在金融科技领域，机器学习作为核心驱动力之一，正逐步改变着风险评估、欺诈检测、信用评分等关键环节，如何平衡模型复杂度与风险控制，成为了一个亟待解决的问题。
高复杂度的模型能捕捉更多细微特征，提高预测精度，但也可能导致过拟合，增加模型的不稳定性和不可解释性，进而影响风险控制的准确性和可靠性，过于简单的模型虽然易于解释和稳定，但可能无法捕捉到关键信息，导致漏报或误报。
在金融科技领域应用机器学习时，需在模型复杂度与风险控制之间找到一个平衡点，这要求我们不仅要关注模型的预测能力，更要考虑其在实际业务场景中的可操作性和稳健性，通过合理的模型评估、交叉验证和持续监控等手段，我们可以逐步优化模型结构，实现复杂度与风险控制的最佳平衡。
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