• 数据共享挑战与需求背景 [page::0][page::1]

- 严格的金融数据隐私法规(GDPR)限制了真实数据共享和跨机构协作。
- 合成数据成为解决数据隐私和合规性的有效途径，支持经济场景模拟、压力测试和反欺诈等任务。
- FinDiff旨在合成兼具类别型和数值型属性的混合金融表格数据。

• FinDiff模型架构与方法 [page::2][page::3]

- 采用高斯扩散模型，逐步加入噪声，再通过反向去噪重构数据分布。
- 通过嵌入编码将离散类别属性转为连续向量表示，避免传统one-hot编码的高维稀疏问题。
- 嵌入向量与归一化数值特征、时间步和标签嵌入拼接输入前馈神经网络，估计噪声。
- 训练完成后，通过逐步去噪生成高质量合成样本，类别属性通过最邻近映射回类别标签。

• 实验设计与数据集 [page::3][page::4]

- 三个真实金融数据集：Credit Default（信用违约）、Philadelphia Payments（费城支付）、Fund Holdings（基金持仓，专有数据）。

| 数据集名称 | 行数 | 类别属性数 | 数值属性数 | 类别数 |
|-----------------|---------|------------|------------|---------|
| Credit Default | 30,000 | 10 | 13 | 2 |
| Philadelphia Payments | 100,000 | 7 | 1 | 11 |
| Fund Holdings | 88,893 | 6 | 78 | 18 |

- 使用嵌入编码代替one-hot避免高维输入，模型训练用超参数调优确定最佳架构和训练步数（500步扩散，3000轮训练）。
- 比较基线模型包括TVAE、CTGAN和TabDDPM。

• 综合性能评估 [page::5][page::6][page::7]

| 数据集 | 模型 | 列级保真度↑ | 行级保真度↑ | 实用性↑ | 合成度↑ | 隐私性↓ |
|---------------------|-----------|------------|------------|--------|--------|--------|
| Credit Default | FinDiff | 0.965 | 0.944 | 0.795 | 1.000 | 2.118 |
| | TVAE | 0.921 | 0.924 | 0.785 | 1.000 | 2.550 |
| Philadelphia Payments| FinDiff | 0.901 | 0.838 | 0.874 | 0.992 | 1.414 |
| | TabDDPM | 0.900 | 0.535 | 0.863 | 1.000 | 4.135 |
| Fund Holdings | FinDiff | 0.829 | 0.949 | 0.581 | 1.000 | 3.667 |
| | TVAE | 0.745 | 0.952 | 0.543 | 1.000 | 0.171 |

- FinDiff在绝大多数数据集指标中领先，尤其在列/行级保真度及隐私保护指标上表现优异。
- 在基金持仓数据集中，由于极度偏斜的数值分布，FinDiff隐私保护表现略逊一筹。
- 通过特征概率分布和相关性矩阵可视化，FinDiff生成数据能高度拟合真实数据统计特性。

• 归一化方法对模型效果的影响 [page::7]

| 归一化方法 | 列级保真度 | 行级保真度 |
|-------------------|------------|------------|
| 标准归一化 | 0.534 ±0.01| 0.824 ±0.01|
| 幂变换(Yeo-Johnson) | 0.552 ±0.03| 0.889 ±0.04|
| 分位数变换（Quantile Transformer）| 0.829 ±0.01| 0.949 ±0.01|

- 分位数变换最适合处理极度偏斜的数值数据，显著提升生成数据质量。

• 未来工作展望

- 计划将FinDiff模型扩展到联邦学习框架，实现无中心化数据访问的合成数据生成，进一步保障数据隐私和安全性。[page::7]

FinDiff: Diffusion Models for Financial Tabular Data Generation — 深度分析报告

---

1. 元数据与概览

• 报告标题：FinDiff: Diffusion Models for Financial Tabular Data Generation

- 作者：Timur Sattarov、Marco Schreyer 和 Damian Borth

• 发布机构 / 会议：第四届ACM国际财务人工智能会议（ICAIF ’23），2023年11月27-29日，纽约布鲁克林，美国

- 页数：共9页

• 主题：开发和评估一种基于扩散模型（Diffusion Models）的金融领域混合类型表格数据合成模型FinDiff，专门用于生成兼具数值与类别属性的金融表格数据，应用于经济场景建模、压力测试和欺诈检测等下游任务。

