随着经济的全球化和我国经济的迅速发展,金融信贷业务也越来越繁荣,已经成为商业银行主要的盈利手段。然而,商业银行若误判了借贷者的信用情况,会导致一定程度的经济损失。因此,商业银行的信用风险管理水平是其业务竞争力水平的重要体现。信用评估是信用风险管理的核心。当前各种信用评估模型均对不同的借贷者存在一定程度的偏见（可能是人为的偏见,也可能是模型的偏见）,导致商业银行在使用信用评估模型进行信贷决策时偏爱或歧视某类借贷者,不公平现象时有发生,不利于社会的和谐稳定和公平正义。因此,构建一个科学、准确、公平的信用评估模型已经成为商业银行亟需解决的重要问题。信用评估模型旨在区分借贷者的信用情况。在以往的研究中,已有许多国内外学者对信用评估领域进行深入研究,并提出了大量基于机器学习和多阶段集成学习的信用评估模型。然而,上述模型在数据样本分布不平衡时效果不佳,同时在提取特征信息时也存在特征信息利用不充分的问题。此外,随着人工智能在各个领域的应用范围不断扩大,人工智能的伦理性也逐渐受到学者的关注,如何构建一个能够同时兼顾公平性和精确度的模型成为了新的研究热点。在信用评估领域,仍然有许多特征（如种族和年龄等）会造成模型歧视,影响预测结果的公平性。然而目前鲜有学者在进行研究时将模型的公平性考虑在内。因此,本文基于现有的研究成果,充分分析了影响模型性能的多方面因素,开展了基于集成学习和公平分类的多阶段信用评估模型研究,针对两种不同的信用评估场景,分别提出了不同的信用评估模型。本文的创新点如下:（1）针对追求高精确度的信用评估场景,本文提出了一种基于综合采样和特征转换的多阶段信用评估集成模型。首先,为了使信用评估模型适用于不平衡数据集,本文提出了一种改进的基于模型的综合采样方法,通过减少不同类别的重叠来解决数据不平衡问题;其次,为了充分利用特征信息提取其中的相关性,本文提出了一种基于装袋的特征转换方法以实现特征信息的转换和提取;接着本文结合动态选择方法和堆叠集成方法,提出了一种基于动态集成选择的堆叠集成方法对分类器进行集成,从而构建高精确度的信用评估模型。最后,通过实验验证了上述模型具有良好的预测精确度,能够有效适用于高精确度的信用评估场景。（2）针对需要兼顾公平性与精确度的信用评估场景,本文提出了一种基于混合采样和两层堆叠、面向公平性的多阶段信用评估集成模型（Fairness-aware ensemble model,FAEM）,以获得更公平的性能。首先,为减少数据集不平衡带来的偏见,本文提出了一种新的基于混合采样的偏见缓解方法。该方法通过基于交叉验证的欠采样方法去除多数类样本点,并通过基于敏感特征的过采样方法生成新的少数类样本点;其次,为进一步提高FAEM模型的公平性,本文提出了基于堆叠集成的后处理方法,通过修改基分类器在第一层堆叠中的预测结果以缓解偏见,从而构建兼顾公平性和精确度的信用评估模型,并通过实验验证了所提出的模型具有良好的公平性和精确度,能够有效适用于兼顾公平性和精确度的信用评估场景。本文的研究成果是对信用评估领域现有成果的创新和拓展,能够有效缓解人工智能方法在信用评估领域的偏见,提高人工智能方法的公平性,具有良好的理论意义。此外,本文的研究成果能够为金融机构提供适用于不同场景的信用评估模型,提升金融机构的竞争力,加速金融机构的数字化转型,维护社会的和谐和公平,因此具有良好的应用价值。