无标签风险决策系统中治理证据退化的标签-free检测

欺诈检测和信用评分中的风险决策系统在结构性标签缺失下运行： ground truth在决策做出后数周到数月才到达。在此盲区期间，模型性能可能在不知情的情况下退化，侵蚀justify自动化决策的治理证据。现有的漂移检测方法要么需要标签(监督式检测器)，要么检测统计变化而无法区分有害退化与良性分布演化(无监督式检测器)。没有现有框架将漂移检测与治理证据评估及操作响应集成。本文提出了一个无标签的治理监控扩展，纳入了Governance Drift Toolkit，产生治理警报而非统计警报。监控架构在四个代理监控器(得分分布、特征漂移、预测熵、置信度分布)上应用复合多代理监控，配合治理校准阈值。针对Lending Club信用评分数据集(137万贷款，11年)的实证评估显示三项发现：第一，原始代理指标(Feature PSI delta最高达1.84，Score PSI delta最高达0.92)在离线评估设置下区分了注入的协变量退化与自然时间漂移。第二，纯概念漂移P(Y|X)在所有代理指标中所有窗口中产生恰好零delta，确认无标签监控作为结构性验证的不可逃避盲区。第三，复合得分随更多监控器触发而呈单调严重性 progression(从0.583到0.833到1.000)，实现分级治理响应。跨域与IEEE-CIS欺诈检测结果比较显示，可检测/不可检测边界在两个领域中保持一致。该工具包和评估代码作为开源制品提供。