- 核心论点和信息：
- 金融监管机构面临严格的数据隐私法规，导致微观金融数据难以有效共享给研究者和实践者。
- 传统合成数据方法难以满足混合型金融表格数据的高保真性、隐私性和实用性需求。
- 利用扩散模型（尤其是嵌入编码技术）生成高质量合成金融表格数据，兼顾各种类型数据的建模需求。
- 通过与现有最先进模型（基于GAN和VAE）在三个真实金融数据集上的比较，FinDiff展现了优越的性能。

综上所述，报告强调FinDiff模型在解决数据隐私约束条件下实现数据共享和增强金融数据研究的巨大潜力。[page::0,1]

---

2. 逐节深度解读

2.1 引言（Introduction）

• 详细阐述了全球中央银行和金融监管机构积累了大量细致的微观金融数据，但因GDPR等隐私法规的限制，无法大范围共享原始数据。

- 介绍了现有跨机构协作的尝试，如欧洲的Financial Big Data Cluster (FBDC)，以及联合国和国际机构推动的官方统计与数据共享指南，体现了理论与实践对数据共享的迫切需求。

• 突出合成数据的应用价值：在不牺牲隐私的前提下，通过合成数据增加数据获取的灵活性与合规性，支持金融模型测试、透明度提升和跨机构合作。

- 引出扩散模型作为新兴合成方法的潜力，因其优越的对高维复杂分布的建模能力，适合金融监管数据合成场景。[page::0,1]

2.2 相关工作（Related Work）

• 高斯扩散模型（Gaussian Diffusion Models）

回顾了扩散模型的发展历程：从最早的Sohl-Dickstein等人提出的基础模型，到Ho等人的Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)、DDIM，加快采样的潜力，Latent Diffusion Models (LDM)显著提高了图像合成效率。

• 离散扩散模型（Discrete Diffusion Models）

着重介绍了嵌入编码扩散模型在文本生成上的应用，如Self-conditioned Embedding Diffusion (SED)，以及其训练挑战，如噪声目标崩溃和嵌入规范不平衡。

• 金融数据合成

梳理金融时间序列合成模型：Quant GAN、SigWGAN等，均聚焦时间序列的长期依赖性和高保真合成。

• 表格数据合成

- 常见方法包括基于变分自编码器（VAE）如TVAE，基于GAN的CTGAN。
- 扩散模型在表格数据领域的探索较新，如TabDDPM，但这些模型多用独热编码(one-hot)编码处理类别属性，导致高维数据表示效率低下。
- 本文提出了利用嵌入编码的扩散模型，避免了独热编码的维度灾难，对金融混合型表格数据的处理更为有效。[page::1]

2.3 方法论（Methodology）

• 扩散模型基本原理

- 前向过程：原始数据逐渐加入高斯噪声，演化至标准高斯分布。
- 逆向过程：训练神经网络估计噪声，逐步恢复原始数据分布。
- 训练目标为减少噪声预测误差的均方差损失。
- 该框架原适用于连续数据，直接应用于离散类别数据存在困难。

• 金融混合类型表格扩散模型（FinDiff）

- 采用嵌入编码（embedding）将类别属性映射到连续向量空间，消除独热编码带来的维度灾难，提高语义表达。
- 数值属性先归一化，类别属性编码后与时间步长嵌入、标签嵌入拼接。
- 利用MLP（全连接前馈神经网络）输出噪声估计，训练完成后用反演映射数值逆归一化，类别映射回最近邻类别。
- 图2（示意图）清晰描述了数据预处理、嵌入合成、训练采样及后处理的流程。

• 核心创新点

- 将混合类型金融表格数据转化为嵌入空间，成功地将扩散模型应用于金融数据合成。
- 模型能够条件采样，支持多类别标签生成，适应金融数据中多分类任务。

此节内容为全文技术核心，详细解释了扩散模型的数学表达式及其为何不能原生处理混合型表格数据，并通过嵌入编码解决此问题。[page::2]

