企业在从大规模标准化服装生产向大规模个性化服装定制生产转型的过程中还面临很多挑战。在生产阶段应该加快将原有大规模流水线生产模式转变为模块化生产模式，同时将柔性化制造引入生产阶段，充分发挥传统服装企业大规模生产的优势，提高生产个性化服装的效率。在销售阶段应该重新打造“拉动式”供应链结构，适应以消费者为主体的先消费再生产模式，加强与供应链其他企业的信息共享，按需生产，以信息代替库存。此外，传统服装企业需要升级信息技术水平，通过电子商务等方式实时获取客户的定制订单，数据分析系统对订单进行模块化分解与整合，生产信息全透明保证消费者对于定制服装可以追根溯源，提高消费者的满意度。 本文虽分析了传统服装企业转型大规模服装定制企业的可行模式、面临的挑战以及解决方法，但每个传统服装企业都有自身的特点，本文仅提供一种框架性的转型模式供各个企业参考，涉及不同传统服装企业，还需要针对服装企业自身具体问题具体分析。 我国作为一个科技强国、电子商务发展迅猛的大国，人们对于服装的消费模式正在从传统的线下购买转变为线上线下相结合的个性化定制，服装企业必须转变原有生产销售模式，向服装个性化定制的方向转型。未来还需对大规模服装定制模式中各个环节做更为深入的分析和研究，为各个转型企业在生产、供应阶段扫清障碍。向着数字化、信息化的方向，在新时代下做出新时代的转型。
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user: 摘 要 单向灌输的“传授型告知式”教学模式在高职思政理论课教学中仍然占据主要地位，在这种教学模式下，学生参与度欠高、主动性欠强。“教阻碍学——我们应该更好地组织学——而不是教”，这种基于建构主义学习理论和胡格教学模式的组织学理念值得我们高度重视。为调动高职学生自主学习，提高思想政治理论教育的针对性和实效性，将组织学理念运用于思政理论课教学中，值得我们研究与实践。 关键词 :思政理论课，组织学，建构主义学习理论 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 文题中“组织学”的诠释 文题中的“组织学”，不是研究某类组织结构功能的学问，在这里，“组织”是个动词，“组织学”应念成“组织学”，其意思为，教师根据教学目标要求，通过设计学习任务、创设学习问题、组织学习活动，调动学生自主学习。
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user: 2. 思政理论课组织学研究的必要性 传统观念认为，思想政治理论教育的方法主要是灌输，因而，思政理论课的教学方法变革是相对保守的。如，在知网高级搜索的关键词栏输入“灌输”可以找到400多条结果，这些文章基本是关于思想理论教育的，当然，还有更多主张灌输论的文章没有将“灌输”作为关键词。省级乃至国家级的示范课、竞赛课，还有网上推出的慕课，几乎无一例外的是教师的表演——教师加工教材、呈现教学内容，通过语言的感染力和行动的表现力将知识点传递给受众——其实质是传统的单向灌输的“传授型告知式”教学模式，在这种模式下，学生往往被动地接受教师的理论传输，自身缺乏较高的积极性与能动性 [ 1 ] 。思政理论课的针对性、实效性必须大打折扣。更大的问题是，教师高频的语言轰炸和大量素材填充的“灌输填鸭式”教学，使学生养成了不积极思考、不分析思辨的惰性，必然扼杀学生的分析思辨能力和创新思维能力。组织学——以学生为焦点，突出学生主体地位，通过创设情境、提供学材，组织学生自主地参与学习活动，而不是教——在思政理论课课堂教学中没有受到应有的重视。学习是学习者自主的思维加工建构活动，学习的效果取决于学习者的积极性、主动性发挥的程度，为发挥学生的主体作用，提高思政理论课学习效果，组织学的研究与探索非常必要。
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user: 3. 高职思政理论课组织学研究的可行性 虽然，高职院校和本科院校的“基础”课和“概论”课都使用相同的教材，但是，高职思政理论课的教学目标任务与本科院校还是有较大区别的。最为突出的是，本科院校的学生有考研要求，高职就基本没有。因而，高职学生就不像本科学生那样需要对教材内容进行非常全面系统把握，对高职学生而言，只需要把握教材主线和重点，并在此基本上进行适度发散扩展即可。因而，组织学这种方式在高职院校的思政理论课中可以成建制常态化使用。因为，组织学注定是一种慢思维的学习活动，一节课时间一般就解决3~5个小问题，复杂点的问题解决1个就差不多了，这也就决定了，对教材里面涉及的教学内容不可能面面俱到，教师只能够根据教学重点难点和主线创设有限的学习任务。当然，并非本科院校不可以进行组织学的教学尝试与研究，只是基于其全面性系统化的要求，过多采取组织学这种模式，难以全面完成教学任务，但是，针对教材的重点难点，创设学习任务，组织学生自主学习，未必不是一种突破难点问题、解决重点问题的最佳方式。
