本项目旨在构建端到端的信贷风险智能评估系统，总体设计方案涵盖数据工程、模型训练与部署全流程。

       首先通过多源异构数据采集建立信贷风险数据集，整合结构化数据：用户收入、负债率、交易行为等与非结构化文本，如申请描述、客户反馈等，采用正负样本双轨标记机制标注高风险事件，如逾期、欺诈等与正常履约案例，并细化高/中/低三级风险标签体系，在数据预处理阶段实施敏感信息脱敏，如身份证号、姓名加密与增强操作（同义词替换、上下文裁剪）以提升数据多样性；

        随后基于领域自适应技术微调DeepSeek-671B等大模型，通过动态调整学习率与冻结底层参数强化对逾期率、信用评分等风险指标的预测能力；核心蒸馏架构采用教师-学生双模型框架，以DeepSeek-671B为教师模型提供语义知识，定制DeepSeek-32B为学生模型优化稀疏特征提取层，通过三重联合蒸馏策略实现知识迁移——离线蒸馏利用教师模型logits和中间层特征生成软标签指导训练、注意力迁移机制强制对齐师生模型对"逾期""高负债"等关键风险的注意力权重分布、动态温度调节模块动态平衡困难样本与简单样本的学习强度；

       最终部署阶段实施GPTQ 4-bit量化压缩技术，将FP32权重映射至4-bit整数空间，配合校准集保留核心权重精度，实现显存占用降低75%的同时维持模型预测效能，形成覆盖数据治理、风险标注、蒸馏训练到轻量化部署的闭环解决方案。