2.4 训练过程与数据示例可视化

• 利用信用违约数据集中的单条记录，对类别嵌入在扩散模型前后向过程中的轨迹进行了二维可视化（图3）：

- 前向过程：嵌入逐渐向零中心的高斯球体收敛，体现噪声逐步累积。
- 逆向过程：噪声逐步被模型移除，嵌入向原始类别分布漂移，暗示模型捕获类别内在关系。

• 该过程验证模型对类别复杂依赖性的建模能力，为生成合成数据奠定基础。[page::3]

2.5 实验设计（Experimental Setup）

• 数据集

- 选择三种真实金融数据集：信用违约（均衡数值与类别）、费城支付（主要类别属性）、基金持仓（主要数值属性，专有数据）。
- 各数据集描述见表1，数量级与类别、数值列数量差异明显，用以测试模型泛化能力。
- 特别提出了基线模型对类别数据独热编码需求，导致维数爆炸（费城数据维度高达6,124），而FinDiff的嵌入编码避免了此类问题。

• 模型训练设定

- 数据按70%训练，30%测试拆分。
- 超参数通过网格搜索决定：扩散步数500，嵌入维度64（类别嵌入为2维），各数据集采用不同层数和宽度的全连接层，详见表2。
- 训练使用Adam优化器，batch size 512，最大训练3000轮。

• 基线模型

- TVAE：变分自编码器专门针对混合类型表格数据设计。
- CTGAN：条件GAN，流行的混合型表格数据生成模型。
- TabDDPM：已有的基于扩散模型的表格生成模型，采用独热编码。

• 评估指标

- fidelity（保真度）：列和行维度评估，数值属性采用Kolmogorov-Smirnov统计量，类别属性用总变差距离(TVD)；同时采用列对/行对相关性评估数据的联合分布捕获能力。
- privacy（隐私）：最近邻距离度量合成数据与真实数据的距离，距离越大隐私越好。
- utility（实用性）：用合成数据训练模型在真实数据集上评测性能，采用五种经典分类器的准确率均值。
- synthesis（合成创新度）：衡量合成数据是否为真实数据重复，避免简单复制。

该节为后续实验数据展示及分析提供系统设计基础。[page::4,5]

2.6 实验结果及分析

量化结果（Quantitative Results）

• 保真度：

- 信用违约数据，FinDiff在列保真度和行保真度上均领先，分别较第二名TVAE提升1.2%和1.6%。
- 费城支付数据，FinDiff同样表现最好，尤其在较复杂类别数据中展现优势。
- 基金持仓数据，数值属性占主导，FinDiff列保真度第一，行保真度第二，稍逊于TVAE，可能因极度偏态数值分布影响。

• 隐私保护：

- 信用违约和费城数据中，FinDiff的隐私指标显著优于所有基线，隐私得分低16.94%-43.27%不等。
- 基金持仓数据中，TVAE隐私得分最佳，FinDiff排名次席，仍优于TabDDPM。

• 实用性（效用）：

- 信用违约数据上，FinDiff效用增强1.27%-18.12%不等，显著体现合成数据在后续分类任务的价值。
- 使用FinDiff合成数据训练的模型，在真实测试集上的准确率甚至优于在真实训练集训练的模型（提升8.4%），充分说明其合成数据的表达能力。
- 费城与基金数据集上FinDiff依旧表现领先。

• 合成创新度：

- 绝大多数模型表现极佳，完美或接近1，FinDiff在所有数据集均保证合成数据原创性。

总体而言，FinDiff在各核心指标上均展现强劲竞争力，特别在兼顾保真度与隐私保护方面领先，验证其高质量合成能力。[page::5,6]

定性结果（Qualitative Results）

• 展示了FinDiff在信用违约数据集上的特征分布复制情况（图4）：

- 三个类别特征（如“性别”、“PAY0还款状态”等）及一个数值特征“额度”分布几乎完全匹配真实数据，彰显其保真性。

• 通过信用违约数据集的特征相关性热图（图5），比较四个模型合成数据的相关性保留：

- FinDiff呈现出最深的相关性色块和最高的行保真度（0.94），远超基线，说明其能精确复现变量间的复杂依赖结构。

这些图示直观支持量化分析结果，表明FinDiff优秀的生成能力与数据相关模式捕捉能力。[page::6,7]