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user: 4. 思政理论课组织学研究的理论依据 思政理论课组织学，是将思政理论课课程与组织学这种方式有机结合，调动学生自主参与学习，达成相应学习目标的活动。其主要理论依据是建构主义学习理论和胡格教学模式。 4.1. 建构主义学习理论 建构主义的思想来源于认知加工学说，以及维果斯基、皮亚杰和布鲁纳等人的思想 [ 2 ] 。“组织学”主要采取建构主义的学习观和教学观。建构主义的学习观认为，学习不是由教师把知识简单地传递给学生，而是由学生自己建构知识的过程；学生不是简单被动地接收信息，而是主动地建构知识的意义，这种建构是无法由他人来代替的。建构主义的学习具有积极学习、建构学习、目标指引学习、积累性学习、诊断性和反思性学习的突出特征 [ 3 ] 。建构主义的教学观强调学习的主动性、社会性和情境性，由于事物的意义并非完全独立于我们而存在，而是源于我们的建构，每个人都以自己的方式理解事物的某些方面，教学要增进学生之间的合作，使学生看到那些与他不同的观点的基础；教学不能无视学习者的已有知识经验，简单强硬地从外部对学习者实施知识的“填灌”，而是应当把学习者原有的知识经验作为新知识的生长点，引导学习者从原有的知识经验中，生长新的知识经验；教学应在教师指导下以学习者为中心，当然，强调学习者的主体作用，也不能忽视教师的主导作用；教师的作用从传统的传递知识的权威转变为学生学习活动的组织者、督导者、辅导者，成为学生学习的高级伙伴或合作者；教师是意义建构的帮助者、促进者，而不是知识的提供者和灌输者。 4.2. 胡格教学模式 德国巴登符腾堡州知名职业教育专家托马斯·胡格(Thomas Hug)教学团队独创的“能力模型 + 课程大纲 + 方法大纲”三位一体的教学模式被称之为“胡格教学模式”，该模式的核心理念是“教阻碍学”，“我们必须组织学而不是教”。胡格教学模式特别强调“组织学而不是教”，是建构主义理论在职业教育中的运用和发展。我们虽然不能将胡格教学模式机械地移植到高校思政理论课教学中，但是，我们完全可以遵循其“组织学”的基本理念，创造性地构建与思政理论课相应的能力模型，活用和创新与思政理论课相适应的组织学方法。
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user: 5. 思政理论课组织学的三个基本环节 思政理论课组织学基本流程可以分为以下三个基本环节，即课前准备、课堂组织、反馈评价。 5.1. 课前准备 课前准备，即通常所说的备课，无论教师采取什么方式进行或组织教学活动，课前准备是必不可少的环节。组织学的备课与一般意义上的备课还是有明显区别的，主要体现在：首先，组织学的备课的关键是根据教学目标要求创设学习任务，要把通常意义上的教学大纲视为学纲、教材视为学材(当然学材不能仅仅局限于教材，丰富的网络资源、图书、视频影像资料、党的文献材料等等都是宝贵的学材)，教师既要从教师的角度精准把握教学目标、内容、重点、难点，深入挖掘可供探索研究的“学点”，又要以培养学生的学习能力、达到比较理想的学习效果为目标，从学生的角度去体察如何创设学习任务、选取学材、采取何种方法去组织学。其次，要认真研究学生，包括了解学生已掌握基础知识状况，认知能力和个性特征，充分考虑课堂组织的可驾驭性、学习小组正向的互动影响。 值得注意的是，自主的学习活动注定是“慢思维”，对教材内容面面俱到地组织学习活动不太现实，因而，教师要善于抓住重点、难点和对整体内容有影响的关键点，以“点”的突破创设学习任务，以“点”带“面”，为学生更全面学习奠定基础。当然，自主的学习活动也有更快和丰富的一面，那就是学生通过搜索和阅读获取信息资源的速度比讲授要快很多，加上众多学生的累积叠加而使信息资源丰富很多。更加丰富的资源信息也对教师具有一定的挑战性，这必然要求教师有较丰富的知识储备和较强的资源处理能力。 5.2. 课堂组织 组织学的课堂组织，即以“学”为核心安排学习活动。教师要根据学习任务创建学习小组、提出详细的以问题为导向的目标要求、创设组织学的方式。 5.2.1. 