小微信贷的新客群常常缺少足够的历史违约样本，模型在冷启动阶段容易失效。本期金融AI实验室围绕这一场景做了三项实验性尝试：一是用专家规则与业务字段构建先验特征，部分替代样本量；二是以成熟客群的模型做迁移初始化，再在小样本上轻量微调；三是把可解释性作为训练约束，例如对负债率等关键变量施加单调性要求，避免模型给出业务无法解释的判断。
阶段进展：在某区域小微信贷试点中，正样本不足千条，模型在验证集上的排序能力较纯人工规则有小幅提升，但尚未达到可独立授信的标准。可解释性约束使审批人员对模型输出的采纳意愿有所提高，拒件复核的沟通成本下降。
下一步：接入贷后表现数据的回流量，建立季度级特征漂移监控，并验证迁移模型在跨区域客群上的稳定性。
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