2.7 归纳实验探索（Ablation Study）

• 针对基金持仓数据中高度偏斜数值属性，检验了三种归一化方法对合成质量的影响：

- 标准归一化(Standard Scaler)
- 幂变换(Power Transformer)
- 分位数归一化(Quantile Transformer)

• 结果显示分位数归一化获得最高列保真度（0.829）和行保真度（0.949），大幅优于其他两者。

- 该结论强调数据预处理（尤其归一化方式）对扩散模型性能至关重要，尤其面对金融领域高偏态数值数据。

研究对模型训练细节进行了精细调优，为实际应用提供了重要参考。[page::7]

2.8 结论与未来工作（Summary and Future Work）

• 总结了FinDiff模型的优势：

- 首次将扩散模型与嵌入编码结合，针对金融领域混合型表格数据合成。
- 在多种指标上全面优于主流基线，尤其在公有数据集表现卓越。
- 支持条件采样，方便多类别情景下的定制生成。
- 具备广泛应用于金融监管下游任务的潜力，如压力测试、欺诈检测和经济模拟。

• 未来研究方向为将FinDiff扩展到联邦学习框架中：

- 实现无需数据集中化即可训练混合型表格扩散模型。
- 有望进一步强化隐私保护，实现监管机构间的安全协作。

该章节呼应了前文提出的金融数据共享背景，展示了技术可行性及应用前景。[page::7]

---

3. 图表深度解读

图1：金融监管环境中的合成数据生成流程示意图（第0页）

• 展现从真实微观金融数据采集（内部）→扩散模型训练→合成数据生成→数据共享→外部用户开展聚类、回归等下游任务的完整闭环。

- 强调合成数据在经济场景建模、压力测试和异常检测中的应用价值。

• 视觉传达信息清晰，体现了数据隐私与开放之间的平衡点。

- 图示内容很好地支撑了引言中数据共享难题与合成数据潜在价值的论述。[page::0]

图2：FinDiff模型概览流程图（第2页）

• 从左至右详细描述了数据预处理（数值归一化，类别嵌入）、拼接时间和标签嵌入、噪声扰动采样和反向扩散去噪的前馈网络训练过程，最后数据反归一化及类别映射步骤。

- 图中绿色块和箭头对应文本关键技术步骤，嵌入合成部分$\mathbf{x}0 = e^{c1} \oplus e^{c2} \oplus \ldots \oplus e^{ck} \oplus x^{num}$突出嵌入与数值并行处理的重要性。

• 支持正文中FinDiff对混合数据高效处理的理论与实践方法的阐释。

- 图解直观展现如何从复杂混合型金融表格数据构建高质量合成数据，技术路径清晰。[page::2]

图3：扩散模型前向和逆向过程中的类别嵌入轨迹（第3页）

• 图3a：展示原始嵌入$x0$经过多步噪声污染趋向高斯分布中心$xT$。

- 图3b：逆过程则从噪声开始，逆向逐步恢复嵌入回$x_0$，呈现学习“去噪”的动态过程。

• 横纵坐标为二维嵌入空间示意，不同颜色点表示不同类别，如“性别”、“教育”等。

- 该图说明FinDiff有能力捕获样本间类别间复杂关联，保证合成类别特征的语义合理性。

• 该可视化有力支持了方法论部分模型设计的适宜性与创新价值。[page::3]

表1：数据集描述性统计（第4页）

| 数据集 | 样本量 | 数值列数 | 类别列数 | 类别总数 |
|----------------|-------|-------|-------|-------|
| 信用违约 | 30,000 | 10 | 13 | 2 |
| 费城支付 | 100,000| 7 | 1 | 11 |
| 基金持仓（专有） | 88,893 | 6 | 78 | 18 |