创建学习任务小组 学习小组可以分为固定学习小组和临时学习小组。固定学习小组一般是期初安排好的，由固定的成员组成，而临时学习小组是根据学习内容和活动需要临时安排的。 5.2.2. 提出详细的以问题为导向的目标要求 学习任务安排越是具体明确，学习活动导向就越精确、学习效率就越高。如学习任务：“阅读《实践是检验真理的唯一标准》一文，分析文章的中心论点、分论点和历史意义”。要把握“分论点”，要求学生必须阅读更加仔细，分析更加深刻；要把握历史意义，则要求学生在阅读原文的基础上结合当时的政治背景进行思考和学习小组的讨论。 5.2.3. 创设组织学的方式 要注重组织学习方式的多样性，避免刻板单一模式，整体做到：既有精读，又有泛读；既有个体学习的独立活动，又有集体学习的相互讨论；既有分工，又有合作；既有理论学习，又有实践体验；既有学生的自主学习，又有教师的点睛引导等等，多样的方式不易产生学习疲劳。 5.3. 反馈评价 组织学的反馈评价可以分为过程反馈评价和效果反馈评价。过程反馈评价，是教师观察学生的学习活动过程是否符合学习活动要求，主要包括激励优良行为、制止不良行为、对学习方法进行提醒、观察学习标记和进度、帮助解决学习过程中存在的问题。效果反馈评价，就是抽查或者普查学生的学习记录、学习成果展示、回答问题等方式，了解学习的目标任务有没有有效达成？要达到学习目标还有哪些难点没有突破？对学习到不了位的目标内容，教师补充讲解，做到既有评价又有提升。
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user: 6. 思政理论课组织学研究的基础条件 为便于学材推送和监管学习进度、状态、效果，思政理论课组织学必须具备信息化教学相关的平台和畅通的网络，如各高校广泛采用的超星智慧课堂、蓝墨云班课等。此外，为方便展示学习成果和教学资料投屏，教室应该配备多媒体教学系统。
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user: 7. 思政理论课组织学的几种方法 7.1. 泛读文本法 推送泛读的学材，一般要求学生快速了解文章的中心论点、分论点和历史意义，或者案例内容。一般先要求每个学生独立完成泛读学材后，再小组讨论，同一个小组的同学之间可以取长补短、凝聚共识，形成比较正确的观点。阅读主体的知识积累越丰富，认知能力越强，通过泛读获取新的信息、新观点的速度也越快，学习效率也就越高。通过较多的泛读训练，可以提高学生快速阅读能力。 7.2. 精读处理文字法 精读处理文字法适应于有较强理论深度而又体现大纲重点难点的学材。精读处理文字法一般有关键词法、思维导图、建立逻辑关系法等。 7.2.1. 关键词法 要求学生标记文本中的关键词，制作关键词卡片，再通过关键词卡片的提醒复述文本内容。关键词又可以分为要义性关键词、结构性关键词和疑义性关键词。 7.2.2. 思维导图 精读文本，绘制简单的思维导图，即运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，建立主题关键词、图像、符号、颜色等记忆链接。 7.2.3. 建立逻辑关系法 精读文本，分析找出文本的逻辑架构，绘制逻辑架构图。 7.3. 辩论法 辩论法是为突破教材重点、难点，精心设计辩题，把正反两种观点交给学生进行论辩的一种组织学的方法。
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user: 8. 高职思政理论课组织学举例 下面，以《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》课邓小平理论这一章的教学内容举3例以说明。 例1：学习任务：阅读《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》(2018版) P88-89“社会主义建设的经验教训是邓小平理论形成的历史依据”部分，找出文中的关键词、绘制简单的逻辑结构图，通过关键词和逻辑结构图的提醒，用自己的语言简单复述这部分内容。 在组织这部分内容的学习时，教师可以作如下提示：①关键词通常可以分为核义(核心意义)性关键词、疑义性关键词和结构性关键词。②核义性关键词反映整个文本材料的核心意义，核义性关键词有利于把握文本材料的主旨；结构性关键词反映整个文本材料的结构，结构性关键词是绘制逻辑结构图必不可少的；疑义性关键词则因人而异，即某学生不太理解而有疑惑的词，疑义性关键词是学习探究知识疑点，疑点就是学生探究学习的新起点，要引导学生养成不放走每一个疑点的良好学习习惯。 如这个任务中的“经验”、“教训”既是核义性关键词又是结构性关键词，通过“经验”、“教训”去把握整段的核心意义，又可以依这两个词将整段的结构分成“经验”、“教训”两个并列的部分。“教训”部分整体是因果结构，先陈述结果“犯了不少错误，走了不少弯路”，“主要是”后文陈述的是原因，分为“经济上”的、“政治上”的和“更深层次的”；“更深层次的”原因又分为“一是”、“二是”、“特别是”。“教训”、“错误”、“弯路”、“经济上”、“政治上”这些都属于核义性关键词，“主要是”、“更深层次的”、“一是”、“二是”、“特别是”，这些是结构性关键词。至于疑义性关键则因人而异了，比如，某同学不明白“盲目求纯”中的“纯”，那么，这个词就是该同学的疑义性关键词了。这些问题都解决了，学习的目标任务也就达到了。 例2：学习任务： 1) 表达：邓小平理论印象之一二三四。你了解了每一个词的确切内涵吗？请查找资料，深化学习，逐一记录。 之一：一条思想路线；一条基本路线；一条主线；一项根本任务；一项最重要改革(市场经济)；第一生产力；一个硬道理。 之一二：“一国两制”；“一个中心，两个基本点”。 之二：“两个文明建设”；“两手抓”。 之三：“三步走”；“三个面向”；“三个有利于”；外交原则的“三不”。 之四：干部队伍建设“四化”；“四有”；四项基本原则。 2) 说说：以上关于邓小平理论印象之一二三四，还有哪些理论没有概括进去的？ 这是个总结性学习任务，在系统学习邓小平理论内容后进行。邓小平理论的内容非常丰富，教材所呈现的方式比较难以记忆，为方便高职学生比较全面的把握邓小平理论的主要内容，采取“邓小平理论印象之一二三四”进行概括总结，是一种鲜活有效的方式，“邓小平理论印象之一二三四”没有总结得了的，再让学生找出补充，这个体系就更加全面了。基于本学习任务内容比较丰富，共有18个子任务，学生在短时间内全面学习把握比较困难。在实际教学过程中，我们是把学生分成三个临时大组，每大组同学完成6个子任务，大约8分钟基本可以完成，然后，每一个大组再推选学生代表陈述学习效果，陈述者当老师，倾听者有的当学生(对那些还没有掌握的学生而言)，有的当裁判(对已经比较熟练掌握的学生而言)。实践证明，这种组织学的方式效果比老师一言堂效果要好很多。 例3：学习任务：观看北师大马院王炳林教授讲授的“邓小平的辩证思维”视频，回答：什么是辩证思维？举例说明，邓小平理论有哪些方面体现了辩证思维？ 布置学生收看有关视频时，也要布置相应的具体学习任务，使学生在学习活动中思维有聚焦点，有明确的学习目标。
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user: 9. 结语 尽管，在高职思政理论课教学中，全面系统地采取组织学的方式，我们也还处于起步阶段，但是，从实际反馈的效果看还是很不错的，一是布置学习任务让学生主动去学习比老师“一言堂”讲的效果要好很多；二是教师精心设计学习任务，有利于学生把握学习重点、突破学习难点；三是有利于培养学生自主学习能力；四是有利于引导“低头族”将手机作为重要的学习工具，而不是用于玩游戏；五是在学生自主学习的基础上，教师再去简单引导梳理，起画龙点睛作用，能够更好达成教学目标。我们在思政理论课教学中进行组织学的研究与实践的大方向确定了，但在具体的教学细节当中肯定非常不轻松，精心确定学习任务、精选学材、精心设计组织学的方式、及时并中肯评价与反馈等各个环节都有待不断创新不断丰富发展。
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user: 摘 要 网络借贷行业的飞速发展使得传统风控在数据时效性、全面性和层次性上的短板日益凸显。而目前，机器学习的蓬勃兴起使网贷平台能够利用多维大数据构建智能风控模型，更加准确的评估个人信用状况，有效地降低违约风险。本文基于中诚信征信有限公司提供的借款人贷款风险数据，利用Logistic、XGBoost和NN构建预测模型，并将结果进行对比。由于XGBoost算法具有高度的灵活性，允许自定义优化目标和评价标准，并且参数较多，可调整的范围大，因此基于XGBoost算法构建的模型对网贷借款人违约预测的准确率较高。同时，本文利用自动化调参工具遍历所有参数组合，给模型调参带来了极大的便利。 关键词 :机器学习，网络借贷，违约预测 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 互联网技术和移动通信技术的不断创新以及与金融行业的快速融合，使得互联网金融中的重要发展模式——网络借贷得到了飞速的发展。