• 显示3个测试数据集在行数和属性类型分布上的差异，验证模型在多样性数据上的泛化性。

- 反映类别稠密（费城数据）与数值稠密（基金数据）的典型场景。

• 支持后续评估中模型表现与数据特性相关的讨论。[page::4]

表2：FinDiff结构参数（层和神经元数）

| 数据集 | 层1 | 层2 | 层3 | 层4 | 层5 | 层6 |
|----------|--------|--------|--------|--------|----|----|
| 信用违约 | 1024 | 1024 | 1024 | 1024 | - | - |
| 费城支付 | 8192 | 8192 | 8192 | 8192 | 8192|8192|
| 基金持仓 | 1024 | 1024 | 1024 | 1024 | - | - |

• 不同数据集根据数据规模和复杂性调整网络宽度层数，尤其费城数据用大规模网络以适应其类别属性稠密。

- 表现了实验在模型设计上针对数据特性进行个性化适配的细节。

• 体现了FinDiff的可扩展性和定制化能力。[page::4]

表3：模型在三个数据集的定量评估结果（Fidelity、Privacy、Utility、Synthesis）

• FinDiff在绝大多数评估指标（尤其列保真度、行保真度、实用性）中表现最佳或接近最佳，且隐私指标普遍处于领先。

- TabDDPM在保真度和实用性方面表现最差，隐私风险最高，表明传统扩散模型在未使用嵌入处理类别时效果有限。

• 费城数据因高类别属性维度，FinDiff提升尤显著，验证了嵌入编码避免独热编码灾难的优势。

- 合成创新度均接近1，表明生成数据非简单复制，保证真实隐私。

• 数值保真度在基金持仓数据上受数据极端分布影响，FinDiff仍保持较高水准。

- 结果充分证明FinDiff的综合性能及其实用金融数据合成的能力。[page::5]

图4：信用违约数据中部分特征的真实与合成分布对比柱状图

• ‘GENDER’（性别）和‘PAY0’（第一期还款状态）类别特征概率分布高度吻合。

- 数值特征‘AGE’（年龄）和‘LIMITBAL’（额度）分布形态复现良好，细节吻合真实数据的长尾与集中度。

• 说明模型在精确再现数值及类别属性分布两方面性能突出。

- 支持报告中量化指标的定性验证。[page::6]

图5：信用违约数据集不同模型合成数据与真实数据特征相关性差异热图

• 颜色浓度暗示特征间相关性的复现程度，FinDiff复现效果最佳，对角线右上角的高相关性区域尤为明显。

- TVAE次优、CTGAN保持中等水平、TabDDPM复现最差。

• 表示FinDiff不仅捕获了单变量分布，也成功保持了多变量间复杂依赖关系，体现模型理解和表示数据结构的能力。

- 该图有效支持了Row-fidelity指标的结果，展现FinDiff的高质量合成数据在实际模型训练中更具代表性。[page::7]

表4：用于基金持仓数据的不同归一化方法对合成保真度影响

| 归一化方法 | 列保真度 | 行保真度 |
|-------------|--------------|--------------|
| 标准归一化 | 0.534 ± 0.01 | 0.824 ± 0.01 |
| 幂变换 | 0.552 ± 0.03 | 0.889 ± 0.04 |
| 分位数归一化 | 0.829 ± 0.01 | 0.949 ± 0.01 |

• 分位数归一化显著优于其他两种方法，说明该技术更适于高偏态金融数值数据的扩散模型训练。

- 该发现强调了预处理的重要性，特别是面对金融数据中的极端分布。

• 为实际部署FinDiff时提供具体技术选型参考。[page::7]

---

4. 估值分析

本报告主体为方法学与实验研究，未直接涉及公司或资产估值问题。因此，没有传统的估值模型（如DCF、P/E等）分析，故此部分不适用。报告主要聚焦技术创新及合成数据质量评估。[page::全篇]