网络借贷是指互联网公司利用互联网技术和移动通信技术搭建一个线上平台，为资金提供者和资金需求者提供直接的资金融通服务。这种基于网络平台的借贷方式相较于银行借贷，不仅手续简便、效率高，且允许信用贷款，为自有资本不足、缺乏担保的小额借款人提供了新的出路。它的出现满足了人们多元化的投融资需求，提高了社会闲散资金的利用率。 在以往，商业银行对贷款用户进行信用风险评估时，往往依靠风控人员依赖5C分类法来主观判断，从其个人品格、信用额度、偿付能力、市场经济状况这5个因素对贷款用户进行判断和权衡，以此作为是否贷款给该用户的参考，决定是否发放贷款，这种依赖主观判断的方法显然效率低下，而且评估的时候十分依赖风控人员的主观判断能力，从公司内部管控的角度来看，甚至存在风控人员内部作弊的可能性，不能适应市场经济的快速发展，满足贷款用户的需求，也不能满足网贷平台风险管理的需求。面对数以万计甚至是数以十万计的申请借款的用户时，网贷平台则需要采用各种机器学习的方法来减少监控与检测过程中的人工参与部分，利用自动化的方法提高放款审核的准确率和效率。 目前，网贷行业运用大数据技术进行风险控制管理已经取得了一定的成效，比较成熟的产品有Zest Finance公司所开发的基于数据挖掘和机器学习理论的分析模型，以及美国使用最广泛的个人信用评分系统——FICO信用评分，都是美国借贷行业贷款决策的重要参考标准。而在国内，2014年10月，宜人贷将采用了大数据技术的“极速模式”添加进“宜人贷借款”APP中，积木盒子根据建立的“读秒”标准判断用户的信用等级，拍拍贷于2015年推出的魔镜风控系统被认为是行业内首个基于大数据的风控模型，首个能准确预测借款标的风险概率的风控系统，爱钱进在其两周年发布会上，推出了基于机器学习、深度学习等技术的全新风控体系——“云图动态风控系统”。由此可见，机器学习的蓬勃兴起使网络借贷平台利用多维大数据构建智能风控模型，更加准确的评估个人信用状况，有效地降低违约风险。
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user: 2. 文献综述 近年来，学者们研究了多种机器学习方法如决策树、神经网络、支撑向量机和集成算法等在信用评估方面的应用。Aledanjro (2016)等 [ 1 ] 发现在各种特征变量呈现出复杂的非线性关系的情况下，传统的Logistic回归的效果并不如以前的表现良好。虽然Logistic模型可能在预测精度方面不如机器学习模型，但其在变量解释性和稳定性方面有较强的优势，因此也有学者将Logistic回归改进后应用到对借款人的违约行为预测中。熊正德等人(2017) [ 2 ] 将客户由“违约”与“不违约”两类细分为“提前结清”、“当前正常”、“可疑”、“损失”四类，构造出信用状态转移方程，反向推测每类客户的潜在违约概率，利用有序多分类Logistic模型及ROC检验进行网贷客户违约预测实证研究，结果显示，模型在客户违约预测方面，尤其针对“当前正常”和“可疑”两类客户，具有更高的准确率。阮素梅，周泽林(2018) [ 3 ] 利用L1惩罚Logit模型，实证检验P2P网贷信用违约的关键影响因素；并利用混淆矩阵与ROC曲线等分类评价方法，检验模型的违约预测效果，研究发现L1惩罚Logit模型具有很好的变量选择功能，可以有效地识别影响信用违约的关键因素，降低管理者的监管成本；L1惩罚Logit模型能够获得比普通Logit模型、支持向量机等更好的预测效果，既能够从总体上实现对信用违约状态的准确预测，又能够细致分析关键影响因素对违约概率造成的影响，有助于预测和控制信用风险的发生。 Sideny (2014)等 [ 4 ] 提出了使用决策树等有监督学习方法的预测欺诈行为，并通过变量筛选的方法，针对真实的在线商业数据，挑选出所有变量中解释性最强的10个变量，构造出一个比用所有变量更稳定、准确率更高的决策树模型。王茂光等(2016) [ 5 ] 以决策树算法为核心建立起风险监控模型，并通过对模型的参数进行调整，提出以保证整体错误率的前提下，尽可能的降低错误率的评价标准。王程龙等(2016) [ 6 ] 同时发现决策树模型在解释贷款违约原因、划分信用等级以及降低违约率等方面具有适用性强、精确度高、可解释强的优势。 部分研究将神经网络应用到信用风险评估，实验结果其对借款人信用风险有较为准确的判断。Desai等人(1996) [ 7 ] 使用神经网络技术，构建个人信用风险模型，通过实证分析的方法证明了在这种变量间关系错综复杂，且大多数为非线性关系的情况下，神经网络技术有着明显的优势。吴斌等人(2017) [ 8 ] 在考虑P2P网贷中“软信息”较多、“硬信息”缺失的特点上，提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度，将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法，对神经网络的权重进行训练，通过“人人贷”平台收集的样本数据进行实验验证，结果表明改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力，是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。李昕等人(2018) [ 9 ] 应用BP神经网络模型对P2P网贷借款人信用评估进行实证测评，结果表明该模型具备良好的特征抽取和知识发现能力，在借款人评估指标体系中存在虚拟信息指标时，仍能对借款人信用风险做出较为准确的判断，具有较强的评估预测能力。 Fernandez-Delgado (2014) [ 10 ] 利用一家大型银行的实际数据，测试了179种分类模型在UCI所有的121个数据集上的性能，发现SVM在综合性能上最优。 由于较高的准确率，运用机器学习中的集成算法是近期的一种趋势，目前接触较多的集成学习主要有3种：基于Boosting的、基于Bagging的和基于Stacking的。基于Boosting的代表算法有Adaboost、GBDT和XGBOOST，基于Bagging的代表算法主要是随机森林，这两种都是基于一种算法，而Stacking集成是基于多种算法。张宁静等(2018) [ 11 ] 基于美国Lending Club网贷平台，通过探究P2P校园网络贷款真实数据，运用数据挖掘Adaboost算法识别借款人违约风险重要因素指标，结果显示除借款利率外，社会信用、社会关系资本和还款行为都是影响借款违约风险的重要指标。蒋翠清等学者(2017) [ 12 ] 提出一种融入软信息的网络借款违约预测方法，即分析不同软信息变量对借款违约的影响关系进而对软硬信息进行组合筛选，引入随机森林算法构建融入软信息的违约预测模型，并结合P2P平台的真实数据进行实证分析，结果表明，在P2P借款的违约预测模型中融入有价值的软信息可以提高预测准确率。丁岚等(2017) [ 13 ] 以logistic回归、决策树、支持向量机作为初级学习器，以SVM作为次级学习器，构建基于Stacking集成策略的评估模型来预测P2P网贷中借款人的违约风险，构建模型时采用10 × 10折嵌套交叉验证方法以克服交叉学习现象，通过爬虫技术抓取人人贷的交易数据进行的实证研究结果表明，相较单一的logistic回归、决策树或者SVM模型，基于Stacking集成策略的预测模型能显著降低一类错误和二类错误比例，提高预测正确率。具体研究方法整理如表1。 Table 1 Method of loan default predictio 分类 方法/模型 研究内容 作者 基于机器学习的 信用风险评估 Logistic 传统的在非线性下表现一般，有序多分类Logistic和 基于L1惩罚的Logit能有效识别影响信用违约的关键因素 Aledanjro (2016); 熊正德等(2017)； 阮素梅等(2018) 决策树 决策树能较好地解释贷款违约原因，较为准确地预测违约率 Sideny等(2014)； 王茂光等(2016)； 王程龙等(2016) 神经网络 在非线性情况下，对借款人信用风险能做出较为准确的判断 Desai等(1996)； 吴斌等(2017)； 李昕等(2018) 支持向量机 SVM预测准确性高，但算法复杂，解释性较差 Fernandez-Delgado (2014) 集成 学习 Boosting 运用Adaboost算法识别借款人违约风险重要因素指标 张宁静等(2018) Bagging 引入随机森林算法构建融入软信息的违约预测模型， 可以有效提高预测准确率 蒋翠清等(2017) Stacking 以logistic回归等作为初级学习器，以SVM作为 次级学习器，显著降低错误比例，提高预测正确率 丁岚(2017) 表1. 贷款违约预测方法 基于集成学习的方法在近几年备受关注，其核心在于针对不同领域数据使用不同机器学习对数据进行处理和建模，产生一组“个体学习器”，集成模型通过将多个学习器进行组合，常可获取比单一学习器显著优越的泛化能力。因此在本研究中将采用集成学习进行贷款人违约行为的预测。