---

5. 风险因素评估

报告虽然未专门章节列出风险，结合全文内容可推论几方面潜在风险：

• 数据质量依赖：合成质量依赖原始数据的代表性与完整性，样本不足或偏差可能导致生成数据偏差。

- 模型训练复杂度与计算资源：高维嵌入和大规模网络结构对训练资源需求大，可能限制实际应用推广。

• 隐私泄露风险：虽设计距离最近邻（DCR）度量隐私保障，但理论上若合成数据重合度较高，仍有泄露风险，尤其在极端样本上。

- 泛化能力依赖数据集特性：基金持仓数据上性能相较其他数据集下降，表明模型对极度偏态数值分布的处理仍有改进空间。

• 现实应用适配性：金融数据复杂多变，监管政策及技术环境变化均可能影响模型部署。

报告通过实验指标和消融实验证明大部分风险已得到一定缓解，但明确指出未来联邦学习方向，意在进一步降低数据泄露概率并增强跨机构协作的安全性。[page::5,7]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 映射复杂性：虽然嵌入编码提高了类别数据的表达效率，但2维嵌入空间的选择是否能充分捕捉某些复杂类别语义尚存疑问，报告指出高维嵌入可能损害性能。

- 偏态数值处理不足：基金持仓数据分析显示，极端偏态数值数据仍是挑战，分位数归一化虽缓解，但能否适用于所有金融数据未明。

• 隐私指标单一性：仅用DCR衡量隐私，未结合其他隐私风险分析（如模型攻击场景），有提升空间。

- 实验基线对比可能选择有限：虽然选择了主流模型，但仍无基于Transformer等新兴结构的比较，对模型前沿表现的综合评估不足。

• 泛化能力有限：三数据集较为局限，未来需验证更广泛金融数据（如高频交易、复杂衍生品等）上的表现。

- 语义解释欠缺：对合成数据样本的具体金融业务语义连接阐述不够，未来可加强模型输出可解释性分析。

• 报告风格较学术，缺少实际应用案例示范，如在实际监管部门内的效用反馈等。

整体而言，报告科学且结构严谨，实验设计充分，但某些假设和指标局限仍需后续研究补足。[page::全篇]

---

7. 结论性综合

本文围绕金融领域表格数据合成的核心难题——严格数据隐私制约和混合数据类型复杂性，提出并实现了一种创新扩散模型FinDiff。其核心贡献，是通过嵌入编码处理类别属性，解决了传统扩散模型难以高效表示混合数据的问题，实现金融领域合成数据的高保真、高隐私、高实用性。

在三个不同特征的数据集上的严密实验表明，FinDiff:

• 在保真度方面，既能精准复刻单变量概率分布，也善于捕捉复杂的多变量相关性结构；

- 在隐私保障上，普遍超越同类模型，减少了直接与真实数据“过近”的记录复制；

• 在实用性评估中，以合成数据为训练集的模型在真实测试集上表现不亚于甚至超过纯真实数据训练，展示了强劲的应用潜力；

- 训练时嵌入维度设计合理，归一化方法对数值数据影响显著，处理方法具有一定可复用性和推广性；

• 缺点表现为部分极度偏态数据仍有提升空间，隐私评估尺度尚需多维升级。

此外，文章清楚地梳理了扩散模型在图像、文本及金融时序和表格数据生成领域的技术发展脉络，实现了将最新生成技术落地到金融隐私场景的典范，具有高度的学术及实务参考价值。

未来，FinDiff的联邦学习拓展工作将促进跨金融机构数据共享的可信协作，进一步推动合成数据在监管科技及金融AI应用的深度融合。

整体来看，FinDiff为金融监管和风险控制领域带来了切实可行的合成数据新工具，显著推动该领域数据驱动研究和应用的可持续发展。

---

附录：引用溯源

• 报告标题、引言及研究背景页码：[page::0,1]

- 方法论与核心模型介绍页码：[page::2,3]

• 实验设计及数据详情页码：[page::4,5]

- 量化及定性评估页码：[page::5,6,7]

• 消融研究与总结页码：[page::7]

---

主要图表索引（以markdown格式）

• 图1：金融监管合成数据生成流程

• 图2：FinDiff模型架构示意

• 图3：类别嵌入的扩散过程轨迹（二向度空间可视化）

• 图4：信用违约数据真实与合成特征分布对比

• 图5：信用违约数据集各种模型相关性复现热图

报告